Projektportfoliomanagement: Wie künstliche Intelligenz die Planung revolutioniert

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GFT entwickelt einen innovativen Ansatz, Daten in Projektportfoliomanagement-Systemen zu strukturieren und ein intelligentes Budget- und Ressourcenmanagement mittels künstlicher Intelligenz zu implementieren.

Eine Software für Projektportfoliomanagement (PPM) ermöglicht Unternehmen die strategische Planung, Steuerung und Überwachung ihrer Projekte auf Portfolio-Ebene. Projekt- beziehungsweise Portfoliomanager und -innen können hier Projekte priorisieren, Risiken identifizieren und minimieren, Erfolge messen, Skills managen und Ressourcen effektiv planen. PPM deckt nicht nur den Managementbedarf klassischer Projekte ab, sondern lässt sich ebenfalls für Organisations-, IT-, sowie für Entwicklungs- und Innovationsprojekte in Unternehmen aller Größen nutzen.

Weniger Aufwand durch die richtige Software

Ein Großteil der erfolgversprechenden Planungssicherheit einer Projektportfoliomanagement-Software wird künftig durch künstliche Intelligenz (KI) sichergestellt. Die Analysten von Gartner prognostizieren, dass bis 2030 Projektmanagementaufwände um bis zu 80 Prozent sinken werden, da KI traditionelle Projektmanagementfunktionen wie Datenerfassung, -verfolgung und -berichterstattung übernimmt. GFT beschäftigt sich seit längerem intensiv mit den Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz in PPM und entwickelt eine einzigartige Methode, neue Potenziale von KI in die Software zu implementieren.

KI im Projektportfoliomanagement

Um die umfangreichen PPM-Daten gezielter nutzen zu können, bedienen sich neue Ansätze vor allem künstlicher Intelligenz (KI). Mittels maschinellen Lernens (ML) lassen sich Daten gezielt in Relation setzen und auswerten. So können beispielsweise Echtzeitdaten in die Risikoeinschätzung mit einbezogen werden. Denkbar ist auch, dass die KI automatisch erkennt, wenn investierte Arbeitsstunden im Laufe des Projektes nicht mit den dafür eingeplanten Kosten übereinstimmen, sodass Manager und Managerinnen sowie Zuständigkeiten direkt informiert werden. Der erfolgreiche Einsatz von KI hängt jedoch stark von der Datenqualität ab.

Intelligente Budgetplanung mittels OAV

GFT hat ein einzigartiges System der Datenstrukturierung entworfen und in sein PPM-System WEBLET eingebettet. Der Fokus liegt auf einer maximalen Kostentransparenz von Projektressourcen, bei welchen nicht nur Materialien, sondern auch Arbeitsstunden, in Relation zu beispielsweise Skill-Leveln, als eigene Daten lesbar und somit kalkulierbar gemacht werden.

Das OAV-Prinzip, auf welchem GFTs PPM-System WEBLET basiert, steht hierbei für Object – Activity – Value und lässt in seinem Namen bereits die drei Fundamente erkennen, nach welchen Projektdaten strukturiert werden (siehe Abbildung 1).

• Object“ steht hierbei für die angestrebten Projektbausteine, aus welchen sich das schlussendliche Projektziel zusammensetzt – sei es ein materieller Produktteil oder auch eine immaterielle Leistung. Soll beispielsweise ein neues Automodell produziert und geplant werden, sind die Objekte alle dafür notwendigen Baugruppen und Elemente.

• Hinter jedem „Object“ gliedert sich eine Anzahl an „Activities“, zum Beispiel Planung, Konstruktion oder Montage, die mit eben jenem „Object“ einhergehen.

• Jede einzelne „Activity“ wiederum ist mit einer „Value“ versehen – einem Budget etwa für Personal- oder Materialaufwände.

OAV stellt die Produktentwicklung in den Mittelpunkt. Die Kombination von „Object“ und „Activity“ führt zu Budgettransparenz, indem sich die Soll- und Ist-Zustände detailliert und effizient gegenüberstellen lassen. In Bezug auf Ressourcen kann OAV wertvolle Fragen beantworten: Welche Objekte haben die höchsten Entwicklungskosten? Welche Aktivitäten sind am teuersten und sollten optimiert werden? Zudem kann, da Entwicklungsprojekte häufig ähnlich aufgebaut sind, aus vergangenen Projekten gelernt werden. Dadurch lassen sich zukünftige Planungen optimieren.

WEBLET eröffnet damit eine neue Dimension der Budgetplanung, bei der man finanzielle Risiken detailgenau abwiegen, Kosten entlang ihrer Entstehung transparent nachverfolgen sowie Budget-Chancen frühzeitig erkennen und nutzen kann.

Projektportfoliomanagement: Neue Möglichkeiten für Unternehmen

Der Verbund aus OAV und KI eröffnet zukünftig Möglichkeiten, die einen direkten Einfluss auf die Budgeteffizienz von Entwicklungsprojekten haben werden:

• Anomalie-Detektion

Die OAV-Logik ermöglicht eine exakte ­KI-Analyse einzelner Elemente im Vergleich zu ähnlichen oder gleichen Faktoren eines anderen Projekts desselben Portfolios. So lassen sich auch Anomalien oder Unsicherheiten über KI-generierte Vergleiche ähnlicher Entitäten anderer Projekte bestätigen oder gar kritische Werte sichtbar machen. Denkbar wäre auch, dass die Algorithmen automatisiert Signaldaten und Schlüsselwörter identifizieren, um zuständige Personen frühzeitig zu informieren, dass vergleichbare Verfahren aufgrund eben jener Daten kritisch geworden oder gar gescheitert sind. Die OAV-Logik gewährleistet in Fusion mit KI einen nachhaltigen Umgang mit Daten.

• Werte-Prädiktion

Wird ein neues Produkt in die Planung gegeben, kann die KI seine einzelnen Projektbestandteile anhand vergangener Entwicklungsprojekte automatisch bewerten und Entwicklungskosten einschätzen (siehe Abbildung 2). Darüber hinaus lassen sich auch neue Projektideen auf Basis einer bereits bekannten Object-Activity-Kombination abwiegen.

• Ressourcen-Priorisierung

Knappe Personalkapazitäten sind eine immer wiederkehrende Problematik in der Portfolioplanung. Wird ein neues Projekt angelegt, so kann die KI mittels OAV nicht nur planen, wie viele Stunden für eine Aktivität benötigt werden, sondern ist zudem in der Lage, ein Objekt-Top-Down auf einzelne Arbeitsstunden herunterzuskalieren und dementsprechend mit dem erwarteten Gewinn abzugleichen. Damit werden jeder Person pro Stunde ein individueller Value und damit individuelle Daten zugeordnet. Anhand des Skill-Levels eines Mitarbeitenden kann die KI dementsprechend Arbeitsstunden und Kapazitäten priorisieren und zuordnen und demnach die Ressourcenknappheit strukturieren.

• Konklusion

81 Prozent der Projektexperten berichten, dass KI-Technologien bereits Auswirkungen auf ihre Unternehmen haben. 64 Prozent der Gesellschaften, die KI bereits implementiert haben, berichten davon, dass ihre Projekte so ihren ursprünglich geschätzten ROI (Return on Investment) erzielt oder übertroffen haben (Project Management Institute). Noch lange nicht sind wir uns der weitreichenden Möglichkeiten der Nutzung von ML und KI bewusst. Sicher ist jedoch, dass die künstliche Intelligenz Managementsysteme revolutionieren und perfektionierten wird. GFT entwickelt mit WEBLET auf OAV-Basis eine Software für Projektportfoliomanagement, die finanzielle Aufwände und Ressourcen transparent und kalkulierbar macht sowie Daten für den optimalen Einsatz von Algorithmen nachhaltig aufbereitet.

Die Autorin Kathrin Günther ist Chief Operating Officer (COO) des GFT Produkthauses in Konstanz.