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 und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im operativen Projektcontrolling. Das Ziel der Arbeit ist es, die relevanten KI-Fähigkeiten für die Aufgabenbereiche des operativen Projektcontrollings zu identifizieren und deren Bedeutung für die jeweiligen Teilbereiche zu bewerten. Durch die Untersuchung dieser Fähigkeiten sollen Implikationen für die Gestaltung und Anwendung von KI in der betrieblichen Praxis abgeleitet werden.
- Einordnung der Rolle von KI im Projektmanagement
- Analyse der Einsatzmöglichkeiten von KI im operativen Projektcontrolling
- Entwicklung eines Modells zur Integration von KI im operativen Projektcontrolling
- Identifizierung relevanter KI-Fähigkeiten für die einzelnen Aufgabenbereiche des Projektcontrollings
- Bewertung der Bedeutung der KI-Fähigkeiten für die jeweiligen Teilbereiche
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einleitung
- Kapitel 2: Theoretische Fundierung
- Kapitel 3: Methodisches Vorgehen
- Kapitel 4: Ergebnisse und Handlungsempfehlungen
- Kapitel 5: Diskussion
Dieses Kapitel stellt das Thema der Arbeit in den Kontext der Digitalisierung und erläutert die Relevanz des Einsatzes von KI im Projektmanagement. Es wird die Forschungslücke aufgezeigt und das Ziel der Arbeit sowie die Forschungsfrage formuliert.
Dieses Kapitel bietet eine umfassende theoretische Grundlage für die Arbeit. Es behandelt die Grundlagen des Projektmanagements und des Projektcontrollings, insbesondere des operativen Projektcontrollings, und beschreibt die relevanten Aufgaben und Methoden. Anschließend wird das Konzept der Künstlichen Intelligenz, einschließlich verschiedener Arten von KI, wie Machine Learning und Deep Learning, erläutert und die Fähigkeiten von KI detailliert dargestellt.
Dieses Kapitel erläutert die Forschungsmethodik der Arbeit. Es werden die gewählte Forschungsrichtung, das Erhebungsinstrument und die Methode der Auswertung beschrieben. Darüber hinaus werden die Gütekriterien empirischer Sozialforschung betrachtet.
Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der empirischen Untersuchung und beantwortet die Forschungsfragen. Es werden Handlungsempfehlungen für die praktische Anwendung von KI im operativen Projektcontrolling abgeleitet.
In diesem Kapitel werden die Ergebnisse der Arbeit diskutiert und die eigenen Beiträge zur Forschung herausgestellt. Darüber hinaus werden die Limitationen der Arbeit sowie Anschlussmöglichkeiten für Folgearbeiten aufgezeigt.
Schlüsselwörter
Projektmanagement, Projektcontrolling, Künstliche Intelligenz, KI-Fähigkeiten, Machine Learning, Deep Learning, operatives Projektcontrolling, Digitalisierung, Industrie 4.0, Modellentwicklung, Handlungsempfehlungen.
- Arbeit zitieren
- Benedikt Gamperling (Autor:in), 2022, Modellentwurf zum Einsatz von künstlicher Intelligenz im operativen Projektcontrolling, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1311214
