„Wenn alle in genau in dieselbe Richtung ziehen, ist der Erfolg ein Selbstläufer.“ Bei Henry Ford klangen Zusammenarbeit und die daraus resultierenden Ergebnisse so einfach.
„Wenn alle in genau in dieselbe Richtung ziehen, ist der Erfolg ein Selbstläufer.“ Bei Henry Ford klangen Zusammenarbeit und die daraus resultierenden Ergebnisse so einfach. Wenn jedoch die Strategie umfassend ist, fällt die Ausrichtung einzelner Aufgaben nicht leicht.
Doch genau das ist die Aufgabe eines Project Management Office (PMO). Dort müssen Projekte bzw. Portfolios zusammen verwaltet und überwacht werden. Nicht selten laufen hoch priorisierte Projekte gleichzeitig, die eng getaktet sind und trotz hoher Priorisierung ein knappes Budget haben – eine Herkulesaufgabe. Die Lösung könnte Schwarmintelligenz (SI) sein. In diesem Artikel wird erläutert, wie KI-betriebene SI funktioniert und wie PMOs davon profitieren können.
Was ist Schwarmintelligenz?
Bei der Schwarmintelligenz handelt es sich um einen Ansatz zur Erkenntnisgewinnung und Entscheidungsfindung. Dabei wird das Verhalten von in sozialen Verbünden lebenden Tieren wie Vögel, Bienen, Ameisen und Fische digital abgebildet. Diese Tiere arbeiten zusammen, um Ziele zu erreichen, die mehr sind als die Summe ihrer Einzelteile. Karl von Frisch war der erste, der dieses Phänomen erforschte. Er entdeckte, dass Bienen über Bewegungen, die sogenannte Tanzsprache, ihre Artgenossen über die Qualität und den Standort von Nahrungsquellen informieren.
Folgende sind einige Kernprinzipien der Schwarmintelligenz:
- Es gibt keinen Anführer. Die Akteure handeln autonom und entscheiden aufgrund allgemeingültiger Regeln, ihrer Fähigkeiten und Erfahrungen sowie ihrer Umgebung.
- Die Gruppe generiert eigene Muster und Verhaltensweisen. Daraus entsteht ein gut organisiertes System (ohne festgelegte Hierarchie).
- Die Akteure teilen Informationen und koordinieren sich, um Probleme schnell zu lösen.
- Die Gruppe vertraut darauf, dass die Akteure die besten Verfahrensweisen und Ergebnisse durch Experimentieren erreichen.
Diese Kernprinzipien sind grundlegend bei verschiedenen Algorithmen und Applikationen, die beim maschinellen Lernen zum Einsatz kommen. Ein Anwendungsgebiet ist hierbei die Portfoliooptimierung.
Partikelschwarmoptimierung (PSO)
Bei der Partikelschwarmoptimierung (PSO) handelt es sich um einen Algorithmus für Problemlösungen, der sich die Kernprinzipien der SI zu Nutze macht. Sie hilft bei der Suche nach der besten Lösung für Probleme mit zahllosen Variablen. Anwendungsgebiete können hier etwa die Entwicklung des optimalen Einsatzplans von Ressourcen oder die ideale Terminplanung von Lieferungen sein. Auch die Priorisierung der vielversprechendsten Vorgänge in einem Projektportfolio kann auf diese Weise erfolgen. Im weiteren Verlauf wird die Funktionsweise stichpunktartig erläutert.
- Es bedarf eines digitalen Raumes, der sämtliche mögliche Lösungen für alle Ihre möglichen Probleme beinhaltet.
- Jede Lösung in diesem Raum wird durch einen Partikel abgebildet.
- Der Algorithmus teilt den Partikeln willkürlich Positionen in diesem Raum zu.
- Anschließend wird jeder Partikel danach bewertet, wie geeignet seine Lösung ist.
- Die Partikel merken sich die besten Lösungen.
- Jeder Partikel identifiziert die beste Gesamtlösung (basierend auf Variablen) und teilt diese mit der Gruppe.
- Die Partikel aktualisieren dann ihre Geschwindigkeit und Position im Raum. Sie laufen dann in Richtung ihrer eigenen besten und der insgesamt besten Position.
- Der Algorithmus wiederholt den Prozess, bis das beste Ergebnis gefunden wurde.
PSO-Algorithmen helfen Unternehmen dabei, die besten Ergebnisse für ihre Projekte und Portfolios zu erzielen. Entscheidend hierbei ist, dass dies autonom, also ohne den Bedarf eines einzelnen Entscheidungsträgers erfolgt.
Schwarmintelligenz für das PMO
SI unterstützt teamübergreifende Zusammenarbeit und bietet einen ganzheitlichen Ansatz zur Optimierung von Projekten und Portfolios. Daher bietet sich hier der Einsatz eines Projektportfoliomanagement-Tools an, das SI- bzw. PSO-Technologien verwendet. So kann Ihr Unternehmen dank KI-basierter State-of-the-Art-Lösungen das Beste aus seinen Portfolios herausholen. Eine erhöhte Rendite, gestraffte Prozesse und schnellere Entscheidungsfindungen sind nur drei der Vorteile dieser Technologie. Um PSO in Ihrem PMO einsetzen zu können, müssen folgende Aspekte gegeben sein.
Zunächst benötigen Sie Zugriff auf Ressourcen-, Kosten- und Termindaten. Dabei spielt die Datenqualität eine entscheidende Rolle. Die Daten müssen so aktuell wie möglich sein. Wenn Sie dann ein geeignetes Tools einsetzen (z.B. eine Simulationssoftware, ein selbst entwickeltes Tool oder eine integrierte PPM-Lösung mit KI-Funktionalitäten), werden Sie die besten Ergebnisse erhalten.
Dank der entsprechenden Lösung können Sie unter anderem von folgenden Vorteilen profitieren:
- Schnellere und bessere Entscheidungsfindung dank klarer Priorisierungen
- Optimierter Ressourceneinsatz und daraus resultierender Kostenersparnis
- Prozessoptimierungen und erhöhte Produktivität
- Agilere Verfahren zur besseren Anpassung an die Kundenbedürfnisse
- Schnellere Markteinführung bei neuen Produkten
- Skalierbarkeit, um den Bedürfnissen Ihres wachsenden Unternehmen weiterhin zu entsprechen
- Präzise prädiktive Analysen
- Bessere unternehmensweite Zusammenarbeit
Planisware Enterprise beispielsweise verwendet KI-basierte PSO-Technologien, die Sie bei der Verfolgung Ihrer PPM-Ziele unterstützen. Optimieren Sie so unter Einbezug sämtlicher Einschränkungen und Ziele Ihren Ressourceneinsatz. Zudem bietet das System Transparenz und Datenkontrolle. PMOs behalten so stets den Überblick über sämtliche Prozesse und können fundierte Entscheidungen treffen.
