- Was ist der Unterschied zwischen echter und unechter künstlicher Intelligenz im Projektmanagement?
Echte KI besitzt die Fähigkeit zu lernen und sich eigenständig anzupassen, ähnlich dem menschlichen Verstand, während unechte KI auf spezifische Aufgaben beschränkt ist und menschenähnliche Intelligenz nur innerhalb eines festgelegten Rahmens simuliert.
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- Welcher Mehrwert entsteht durch echte künstliche Intelligenz?
Die KI in Can Do bietet den Anwendern mehrere Vorteile. Sie lernt aus Erfahrungswerten früherer Projekte und kann aktuelle Projekte effektiv bewerten und überwachen. Can Do bietet Echtzeit-Handlungsempfehlungen für effizientes Projektmanagement. Insgesamt erleichtert Can Do das Projektmanagement für die Anwender erheblich.
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- Sind die alternativen Ressourcenvorschläge zum Ersetzen einer kritischen Ressource durch die KI priorisiert, also der am meisten in Frage kommende wird zuerst vorgeschlagen, oder zufällig?
Die alternativen Ressourcenvorschläge der KI in Can Do sind priorisiert und folgen einer Reihenfolge basierend auf der Eignung, wobei der am besten passende Vorschlag zuerst präsentiert wird, ohne Einsatz eines Zufallsgenerators.
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- Wie funktioniert das Training von Modellen in Can Do? Werden lokale Modelle mit meinen "Kunden-Daten" trainiert oder trage ich zum Training der allgemeinen Can Do Modelle bei?
Das Training der Modelle in Can Do funktioniert so, dass das System bereits vortrainiert ist, aber die kundenspezifische Anpassung durch eigene Trainingsdaten des Kunden erfolgt. Beispielsweise lernt die KI aus Entscheidungen wie der Ersetzung einer Ressource, etwa wenn "Frau Müller" durch "Herrn Schmidt" ersetzt wird. So wird das Modell zunehmend auf die spezifischen Bedürfnisse und Gegebenheiten des jeweiligen Kunden abgestimmt.
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- Wer sind die konkreten Nutzer des Systems? Müssen die Nutzer die Projektmitarbeitenden/-Teams kennen, um zu wissen, ob den KI-Vorschlägen zu folgen ist?
Die Nutzer des Systems sind typischerweise Projektmanager und Teams. Ein Verständnis der Projektmitarbeitenden und -teams ist hilfreich, um die KI-Vorschläge effektiv zu nutzen.
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- Wie sicher sind meine Daten?
Die Sicherheit und der Datenschutz der Eingaben sind gewährleistet, da die Systeme kundenspezifisch sind und keine Daten an externe KIs weitergegeben werden.
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- Wie lange dauert die Implementierung des KI-Systems für ein mittelgroßes Unternehmen?
Die Implementierung von Can Do durch das RampUp-Verfahren erfolgt schrittweise und agil, wobei Nutzer von Beginn an mit Echtdaten arbeiten. Erste Ergebnisse sind meist innerhalb von 3-4 Wochen sichtbar. Die Gesamtdauer des RampUps variiert, kann aber bei manchen Unternehmen innerhalb von 2-3 Monaten abgeschlossen sein, während andere es fortlaufend für zusätzliche Themen oder Bereiche nutzen.
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- Welche anderen Aufgaben im Projektmanagement könnten durch KI ergänzt werden?
Künstliche Intelligenz kann in verschiedenen Bereichen des Projektmanagements eingesetzt werden, wie zum Beispiel bei der Ressourcenplanung, Risikobewertung, Zeitmanagement, Budgetüberwachung und bei der Optimierung von Arbeitsabläufen. KI kann dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, Effizienz zu steigern und komplexe Datenmengen zu analysieren.
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- Kann man KI sukzessiv einführen oder braucht es den "Big Bang"?
Die Einführung von KI in das Projektmanagement kann schrittweise erfolgen. Dies ermöglicht es, die Technologie zunächst in kleinerem Umfang zu testen, Nutzerfeedback zu sammeln und Anpassungen vorzunehmen, bevor sie umfassend implementiert wird. Ein schrittweiser Ansatz kann Risiken minimieren und die Akzeptanz unter den Mitarbeitern fördern.
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- Wie weit kann künstliche Intelligenz die menschliche Assoziation simulieren?
KI kann viele Aspekte der menschlichen Kognition bis zu einem gewissen Grad nachahmen, insbesondere wenn es um die Analyse und Verarbeitung von Informationen geht. Allerdings hat sie Grenzen in Bezug auf Kreativität, Empathie und Intuition. KI basiert auf Algorithmen und Daten und kann daher nicht vollständig die komplexe und oft unvorhersehbare Natur menschlicher Gedanken und Gefühle nachbilden.
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- Wie aufwendig ist die Datenpflege für beispielsweise 100 Mitarbeiter?
Der Aufwand für die Datenpflege in Can Do hängt von der Qualität der vorhandenen Daten und den spezifischen Anforderungen des Unternehmens ab. Can Do minimiert diesen Aufwand, indem es Daten aus bestehenden Systemen importiert und exportiert. Grundsätzlich sinkt der Pflegeaufwand durch den Einsatz von Can Do.
→ Ramp-Up: Zeitaufwand bei manueller Datenerfassung
- Welche Datengrundlage in Bezug auf Format und Volumen braucht es, um eine Künstliche Intelligenz (KI) zu trainieren?
In Can Do reichen die Daten die im System erfasst und gepflegt werden aus. Dieser Datenbestand baut sich im Laufe der Zeit auf und muss nicht explizit für die KI erfasst werden.
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- Warum könnte es ein Problem sein, dass die KI nicht erklären kann, wie sie zu Entscheidungen kommt?
Das Problem, dass KI nicht erklären kann, wie sie zu Entscheidungen kommt, ist als "Black-Box"-Problem bekannt. Es tritt besonders bei komplexen Modellen wie tiefen neuronalen Netzen auf, wo die Entscheidungsprozesse nicht einfach nachvollziehbar sind. Can Do adressiert dies, indem es die Umstände, die zu einer Situation wie Ressourcenüberlastung führen, näher erläutert.
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- Welche Arten von bestehenden Datenformaten können bei einem Neueinstieg im Can Do System importiert werden?
Can Do ermöglicht das Importieren verschiedener Dateiformate, darunter Excel, MS-Project, CSV, ASCII und XML. Es gibt auch spezielle Apps, die das Definieren von Dateien für den Import spezifischer Daten wie Stammdaten, Projektdaten und Arbeitszeiten erlauben.
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- Wie viele historische Daten sind erforderlich, wenn aktuell 20 Projekte vorhanden sind, aber keine historischen Daten?
Das Fehlen historischer Daten ist kein Problem für das Training der KI in Can Do, da im Bereich der Ressourcenalternativen das Imitationslernen genutzt wird. Dies ermöglicht es der KI, auch ohne historische Daten effektiv zu lernen.
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