In der heutigen Welt schreitet die technologische Entwicklung schnell voran. Künstliche Intelligenz (AI) nimmt immer öfters Platz ein im Arbeitsalltag, sei dies für Analysen, Prognosen oder Automatisierungen. Gleichzeitig halten agile Methoden immer mehr Einzug in Unternehmen mit dem Ziel, flexibler und schneller auf Markt- und Kundenbedürfnisse reagieren zu können. Liegt damit eine Verschmelzung von künstlicher Intelligenz mit Agile nicht nahe?
Agile Methoden sind eine Sammlung von Prinzipien und Praktiken die auf Flexibilität, fortlaufende Verbesserung und Kundenorientierung ausgerichtet sind. Sie finden Ihren Ursprung in der Softwareentwicklung und stehen im Kontrast zu starren und planungsintensiven Methoden. Unternehmen aus verschiedensten Bereichen setzen vermehrt auf die zwischenzeitlich bewährten agilen Methoden, um sich dadurch Wettbewerbsvorteile zu verschaffen.
Bewährtes und Neues im Einklang
In der Gartner-Umfrage unter CIO’s und Technologieexperten für das Jahr 2022 gaben 48% an, dass sie in den nächsten 12 Monaten bereits AI einsetzen oder dies planen.
Angesichts des immer härter werdenden Wettbewerbs müssen Unternehmen aber nicht nur neue Innovationen hervorbringen, sondern auch die Brücke zwischen Bewährtem und Neuem schlagen. Agile Methoden bieten verschiedene Anknüpfungspunkte, in welche künstliche Intelligenz integriert werden kann.
Nachfolgend einige Beispiele:
- Kundensupport: Bereits stark verbreitet sind die KI-basierten Chatbots oder Wissensdatenbanken, welche Kunden rund um die Uhr schnelle Antworten auf häufige Fragen liefern. Das Kundenbedürfnis kann somit schnell und ohne personelle Ressourcen abgedeckt werden.
- Datenbasierte Entscheidungsfindung: Der Einsatz von AI kann agile Teams unterstützen, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Mit entsprechender Datenbasis kann AI komplexe Datenmuster analysieren und daraus eine Priorisierung von Aufgaben erstellen (z.B. Features die den grössten Mehrwert bieten)
- Automatisierung von Routineaufgaben: AI kann auch dazu genutzt werden, um wiederkehrende oder zeitaufwendige Aufgaben zu automatisieren. Dies können Testings, Fehlererkennung in Code-Reviews oder die Verwaltung von Produktbacklogs durch Priorisierungen sein. Durch diese Automatisierung wird mehr Zeit für kreativere oder strategischere Projektarbeit geschaffen. Die Teams können sich so auf die wichtigen Aufgaben fokussieren, ohne an Effizienz zu verlieren.
- Risikomanagement: Eine weitere Möglichkeit der Integration von AI in agile Methoden ist ein verbessertes Risikomanagement. AI kann helfen, mögliche Risiken früher zu erkennen und mögliche Vorschläge zur Minimierung zu liefern.
- Lernen und Anpassen: Ein wesentlicher Punkt in Agile ist das kontinuierliche Verbessern was auf Lernen und Anpassen basiert. Dies kann AI durch fortlaufende Datenanalyse unterstützen, indem es Verbesserungsvorschläge aufzeigt.
Es gibt wohl noch viele weitere Einsatzmöglichkeiten, die genannten Beispiele sollen nur einen Eindruck geben, wie vielseitig AI in Verbindung mit agilen Methoden eingesetzt werden kann.
Herausforderungen
Es ist nicht ohne Herausforderung künstliche Intelligenz in agile Prozesse zu integrieren. Die zugrunde liegende Datenqualität, der Datenschutz sowie ethische Fragestellungen spielen eine zentrale Rolle. Ohne relevante, korrekte Daten kann ein KI-Modell nicht effektiv trainiert werden. Im Bereich des Datenschutzes gibt es einige Hürden zu überwinden, um mit den Gesetzen und ethischen Standards konform zu sein.
Der Ressourcenbedarf für eine Entwicklung und Einführung von künstlicher Intelligenz darf nicht unterschätzt werden. Weder in finanzieller Hinsicht noch in benötigter Zeit und personellen Aufwänden.
Auch müssen Mitarbeiter entsprechend geschult werden, wie man AI-Technologie effektiv anwendet, um bestmöglichen Mehrwert für Ihre Arbeitsweise zu generieren.
Hinzu kommt auch die technologische Komplexität. Es bedarf eines tiefen Verständnisses von Datenanalysen, Automatisierung und maschinellem Lernen. Für Unternehmen, welche diese Fachkenntnisse nicht besitzen, kann dies eine weitere Einstiegshürde sein.
Eine Reise von 1000 Meilen beginnt mit dem ersten Schritt.
Zitat von Laotse, (6.Jh.v.Chr.)
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine durchdachte Kombination von Agile und künstlicher Intelligenz (AI) einen markanten Einfluss darauf hat, wie zukünftig Projekte entwickelt und umgesetzt werden. Insgesamt beinhaltet die Integration von AI in agile Methoden ein grosses, teilweise noch unentdecktes Potential. Andererseits gibt es noch einige grosse und kleine Hürden zu nehmen, die ein bedachtes und überlegtes Vorgehen für eine gewinnbringende Integration erfordern.
Dieser Blog–Beitrag wurde vereinzelt mit Unterstützung des Sprachmodells ChatGPT erstellt.
