TY - JOUR A1 - Broser, Christian A1 - Falter, Thomas A1 - Ławrowski, Robert Damian A1 - Altenbuchner, Amelie A1 - Vögele, Daniel A1 - Koss, Claus A1 - Schlamp, Matthias A1 - Dunnweber, Jan A1 - Steffens, Oliver A1 - Heckner, Markus A1 - Jaritz, Sabine A1 - Schiegl, Thomas A1 - Corsten, Sabine A1 - Lauer, Norina A1 - Guertler, Katherine A1 - Koenig, Eric A1 - Haug, Sonja A1 - Huber, Dominik A1 - Birkenmaier, Clemens A1 - Krenkel, Lars A1 - Wagner, Thomas A1 - Justus, Xenia A1 - Saßmannshausen, Sean Patrick A1 - Kleine, Nadine A1 - Weber, Karsten A1 - Braun, Carina N. A1 - Giacoppo, Giuliano A1 - Heinrich, Michael A1 - Just, Tobias A1 - Schreck, Thomas A1 - Schnabl, Andreas A1 - Gilmore, Amador Téran A1 - Roeslin, Samuel A1 - Schmid, Sandra A1 - Wellnitz, Felix A1 - Malz, Sebastian A1 - Maurial, Andreas A1 - Hauser, Florian A1 - Mottok, Jürgen A1 - Klettke, Meike A1 - Scherzinger, Stefanie A1 - Störl, Uta A1 - Heckner, Markus A1 - Bazo, Alexander A1 - Wolff, Christian A1 - Kopper, Andreas A1 - Westner, Markus A1 - Pongratz, Christian A1 - Ehrlich, Ingo A1 - Briem, Ulrich A1 - Hederer, Sebastian A1 - Wagner, Marcus A1 - Schillinger, Moritz A1 - Görlach, Julien A1 - Hierl, Stefan A1 - Siegl, Marco A1 - Langer, Christoph A1 - Hausladen, Matthias A1 - Schreiner, Rupert A1 - Haslbeck, Matthias A1 - Kreuzer, Reinhard A1 - Brückl, Oliver A1 - Dawoud, Belal A1 - Rabl, Hans-Peter A1 - Gamisch, Bernd A1 - Schmidt, Ottfried A1 - Heberl, Michael A1 - Gänsbauer, Bianca A1 - Bick, Werner A1 - Ellermeier, Andreas A1 - Monkman, Gareth J. A1 - Prem, Nina A1 - Sindersberger, Dirk A1 - Tschurtschenthaler, Karl A1 - Aurbach, Maximilian A1 - Dendorfer, Sebastian A1 - Betz, Michael A. A1 - Szecsey, Tamara A1 - Mauerer, Wolfgang A1 - Murr, Florian ED - Baier, Wolfgang T1 - Forschung 2018 T3 - Forschungsberichte der OTH Regensburg - 2018 KW - Forschung KW - Forschungsbericht Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-13826 SN - 978-3-9818209-5-9 CY - Regensburg ER - TY - CHAP A1 - Jaritz, Sabine A1 - Marx, Susanne ED - Bernert, Christian ED - Scheuerer, Steffen ED - Wehnes, Harald T1 - Externe Begleitung für KI-Projekte in KMUs T2 - KI in der Projektwirtschaft 2: Eine neue Ära der Effizienz und Innovation N2 - Dieser Beitrag befasst sich mit der Rolle externer Unterstützungsangebote in der Umsetzung von Projekten zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Mittelstand. Während Großunternehmen Mittel und Ressourcen haben, externe Beratungsleistungen einzukaufen, um sich bei KI-Themen unterstützen zu lassen, so haben kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) diese Möglichkeit in der Regel nur eingeschränkt. Die Nachfrage nach Support, um für das KI-Zeitalter gerüstet zu sein, ist auch bei KMUs groß. Der Artikel bietet einen Überblick über die verschiedenen Anbietergruppen und ihre unterschiedlichen Angebotsformen für KMUs. Dazu werden im ersten Schritt diverse Angebotsformen, wie Wissensvermittlung mit Hilfe von Informationsmaterialien und Veranstaltungen, Erstgespräche, Potenzialanalysen, individuelle Beratung bei KI-Projekten und Vernetzung, auf Basis einer Desk-Research erfasst. Im zweiten Schritt wird sich dann auf individuelle Beratung von KMUs als spezifische Angebotsform fokussiert. Durch Tiefeninterviews mit KI-Beratern wird beleuchtet, welche Art von KI-Projekten von KMUs derzeit priorisiert werden und welche zentralen Aufgaben die externen Begleitungen dabei übernehmen. KW - Künstliche Intelligenz KW - Transformation KW - Projekte KW - Mittelstand Y1 - 2024 SN - 978-3-381-11141-1 U6 - https://doi.org/10.24053/9783381111428 SP - 15 EP - 25 PB - UKV CY - Tübingen ER - TY - CHAP A1 - Jaritz, Sabine ED - Hirzel, Matthias ED - Alter, Wolfgang ED - Niklas, Cornelia T1 - Agile Methoden als potenzielle Game Changer für das Projektportfolio-Management T2 - Projektportfolio-Management N2 - Zunehmende Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Ambiguität prägen die heutige Welt. Vorhersagbarkeit und Planungssicherheit verlieren immer mehr an Bedeutung. Dies hat weitreichende Konsequenzen für Unternehmen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Firmen in der Lage sein, Entscheidungen schnell zu treffen und Ressourcen umzuschichten, um von neuen Chancen profitieren bzw. Risiken reduzieren zu können. Agilität ist die Antwort auf eine zunehmende Umweltdynamik. Das gilt nicht nur für die Linienarbeit, sondern in besonderem Maße auch für die Projektarbeit. Die Verbreitung agiler Methoden ist bereits in vollem Gange. In Zukunft wird die Kombination aus klassisch, agil und hybrid gemanagten Projekten das „New Normal“ im Projektmanagement sein. Ein unternehmens- oder bereichsweites Projektportfolio-Management muss die agil und hybrid geführten Projekte sinnvoll integrieren. In dem Beitrag wird diese Herausforderung für alle Phasen des Projektportfolio-Managements – von der Projektidentifikation über die -auswahl bis zur Projektportfoliosteuerung und -kontrolle – diskutiert und die Frage beantwortet, ob agile Methoden gar als Game Changer für das Projektportfolio-Management dienen. Y1 - 2019 SN - 978-3-658-26259-4 (Print) U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-26260-0_6 VL - 92 SP - 55 EP - 67 PB - Springer Gabler CY - Wiesbaden ER - TY - CHAP A1 - Jaritz, Sabine ED - Bernert, Christian ED - Scheurer, Steffen ED - Wehnes, Harald T1 - KI in der Projektmanagement-Lehre T2 - KI in der Projektwirtschaft: Was verändert sich durch KI im Projektmanagement? N2 - Der Artikel beschäftigt sich mit dem Einbezug von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Projektmanagement-Lehre an Hochschulen. Um zeitgemäße Projektmanagement-Lehre anbieten zu können, ist es förderlich, KI in die Lehre einzubeziehen, und so Studierende bei der Entwicklung von Future Skills zu unterstützen. Die Integration von KI in die Lehre wird anhand von vier Handlungsfeldern aufgezeigt. Im Sinne eines Call-to-Action wird ermutigt, KI-bezogene Lernziele explizit zu definieren und diese mit den Prüfungsleistungen und den Lehr-/Lernaktivitäten entsprechend des vorgestellten didaktischen Ansatzes des Constructive Alignment aufeinander abzustimmen. Es werden drei Good-Practice-Beispiele vorgestellt, die als Anregung dienen sollen. Der Beitrag plädiert für Experimente im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Lehre. Durch experimentelles Lernen können Studierende Kompetenzen im Umgang mit KI aufbauen und sich so auf eine künftige Arbeitswelt vorbereiten, die von Projektarbeit und KI-Unterstützung geprägt sein wird. KW - Künstliche Intelligenz KW - Lehre KW - Projektmanagement Y1 - 2024 SN - 978-3-381-11131-2 U6 - https://doi.org/10.24053/9783381111329 SP - 201 EP - 210 PB - UKV CY - Tübingen ER -