Die Ressourcenplanung wird mit der neuen KI deutlich effektiver. Das vollständig lernfähige Modell, basierend auf dem Inverse Reinforcement Learning (IRL) Verfahren, ermöglicht es der KI, von den Anwendern zu lernen und gezieltere Alternativressourcen vorzuschlagen. Dadurch können Überlastungen von Personen vermieden und die Arbeitsbelastung gleichmäßiger verteilt werden.
Von Rule-Based zu Machine Learning: Die Evolution der KI im Ressourcenmanagement
Die bisherige KI verwendet ein Rule-Based-System, bei dem Entscheidungen auf vordefinierten Regeln basieren. Im Gegensatz dazu basiert die neue KI auf dem Inverse Reinforcement Learning (IRL) Verfahren, das es ihr ermöglicht, von den Anwendern zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern. Dadurch kann die KI gezieltere Alternativressourcen vorschlagen und eine bessere Handlungsempfehlung bei Überlastungen von Personen in der Ressourcenplanung bieten.
Projektleiter stehen bei der Ressourcenplanung vor der Herausforderung, geeignete Alternativen für überlastete Ressourcen zu finden. Die neue KI bietet eine Lösung, indem sie alternative Ressourcen identifiziert und dabei Kriterien wie Verfügbarkeit und Fähigkeiten berücksichtigt. Insbesondere Personen in der gleichen Abteilung mit ähnlichen Fähigkeiten werden als potenzielle Alternativen vorgeschlagen. Dadurch wird die Suche nach Alternativen effizienter gestaltet und die Ressourcenplanung wird optimiert.
Das neue KI-Modell für die Ressourcenplanung identifiziert eine alternative Person und simuliert deren Verfügbarkeit. Wird festgestellt, dass die alternative Person geeignet ist und ausreichend verfügbar ist, verbessert sich die Risikosituation im Vergleich zur aktuellen Situation. Daher schlägt die KI eine alternative Person vor, die die anstehende Arbeit übernehmen kann.
Mithilfe der neuen KI können Projektplaner Überlastungsrisiken bewerten und erhalten zielgerichtete Alternativvorschläge. Dabei werden bereits geleistete Arbeiten in die Entscheidungsfindung einbezogen. Falls ein Vorschlag abgelehnt wird, werden kontinuierlich weitere Ressourcen zur Auswahl gestellt. Dies ermöglicht eine Zeit- und Aufwandsersparnis für die Projektleitung und verbessert die Bewältigung von Ressourcenüberlastungen.
Die Nutzung der neuen KI bringt den Anwendern zahlreiche Vorteile. Durch ihre Unterstützung bei der Recherche nach verfügbaren Ressourcen und der Bereitstellung von Informationen über die Fähigkeiten der Ressourcen im Unternehmen spart die KI Zeit. Sie erleichtert auch die Lösung von Ressourcenüberlastungen und sorgt für eine gleichmäßigere Auslastung. Darüber hinaus erleichtert sie den Einstieg neuer Mitarbeiter in der Projektleitung und ermöglicht weiterführende Analysen wie die Identifizierung von Schlüsselressourcen. Die KI wird in den kommenden Monaten noch weitere Anwendungsbereiche erschließen.
Die praktische Anwendung der neuen KI hat gezeigt, dass sie bereits in kurzer Zeit erfolgreich eingesetzt werden kann. Projektmanager haben in 80% der Fälle die Vorschläge des neuronalen Netzwerks übernommen. Die Anwender profitieren von einer erheblichen Zeitersparnis. Die KI wird kontinuierlich weiterentwickelt, um noch präzisere und effektivere Vorschläge machen zu können.
Die kommende Generation der KI wird mit zusätzlichen Funktionserweiterungen ausgestattet sein und den Anwendern die Möglichkeit geben, eigene Vorschläge einzureichen. Gleichzeitig wird an einem Modell gearbeitet, das eine noch präzisere Planung ermöglicht. Durch diese Weiterentwicklungen wird die KI in der Lage sein, noch maßgeschneiderte und individuellere Empfehlungen für die Ressourcenplanung zu geben und den Anwendern eine noch effizientere Unterstützung bieten.
Die neue KI bietet eine innovative Lösung für die Ressourcenplanung. Sie zeichnet sich durch ihre Effizienz und Lernfähigkeit aus und ermöglicht eine Zeitersparnis sowie eine verbesserte Planungsqualität. Darüber hinaus entlastet sie überlastete Ressourcen und sorgt für eine gleichmäßigere Auslastung. Mit weiteren Entwicklungen und Anwendungsbereichen wird die KI in Zukunft noch mehr Nutzen bringen und die Ressourcenplanung optimieren.
