Mit Künstlicher Intelligenz Informationen aus Projektbeschreibungen extrahieren

Autor/Redakteur: Michael Mohr, Data Scientist Advanced Development bei der EDAG Group/gg

Das Lastenheft ist ein wichtiges Dokument im Projektmanagement. Es enthält die Anforderungen an das Projekt, die Aufgabenstellung und die Zielsetzung. Durch diese Angaben können zielgenau Projektteams zusammengestellt werden. Die genannten Informationen lassen sich nun auch durch Künstliche Intelligenz aus dem Lastenheft extrahieren. So werden Anfragen schneller den passenden Ansprechpartnern zugewiesen und die Kunden erhalten schneller Antwort.

Verbesserte Produktionsprozesse, die passgenauer ineinandergreifen und einen schnelleren Abschluss ermöglichen – das sind relevante Ziele, wenn es darum geht, ein Projekt zu optimieren. Projektlaufzeiten und Time-to-Market sind in der Industrie relevante Größen, die es dabei zu verbessern gilt, denn je länger ein Projekt läuft, umso höher der Personalaufwand und umso geringer die Wettbewerbsfähigkeit.

Doch ein Projekt startet nicht erst mit Entwicklungs- und Fertigungsprozessen, sondern schon mit der Projektanfrage. Wenn das Lastenheft eingereicht wird, geht es bereits darum, ein Projektteam zu etablieren, das die geforderten Aufgaben abarbeitet. Und genau an dieser Stelle wird es interessant – denn hier schlummert ein häufig nicht genutztes Optimierungspotenzial.

Die Antworten auf folgende Fragen können großen Einfluss auf den Projekterfolg haben – doch sie sind nicht leicht zu finden: Welche Abteilung und welcher Standort ist federführend im Projekt? Welche Mitglieder sind im Projektteam wichtig? Gibt es spezifisches Wissen im Unternehmen, das für dieses Projekt relevant ist und genutzt werden kann, um bei der Umsetzung Stolpersteine zu vermeiden? Und kann auf bereits erfolgreich eingesetzte Entwicklungen zurückgegriffen werden? Im Rahmen einer Forschungsarbeit im Bereich Künstlicher Intelligenz wurde dieses Problem näher untersucht.

Benötigte Fähigkeiten identifizieren

Das Lastenheft sollte Bestandteil des Vertrags zwischen Auftraggeber und Auftragnehmer sein. Ein Projektauftrag oder eine Projektanfrage stützen sich in der Regel demnach auf ein Lastenheft. Dieses enthält folgende relevante Informationen:

1. was gemacht werden soll;
2. wie es gemacht werden soll;
3. die rechtlichen Grundlagen;
4. und die zeitlichen Meilensteine

sowie etliche weitere Angaben.

Aus Sicht einer KI ist ein Lastenheft jedoch ein Dokument, das eine gewisse Struktur aus Abschnitten und Unterabschnitten umfasst. Diese Abschnitte bestehen aus Text, der mittels NLP-Verfahren (Natural Language Processing) ausgewertet werden kann. Die Aufgabe der Künstlichen Intelligenz ist es, den relevanten Abschnitt mit der Beschreibung der benötigten Skills zu finden und die darin enthaltenen Informationen zu extrahieren.

Vorbild: KI-Analyse von Stellenausschreibungen

Die Idee, Informationen aus einem Lastenheft mittels KI zu extrahieren, konnte auf bereits vorhandene Forschungsarbeiten anknüpfen. Denn die Beschreibung der benötigten Skills zur Umsetzung eines Projektes ist vergleichbar mit einer Stellenausschreibung – ein Gebiet, das KI-Forscher bereits in den Fokus genommen haben. Anders als in gewöhnlichen Stellenausschreibungen, die beispielsweise ein IT-Studium fordern, sind Anforderungen an IT- oder ingenieursbezogene Fähigkeiten in Lastenheften deutlich detaillierter beschrieben. Deshalb musste vorab ein Verfahren zur Klassifikation relevanter Bezeichnungen erstellt werden. Die auftretenden Anforderungen an Kompetenzen wurden dabei in drei Kategorien eingeteilt:

1. Ein Zertifikat oder Abschluss, zum Beispiel Diplom-Ingenieur im Maschinenbau
2. Kenntnisse in einem Arbeitsbereich, beispielsweise Erfahrung im Finanzmanagement und in der Budgetierung
3. Ein Tool oder eine API, wie etwa Softwareprogramme, wie Adobe Photoshop oder Programmiersprachen wie C#