Künstliche Intelligenz zur Produktivitätssteigerung: Zwei kleine Fallstudien

Künstliche Intelligenz zur Produktivitätssteigerung: Zwei kleine Fallstudien

Es gibt nichts Spannenderes als das Potenzial der künstlichen Intelligenz (KI), unsere Arbeitsweise zu revolutionieren. In diesem Artikel möchten wir zwei detaillierte Fallstudien durchgehen, die zeigen, wie KI, insbesondere fortschrittliche KI-Modelle wie ChatGPT, die Produktivität im Arbeitsalltag steigern kann. Wir werden uns auf zwei spezifische Rollen konzentrieren: den Projektmanager und den Analysten.

Fallstudie 1: Der Projektmanager

Ein Projektmanager muss eine Vielzahl von Aufgaben erfüllen, von der Erstellung eines Zeitplans bis hin zur Risikobewertung. KI kann diese Prozesse erheblich verbessern und die Produktivität steigern.

  • AI-generierte Zeitpläne: ChatGPT kann komplexe und genaue Zeitpläne erstellen, indem es alle verfügbaren Daten analysiert. Ein einfacher Kontext wie "ERP-Implementierungsprojekt mit einer Dauer von 12 Wochen" kann durch zusätzlichen Kontext, wie "globale Einführung eines neuen ERP-Systems in fünf Regionen nach der PMBOK-Methode", verbessert werden, und innerhalb von Sekunden wird ein vollständiger Zeitplan generiert. Diese KI-generierten Zeitpläne können die Genauigkeit verbessern und die Ressourcenallokation optimieren, was letztendlich zu erfolgreichen Projekten führt.

  • AI-generierte Risikologbücher: Projektmanager können mithilfe von KI und PPM-Tools Risikologbücher erstellen, indem sie einfach den Kontext des Projekts erklären und eine bestimmte Anzahl von Risiken anfordern. Die KI kann Risiken identifizieren, kategorisieren und bewerten, und sogar detaillierte Risikobeschreibungen, Minderungsmaßnahmen und Notfallpläne erstellen. Diese KI-generierten Risikologbücher können als Ausgangspunkt dienen und die Produktivität erheblich verbessern.

  • KI-unterstützte Kostenkalkulation: Durch die Automatisierung des Prozesses konnte ChatGPT vorschlagen und die Gesamtkosten auf der Grundlage einer S-Kurve verteilen. Diese KI-generierten Daten können den Projektmanager entlasten und potenziell zu genaueren Finanzprognosen führen.

Fallstudie 2: Der Analyst

Analysten haben oft mit einer überwältigenden Menge an Informationen zu kämpfen. Hier kann KI eine wesentliche Rolle spielen, um diese Informationsflut zu bewältigen und die Produktivität zu steigern.

  • Verarbeitung von Informationsbergen: ChatGPT kann dabei helfen, die großen Mengen an Material, die zur Gewinnung von Erkenntnissen über ein Unternehmen verarbeitet werden müssen, zu bewältigen. Die KI kann langwierige, zeitaufwändige Aufgaben für Investmentprofis erledigen, die derzeit unverhältnismäßig viele Ressourcen verbrauchen oder überhaupt nicht erledigt werden.

  • Mehr Earnings Calls und Filings abdecken: ChatGPT kann dazu verwendet werden, um Earnings Calls und verschiedene Dokumente zusammenzufassen. Darüber hinaus kann die KI Themen automatisch suchen und extrahieren und Alarme auslösen. Sie kann auch signifikante Änderungen im Text von Unternehmensdateien identifizieren, die eine substanzielle Änderung in der Geschäftsstrategie des Unternehmens signalisieren könnten und weitere Untersuchungen erfordern.

  • Zusammenfassung von Meetings, Notizen und internen Texten: ChatGPT kann Transkripte von Zoom-Meetings zusammenfassen und rohe Notizen in definierte, benutzerfreundliche Formate umwandeln. Die KI kann auch Themen aus längerem, ungezieltem Text extrahieren und so Analysten helfen, eine wirre Konversation sofort zu verstehen. Diese polierten Notizen können automatisch mit Teammitgliedern geteilt und in Forschungsmanagementsystemen gespeichert werden. Darüber hinaus könnte ChatGPT verwendet werden, um eine schnelle Zusammenfassung der Bullen- oder Bärenfälle des Unternehmens zu generieren.

Trotz der enormen Vorteile, die KI bietet, sind einige Herausforderungen zu beachten. ChatGPT ist immer noch eine aufstrebende Technologie und hat gelegentlich die Tendenz zu "halluzinieren", d.h. plausible, aber völlig erfundene Antworten zu geben. Daher müssen Analysten die Ausgabe von ChatGPT überprüfen und ihre Genauigkeit verifizieren. Darüber hinaus müssen Daten sicherheitsprobleme berücksichtigt werden. KI-Modelle müssen in die interne IT-Umgebung eines Unternehmens integriert werden, um Sicherheit zu gewährleisten und geistiges Eigentum zu schützen.

Schließlich erfordert die Einführung von ChatGPT eine kulturelle Veränderung. Teams müssen den Nutzen aktiv bewerben und greifbare Beispiele zeigen. Analysten müssen herausfinden, was sie automatisieren können, sich mit der Technologie wohlfühlen und ihre Grenzen verstehen. Durch die Überwindung dieser Hürden können Teams die Technologie nutzen und ihre Produktivität steigern. ChatGPT und ähnliche Modelle könnten für Unternehmen, die sie strategisch und systematisch einsetzen, ein echter Game Changer sein. Sie verbessern die Forschungseffizienz und ermöglichen letztendlich bessere Investitionsentscheidungen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir arbeiten, grundlegend zu verändern, indem sie die Produktivität steigert und uns hilft, bessere Ergebnisse zu erzielen. Die beiden dargestellten Fallstudien sind nur einige Beispiele für die Möglichkeiten, die KI bietet. Die Zukunft verspricht weitere spannende Entwicklungen auf diesem Gebiet.

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