Zusammenfassung
Für das Management von Projekten reichen in der betrieblichen Praxis mathematische Algorithmen kaum aus. Dies liegt an der großen Relevanz der Wiederverwendung von überwiegend natürlichsprachigem Erfahrungswissen über alte, bereits durchgeführte Projekte, das sich nur sehr schwer computergestützt verarbeiten lässt. Die KI-Methode des Case-based Reasonings überwindet diesen Engpass, indem für ein neues Projekt in einer Wissensbank mit Erfahrungswissen nach einem ähnlichsten alten Projekt gesucht und das einschlägige Erfahrungswissen an das neue Projekt angepasst wird. Die CBR-Methode wird anhand des 4R-Zyklus anwendungsnah beschrieben. Außerdem wird auf die Herausforderung eingegangen, die Ähnlichkeit zwischen überwiegend natürlichsprachlichem Wissen über alte und neue Projekte exakt zu messen. Hierzu wird auf Ontologien zurückgegriffen. Sie gestatten es, die sprachlichen Ausdrucksmittel für projektbezogenes Wissen in einer computerverarbeitbaren Form systematisch zu strukturieren.
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Zelewski, S., Heeb, T., Schagen, J.P. (2022). Case-based Reasoning als White-Box AI: „intelligentes“ Projektmanagement durch die computergestützte Wiederverwendung von Erfahrungswissen in der betrieblichen Praxis – Teil 1: Grundlagen aus der Management- und der KI-Perspektive. In: Bodemann, M., Fellner, W., Just, V. (eds) Digitalisierung und Nachhaltigkeit – Transformation von Geschäftsmodellen und Unternehmenspraxis . Organisationskompetenz Zukunftsfähigkeit. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-65509-2_2
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