Das Ziel der Arbeit ist es, zu untersuchen, welche konkreten Fähigkeiten künstliche Intelligenz erfolgsversprechend in den Aufgabenbereichen des operativen Projektcontrollings zum Einsatz kommen können. Zu diesem Zweck wurde neben einer Literaturrecherche eine quantitative Erhebung durchgeführt und statistisch ausgewertet.
Der Hauptbeitrag der Arbeit besteht darin, die für die Aufgabenbereiche des operativen Projektcontrollings relevanten künstliche Intelligenz Fähigkeiten identifiziert zu haben und eine Aussage darüber treffen zu können, welche Fähigkeiten insbesondere für die jeweiligen Teilbereiche von Bedeutung sind.
Mit der Digitalisierung hat ein tiefgreifender Wandel und Umbruch begonnen, welcher die Lebensrealität eines jeden Menschen und die Arbeitsweise von Organisationen und Unternehmen gleichermaßen betrifft. Insbesondere die Automatisierung spielt in diesem Bereich eine wesentliche Rolle. Die Minimierung des Aufwands für den Menschen durch den Einsatz automatisierter Prozesse und Abläufe ist ein wesentlicher Bestandteil der sogenannten Industrie 4.0. Unweigerlich trifft man hier auf den Begriff der künstlichen Intelligenz, welche Maschinen und Automaten dazu befähigen soll, zu lernen und intelligent zu agieren. Auch in der Projektabwicklung wird Künstliche Intelligenz bereits eingesetzt.
Ein wesentlicher Bestandteil dieses Aufgabengebietes ist das Projektcontrolling, welches die erfolgreiche Durchführung und das Erreichen der Projektziele sicherstellt. Bislang wurde von der Forschung nicht im Detail betrachtet, wie künstliche Intelligenz in diesem bedeutenden Bereich des Projektmanagements zum Einsatz kommen könnte.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Einordnung und Relevanz des Themas
1.2 Ziel der Arbeit
1.3 Forschungslücke
2. Theoretische Fundierung
2.1 Projektmanagement
2.2 Projektcontrolling
2.2.1 Strategisches Projektcontrolling
2.2.2 Operatives Projektcontrolling
2.3 Aufgaben und Methoden des operativen Projektcontrollings
2.3.1 Zielplanung
2.3.2 Projektorganisation
2.3.3 Projektstrukturplanung
2.3.4 Leistungsplanung und –kontrolle
2.3.5 Terminplanung und –kontrolle
2.3.6 Kostenplanung und –kontrolle
2.3.7 Ressourcenplanung und –kontrolle
2.3.8 Risikoanalyse
2.3.9 Berichtswesen
2.4 Künstliche Intelligenz
2.4.1 Definition
2.4.2 Intelligenz- und Entwicklungsstufen
2.4.3 Machine Learning
2.4.4 Deep Learning
2.4.5 Fähigkeiten künstlicher Intelligenz
2.4.6 Interaktions- und Problemlösungskompetenz
2.5 Künstliche Intelligenz im Projektmanagement und -controlling
2.5.1 KI und Projektcontrolling
2.6 Modell zum Einsatz Künstlicher Intelligenz im operativen Projektcontrolling
2.7 Forschungsfrage und Hypothesen
2.8 Forschungsrahmen
3. Methodisches Vorgehen
3.1 Rechtfertigung der Forschungsrichtung
3.2 Wahl des Erhebungsinstruments
3.3 Methode der Auswertung
3.4 Gütekriterien empirischer Sozialforschung
4. Ergebnisse und Handlungsempfehlungen
4.1 Beantwortung der Forschungsfragen und der Hypothesen
4.2 Interpretation und Ableitung von Handlungsempfehlungen
5. Diskussion
5.1 Eigene Beiträge
5.2 Limitationen
5.3 Anschlussmöglichkeiten für Folgearbeiten
6. Schlussfolgerungen
Zielsetzung & Forschungsthemen
Die Arbeit untersucht, wie Künstliche Intelligenz (KI) das operative Projektcontrolling effizienter gestalten kann. Das primäre Ziel ist es, ein Modell zu entwickeln, das erfolgsversprechende KI-Fähigkeiten mit den spezifischen Aufgabenbereichen des operativen Projektcontrollings verknüpft, um Unternehmen konkrete Implikationen für die betriebliche Praxis bereitzustellen.
- Identifikation der für das operative Projektcontrolling relevanten KI-Fähigkeiten
- Analyse des potenziellen Nutzens von KI in verschiedenen Controlling-Aufgabenbereichen
- Verknüpfung von KI-Technologien mit operativen Controlling-Methoden mittels eines neuen Modells
- Durchführung einer quantitativen Erhebung zur Validierung von Anwendungsfeldern
- Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen für die effiziente KI-Integration
Auszug aus dem Buch
2.3.6 KOSTENPLANUNG UND –KONTROLLE
Die Planung und Kontrolle der Kosten eines Projekts ist von großer Wichtigkeit. Einerseits ist ein Projekt an ein fixes Budget gebunden, welches nicht überschritten werden darf - steigen die Kosten darüber, schmälert dies den Gesamterfolg, da die die Kostenziele, also die betriebswirtschaftliche Komponente der Zielplanung, nicht erfüllt wird.
Andererseits sind die Kosten eines Projekts, genau wie die Termine, oft schwer absehbar und im Voraus nicht detailliert planbar. Ihre Planung besteht dann gegebenenfalls nur aus einer Schätzung. (vgl. Fiedler, 2016: 107; vgl. Kraus & Westermann, 2014: 108)
Die Projektkostenplanung wird in jedem Fall auf Arbeitspaketebene durchgeführt. Die geplanten Gesamtkosten für das Projekt können „top-down“ auf die einzelnen Teilleistungen und die damit verbundenen Arbeitspakete verteilt werden, oder es geschieht eine „bottom-up“ Planung basierend auf Schätzungen der voraussichtlichen Kosten und Aufwände für die einzelnen Arbeitspakete. Grundlage für die Kostenplanung ist schlussendlich jedoch immer der Projektstrukturplan auf Arbeitspaketebene.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Diese Einleitung führt in die zunehmende Digitalisierung der Unternehmenswelt ein und beleuchtet die Rolle von KI bei der Automatisierung von Prozessen sowie die Relevanz für das Projektmanagement.
2. Theoretische Fundierung: Hier werden die theoretischen Grundlagen des Projektmanagements, des operativen Projektcontrollings sowie der Künstlichen Intelligenz und deren Einsatzmöglichkeiten in der Projektabwicklung erläutert.
3. Methodisches Vorgehen: Das Kapitel beschreibt die quantitative Forschungsmethode, die Rechtfertigung der gewählten Vorgehensweise sowie die Wahl des eingesetzten Online-Fragebogens als Erhebungsinstrument.
4. Ergebnisse und Handlungsempfehlungen: Es präsentiert die statistische Auswertung der Umfragedaten und leitet daraus basierend auf dem entwickelten Modell konkrete Maßnahmen für die betriebliche Praxis ab.
5. Diskussion: Das Kapitel bietet eine kritische Reflexion der eigenen Forschungsergebnisse, benennt Limitationen der Studie und zeigt Wege für zukünftige Arbeiten auf.
6. Schlussfolgerungen: Die Arbeit schließt mit einem resümierenden Ausblick auf die Rolle von KI im modernen Projektcontrolling und deren Potenzial zur Effizienzsteigerung unter Berücksichtigung von Reifegraden und Datenverfügbarkeit.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, KI, Projektmanagement, Projektcontrolling, Operatives Projektcontrolling, Automatisierung, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Kostenplanung, Terminplanung, Risikoanalyse, Projektstrukturplanung, KI-Fähigkeiten, Effizienzsteigerung, Datenanalyse.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit den Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz im Bereich des operativen Projektcontrollings, um die Arbeit effizienter zu gestalten.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Arbeit verknüpft die Felder Projektmanagement, Projektcontrolling und die technologischen Potenziale von Künstlicher Intelligenz (ML, Deep Learning, KI-Fähigkeiten).
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Hauptziel ist die Beantwortung der Frage, welche Fähigkeiten Künstlicher Intelligenz geeignet sind, um die Tätigkeiten des operativen Projektcontrollings effizienter zu machen.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Die Forschungsarbeit basiert auf einer Literaturrecherche sowie einer empirischen, quantitativen Datenerhebung mittels einer Online-Umfrage unter Experten.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil erörtert die Aufgaben und Methoden des Projektcontrollings, führt in die Welt der KI ein, leitet aus der Literatur KI-Fähigkeiten ab und analysiert deren Anwendungspotenzial durch eine statistische Auswertung.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird maßgeblich durch die Begriffe Künstliche Intelligenz, Projektcontrolling, Automatisierung und Machine Learning charakterisiert.
Welche KI-Fähigkeiten sind laut der Umfrage am relevantesten?
Am häufigsten als effizienzsteigernd wurden "Transparente und nachvollziehbare Funktionsmodelle", "Anpassung an eine veränderliche Umgebung" und "Automatisiertes Lernen mit verfügbaren Daten" bewertet.
Welche Bereiche des Projektcontrollings profitieren am meisten von KI?
Die Erhebung identifizierte das Berichtswesen, die Risikoanalyse und die Kostenplanung als die Bereiche mit dem höchsten Potenzial für den KI-Einsatz.
- Quote paper
- Benedikt Gamperling (Author), 2022, Modellentwurf zum Einsatz von künstlicher Intelligenz im operativen Projektcontrolling, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1311214
