PROSTEP veröffentlicht drei Beiträge zum Thema Künstliche Intelligenz

„Projektmanagement neu denken“ heißt die Schriftenreihe der GPM, in der kürzlich der Band „KI in der Projektwirtschaft 2“ erschienen ist. Auf über 300 Seiten beschäftigen sich verschiedene Autor*innen mit dem branchenübergreifenden KI-Einsatz, mit branchenspezifischen KI-Anwendungen und anderen praktischen Anwendungsfällen sowie mit der Rollenveränderung im Projektmanagement, die durch die KI ausgelöst wird. PROSTEP ist mit drei Beiträgen vertreten, die unsere praktischen Erfahrungen mit dem KI-Einsatz aus Kundenprojekten und Forschungsvorhaben widerspiegeln.

Das Anforderungsmanagement ist eines der Einsatzgebiete im Engineering, in dem der KI-Einsatz erhebliche Einsparpotenziale verspricht. In ihrem Beitrag über den KI-Einsatz in Anforderungsmanagementsystemen stellt Elaheh Nabati gemeinsam mit Luciana Kröseler, Frank Pfirmann und Noah Sentürk drei vielversprechende Anwendungsfälle vor, nämlich die Verbesserung der Anforderungsbeschreibung durch eine KI-basierte Überprüfung der Satzstrukturen, die automatische Befüllung von Feldern im Defect- und Testmanagement basierend auf der Auswertung von Fehlerbeschreibungen sowie die Analyse der semantischen Ähnlichkeiten von Anforderungen mit dem Ziel, Dopplungen zu vermeiden und automatische Verknüpfungen zu erstellen.

Die Autor*innen erläutern nicht nur die Umsetzung der drei Anwendungsfälle, sondern gehen auch auf die Herausforderungen ein, die dabei bewältigt werden mussten. Neben der erforderlichen Rechenkapazität für das Training der Large Language Modelle gehört dazu die Beschaffung und Aufbereitung der Trainingsdaten einschließlich der Frage, wie personen- und firmenbezogene Informationen in diesen Trainingsdaten so anonymisiert werden können, dass aus den Trainingsergebnissen keine Rückschlüsse auf einzelne Mitarbeiter*innen gezogen werden können.

Die KI verwandelt immer mehr Unternehmensprozesse in eine Black Box. Es können zwar die Ergebnisse dieser Prozesse beurteilt und dokumentiert werden, nicht aber ihr Zustandekommen. Außerdem schwächt die KI die Beteiligung der Mitarbeitenden an den Unternehmensentscheidungen. Aber vor allem kann eine KI nur dann unternehmensspezifische Lerninhalte erarbeiten, wenn sie mit den Wissensträger*innen dieser Inhalte auf allen Ebenen und intensiv zusammengebracht wird. Das hat den Nebeneffekt, dass Mitarbeitende die KI als Chance und nicht als Bedrohung empfinden.

Wie die Arbeitnehmerbeteiligung in KI-Projekten gesichert und gesteigert werden kann, beschreiben Elaheh Nabati und Knut Stang in ihrem Beitrag über Mitarbeiter*innen-Partizipation und KI. Voraussetzung für erfolgreiche KI-Projekte ist das Involvement der Mitarbeitenden, so die Autor*innen, die anhand von zwei Kundenprojekten aufzeigen, wie das in der Praxis aussehen kann.