Masterarbeit, 2022
131 Seiten, Note: 1,7
1. Einleitung
1.1 Einordnung und Relevanz des Themas
1.2 Ziel der Arbeit
1.3 Forschungslücke
2. Theoretische Fundierung
2.1 Projektmanagement
2.2 Projektcontrolling
2.2.1 Strategisches Projektcontrolling
2.2.2 Operatives Projektcontrolling
2.3 Aufgaben und Methoden des operativen Projektcontrollings
2.3.1 Zielplanung
2.3.2 Projektorganisation
2.3.3 Projektstrukturplanung
2.3.4 Leistungsplanung und –kontrolle
2.3.5 Terminplanung und –kontrolle
2.3.6 Kostenplanung und –kontrolle
2.3.7 Ressourcenplanung und –kontrolle
2.3.8 Risikoanalyse
2.3.9 Berichtswesen
2.4 Künstliche Intelligenz
2.4.1 Definition
2.4.2 Intelligenz- und Entwicklungsstufen
2.4.3 Machine Learning
2.4.4 Deep Learning
2.4.5 Fähigkeiten künstlicher Intelligenz
2.4.6 Interaktions- und Problemlösungskompetenz
2.5 Künstliche Intelligenz im Projektmanagement und -controlling
2.5.1 KI und Projektcontrolling
2.6 Modell zum Einsatz Künstlicher Intelligenz im operativen Projektcontrolling
2.7 Forschungsfrage und Hypothesen
2.8 Forschungsrahmen
3. Methodisches Vorgehen
3.1 Rechtfertigung der Forschungsrichtung
3.2 Wahl des Erhebungsinstruments
3.3 Methode der Auswertung
3.4 Gütekriterien empirischer Sozialforschung
4. Ergebnisse und Handlungsempfehlungen
4.1 Beantwortung der Forschungsfragen und der Hypothesen
4.2 Interpretation und Ableitung von Handlungsempfehlungen
5. Diskussion
5.1 Eigene Beiträge
5.2 Limitationen
5.3 Anschlussmöglichkeiten für Folgearbeiten
6. Schlussfolgerungen
Die Arbeit untersucht, wie Künstliche Intelligenz (KI) das operative Projektcontrolling effizienter gestalten kann. Das primäre Ziel ist es, ein Modell zu entwickeln, das erfolgsversprechende KI-Fähigkeiten mit den spezifischen Aufgabenbereichen des operativen Projektcontrollings verknüpft, um Unternehmen konkrete Implikationen für die betriebliche Praxis bereitzustellen.
2.3.6 KOSTENPLANUNG UND –KONTROLLE
Die Planung und Kontrolle der Kosten eines Projekts ist von großer Wichtigkeit. Einerseits ist ein Projekt an ein fixes Budget gebunden, welches nicht überschritten werden darf - steigen die Kosten darüber, schmälert dies den Gesamterfolg, da die die Kostenziele, also die betriebswirtschaftliche Komponente der Zielplanung, nicht erfüllt wird.
Andererseits sind die Kosten eines Projekts, genau wie die Termine, oft schwer absehbar und im Voraus nicht detailliert planbar. Ihre Planung besteht dann gegebenenfalls nur aus einer Schätzung. (vgl. Fiedler, 2016: 107; vgl. Kraus & Westermann, 2014: 108)
Die Projektkostenplanung wird in jedem Fall auf Arbeitspaketebene durchgeführt. Die geplanten Gesamtkosten für das Projekt können „top-down“ auf die einzelnen Teilleistungen und die damit verbundenen Arbeitspakete verteilt werden, oder es geschieht eine „bottom-up“ Planung basierend auf Schätzungen der voraussichtlichen Kosten und Aufwände für die einzelnen Arbeitspakete. Grundlage für die Kostenplanung ist schlussendlich jedoch immer der Projektstrukturplan auf Arbeitspaketebene.
1. Einleitung: Diese Einleitung führt in die zunehmende Digitalisierung der Unternehmenswelt ein und beleuchtet die Rolle von KI bei der Automatisierung von Prozessen sowie die Relevanz für das Projektmanagement.
2. Theoretische Fundierung: Hier werden die theoretischen Grundlagen des Projektmanagements, des operativen Projektcontrollings sowie der Künstlichen Intelligenz und deren Einsatzmöglichkeiten in der Projektabwicklung erläutert.
3. Methodisches Vorgehen: Das Kapitel beschreibt die quantitative Forschungsmethode, die Rechtfertigung der gewählten Vorgehensweise sowie die Wahl des eingesetzten Online-Fragebogens als Erhebungsinstrument.
4. Ergebnisse und Handlungsempfehlungen: Es präsentiert die statistische Auswertung der Umfragedaten und leitet daraus basierend auf dem entwickelten Modell konkrete Maßnahmen für die betriebliche Praxis ab.
5. Diskussion: Das Kapitel bietet eine kritische Reflexion der eigenen Forschungsergebnisse, benennt Limitationen der Studie und zeigt Wege für zukünftige Arbeiten auf.
6. Schlussfolgerungen: Die Arbeit schließt mit einem resümierenden Ausblick auf die Rolle von KI im modernen Projektcontrolling und deren Potenzial zur Effizienzsteigerung unter Berücksichtigung von Reifegraden und Datenverfügbarkeit.
Künstliche Intelligenz, KI, Projektmanagement, Projektcontrolling, Operatives Projektcontrolling, Automatisierung, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Kostenplanung, Terminplanung, Risikoanalyse, Projektstrukturplanung, KI-Fähigkeiten, Effizienzsteigerung, Datenanalyse.
Die Arbeit beschäftigt sich mit den Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz im Bereich des operativen Projektcontrollings, um die Arbeit effizienter zu gestalten.
Die Arbeit verknüpft die Felder Projektmanagement, Projektcontrolling und die technologischen Potenziale von Künstlicher Intelligenz (ML, Deep Learning, KI-Fähigkeiten).
Das Hauptziel ist die Beantwortung der Frage, welche Fähigkeiten Künstlicher Intelligenz geeignet sind, um die Tätigkeiten des operativen Projektcontrollings effizienter zu machen.
Die Forschungsarbeit basiert auf einer Literaturrecherche sowie einer empirischen, quantitativen Datenerhebung mittels einer Online-Umfrage unter Experten.
Der Hauptteil erörtert die Aufgaben und Methoden des Projektcontrollings, führt in die Welt der KI ein, leitet aus der Literatur KI-Fähigkeiten ab und analysiert deren Anwendungspotenzial durch eine statistische Auswertung.
Die Arbeit wird maßgeblich durch die Begriffe Künstliche Intelligenz, Projektcontrolling, Automatisierung und Machine Learning charakterisiert.
Am häufigsten als effizienzsteigernd wurden "Transparente und nachvollziehbare Funktionsmodelle", "Anpassung an eine veränderliche Umgebung" und "Automatisiertes Lernen mit verfügbaren Daten" bewertet.
Die Erhebung identifizierte das Berichtswesen, die Risikoanalyse und die Kostenplanung als die Bereiche mit dem höchsten Potenzial für den KI-Einsatz.
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