Wie Künstliche Intelligenz das Change Management verbessert

Das Change Management in der Produktentwicklung ist eine wichtige Aufgabe, um auf Marktveränderungen zu reagieren. Künstliche Intelligenz kann bei der Analyse von Auswirkungen von Change Requests unterstützen und das Systemverständnis verbessern. Doch es gibt auch Herausforderungen beim Einsatz von KI in diesem Bereich.

Change Management ist der Prozess, mit dem Veränderungen in einem Unternehmen geplant, durchgeführt und kontrolliert werden. Diese Veränderungen können beispielsweise die Einführung neuer Produkte oder Dienstleistungen, die Implementierung neuer Prozesse oder die Anpassung von Strukturen und Systemen umfassen. Ein wesentlicher Teil des Change Management ist die Auswirkungsanalyse, bei der die Abhängigkeiten und Auswirkungen von Änderungen am System untersucht werden.

Wie unterstützt Künstliche Intelligenz bei Change Requests?

Doch diese Analyse erfordert nicht nur ein ganzheitliches Systemverständnis, sondern auch eine durchgängige Dokumentation des Systems. Hier kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel: Sie kann die Inputdaten aufbereiten, um Wirkzusammenhänge zu identifizieren und automatisierte Auswirkungsanalysen durchführen. Dabei kann die Methode Feature Engineering helfen.

Was ist Feature Engineering?

Feature Engineering ist der Prozess, bei dem neue Features (also Merkmale oder Variablen) aus vorhandenen Daten erstellt werden, um Machine Learning-Modellen als Eingabedaten zur Verfügung zu stellen. Diese neuen Features können auf unterschiedliche Weise erstellt werden, z.B. durch die Kombination von vorhandenen Features, durch die Anwendung von mathematischen Funktionen auf vorhandene Features oder durch die Extrahierung von Informationen aus Texten. Das Feature Engineering kann bei der Aufbereitung von Inputdaten und der Identifizierung von Wirkzusammenhängen helfen, indem es den Informationsgehalt der Daten erhöht und somit die Leistung von Machine Learning-Modellen verbessert. Durch die Erstellung von neuen Features können zusätzliche Informationen erfasst und für das Modell nutzbar gemacht werden, die möglicherweise nicht offensichtlich aus den vorhandenen Features ersichtlich sind.

Durch die frühzeitige Identifikation von Auswirkungen und damit verbundenen Änderungen können Fehler oder aufwändige Nacharbeiten in der späteren Entwicklung reduziert werden.

Was sind die Herausforderungen beim Einsatz von KI im Change Management?

Allerdings gibt es auch Herausforderungen beim Einsatz von KI im Change Management. Der Hauptaufwand liegt in der Dokumentation des Systems und der Erstellung einer ausreichenden Datenbasis mit historischen Änderungen. Ohne diese Rückverfolgbarkeit ist eine effektive Nutzung von KI im Change Management nicht möglich.

Insgesamt bietet Künstliche Intelligenz im Change Management viele Vorteile, wie eine verbesserte Analyse von Auswirkungen und eine Steigerung des Systemverständnisses. Um diese Vorteile nutzen zu können, muss jedoch auf eine gute Dokumentation und Rückverfolgbarkeit geachtet werden.

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