Die Ressourcenplanung wird mit der neuen KI deutlich optimiert. Im Gegensatz zur bisherigen KI ist das neue Modell vollständig lernfähig und basiert auf dem Inverse Reinforcement Learning (IRL) Verfahren. Dadurch kann die KI von den Anwendern lernen und gezieltere Alternativressourcen vorschlagen, um Überlastungen von Personen zu vermeiden und eine effizientere Planung zu ermöglichen.
Lernfähige KI optimiert Ressourcenplanung und bietet verbesserte Handlungsempfehlungen
Die bisherige KI verwendet ein Rule-Based-System, bei dem Entscheidungen anhand vordefinierter Regeln getroffen werden. Im Gegensatz dazu basiert die neue KI auf dem Inverse Reinforcement Learning (IRL) Verfahren, das es ihr ermöglicht, von den Anwendern zu lernen. Dadurch kann die KI ihre Handlungsempfehlungen kontinuierlich verbessern und gezieltere Alternativressourcen vorschlagen. Dies führt zu einer effizienteren Ressourcenplanung und einer besseren Bewältigung von Überlastungssituationen.
Die Ressourcenplanung stellt Projektleiter vor die Herausforderung, eine passende Alternative für überlastete Ressourcen zu finden. Dabei müssen verschiedene Kriterien wie Verfügbarkeit und Fähigkeiten berücksichtigt werden. Die neue KI unterstützt bei dieser Aufgabe, indem sie alternative Ressourcen gezielt identifiziert. Besonders Personen aus der gleichen Abteilung, die ähnliche Fähigkeiten haben, werden in Betracht gezogen. Dadurch wird die Suche nach Alternativen effizienter und die Ressourcenplanung wird optimiert.
Dank des neuen KI-Modells in der Ressourcenplanung kann eine alternative Person identifiziert und deren Verfügbarkeit simuliert werden. Falls die alternative Person sowohl qualifiziert als auch ausreichend verfügbar ist, wird die Risikosituation im Vergleich zur aktuellen Situation verbessert. Die KI schlägt somit eine geeignete Person vor, die die Arbeit übernehmen kann.
Die neue KI ermöglicht Projektplanern die Bewertung von Überlastungsrisiken und stellt passende Alternativvorschläge bereit. Bereits geleistete Arbeiten werden dabei berücksichtigt, um eine genaue Einschätzung zu ermöglichen. Sollte ein Vorschlag abgelehnt werden, bietet die KI weitere Ressourcen zur Auswahl an. Dadurch können Zeit und Aufwand in der Projektleitung gespart werden, während die Ressourcenüberlastung effektiv bewältigt wird.
Die neue KI bietet den Anwendern eine Vielzahl von Vorteilen. Durch ihren Einsatz kann Zeit eingespart werden, da die KI bei der Suche nach verfügbaren Ressourcen unterstützt und Informationen über die Fähigkeiten der Ressourcen im Unternehmen liefert. Darüber hinaus erleichtert die KI die Lösung von Ressourcenüberlastungen und sorgt für eine gleichmäßigere Auslastung. Sie erleichtert auch den Einstieg neuer Mitarbeiter in der Projektleitung und ermöglicht weiterführende Analysen wie die Identifizierung von Schlüsselressourcen. In den kommenden Monaten werden noch weitere Anwendungsbereiche erschlossen.
Die praktische Anwendung der neuen KI hat gezeigt, dass sie bereits in kurzer Zeit zu positiven Ergebnissen führt. In 80% der Fälle wurden die Vorschläge des neuronalen Netzwerks von den Projektmanagern angenommen. Die Zeitersparnis für die Anwender wurde als erheblich eingestuft. Die KI wird kontinuierlich weiterentwickelt, um ihre Vorschläge noch weiter zu verbessern.
Die nächste Generation der KI wird deutliche Fortschritte in der Funktionalität aufweisen und den Anwendern die Möglichkeit geben, eigene Vorschläge einzubringen. Gleichzeitig wird an einem Modell gearbeitet, das eine noch präzisere Planung ermöglicht. Durch diese Neuerungen wird die KI noch besser in der Lage sein, individuelle Anforderungen zu berücksichtigen und maßgeschneiderte Lösungen für die Ressourcenplanung anzubieten.
Die neue KI stellt eine bahnbrechende Lösung für die Ressourcenplanung dar. Ihre Effizienz und Lernfähigkeit ermöglichen eine Zeitersparnis und eine verbesserte Planungsqualität. Gleichzeitig entlastet sie überlastete Ressourcen und sorgt für eine gleichmäßigere Auslastung. Durch kontinuierliche Weiterentwicklungen wird die KI in Zukunft noch mehr Nutzen bringen und die Planung weiter optimieren.
