Як ШІ змінить управління проєктами

Aнатолій_Іванченко

На сучасному робочому місці управління проєктами стало ключовим компонентом комерційного успіху. За відсутності надійної методики керування команда розпадеться без ефективної системи відстеження розподілу завдань і контролю їх виконання. За даними Standish Group, лише 35% проєктів проходять успішно, а Harvard Business Review пояснює це «низьким рівнем зрілості технологій, доступних для управління проєктами». 

Оскільки штучний інтелект (ШІ) все глибше інтегрується у різні сфери бізнесу, гостро постає питання, як використовувати його для проєктного менеджменту. Такі програми для управління проєктами як Asana, monday.com і Microsoft Copilot вже значною мірою використовують потужності ШІ у своїх інструментах, які мають потенціал для значного підвищення продуктивності. Інші галузі бізнесу також креативно застосовують ШІ. Наприклад, засоби IoT (інтернет речей) допомагають відстежувати ріст урожаю у сільському господарстві або якість товарів на фабриці.

Управління проєктами та штучний інтелект виглядають суміжними сферами, але цікаво, що це поєднання обговорюється не часто. Тому розглянемо способи, за допомогою яких штучний інтелект можна включити у проєкт вашої команди. 

Як ШІ трансформує управління проєктами сьогодні?

Розставте пріоритети для проєктів і оптимізуйте прогрес 

Просунутий штучний інтелект може ранжувати завдання та проєкти за допомогою аналізу даних, гарантуючи, що вони відповідають загальним бізнес-стратегіям компанії. Він може створювати автоматизовані звіти про поточний стан справ, давати швидкі оновлення щодо статусу проєкту, постійно утримуючи керівників у курсі справ. Наявність машинного інтелекту, який визначає пріоритети діяльності, також означає менше помилок людей у ​​довгостроковій перспективі.

Більш ефективне управління життєвим циклом проєкту та звітність 

За допомогою штучного інтелекту можна значно оптимізувати різні етапи проєкту, створювати вузькоспеціалізовані графіки та звіти для зацікавлених сторін. За допомогою історичних даних ШІ може виявляти минулі помилки та заздалегідь відмічати їх на всіх наступних етапах. Менеджери можуть ефективно використовувати обробку природної мови (NLP), щоб отримувати ідеї з величезних обсягів текстових даних, таких як звіти, електронні листи та відгуки клієнтів. Це завдання, яке є дуже важким та витратним по часу для людей. Ця інформація може надалі спрямовувати колег задля вдосконалення своїх продуктів і послуг. 

Покращення тестування під управлінням ШІ

Запровадження автоматизації тестування не тільки покращує загальну якість продукту, але й створює більш розширені сценарії тестування, які гарантують ретельнішу оцінку результату. Однак і це нелегко: у міру того, як проєкти стають складнішими, штучному інтелекту доводиться адаптуватися, щоб імітувати «реальні» взаємодії у бізнесі.

Як виглядатиме еволюція ШІ в управлінні проєктами?

1. Інтеграція та автоматизація

Інтеграція та автоматизація лежать в основі розробки штучного інтелекту. Це робочі процеси програмного забезпечення, які самостійно працюють із попередньо встановленими параметрами, без втручання людини. У сфері управління проєктами в офісі інтеграція та автоматизація допоможуть з такими завданнями, як передача даних щоденної комунікації до систем запису, оновлення бюджету та планування, а також моніторинг людських ресурсів (фіксація робочих годин та понаднормової роботи). У сфері маркетингу інтеграція та автоматизація можуть забезпечити когнітивні інсайти. Наприклад, передбачити, що саме клієнти купуватимуть, або збільшити елементи персоналізації у бізнесі. Хоча інтеграція та автоматизація здаються простими, вони можуть значно спростити усі процедури, зменшити витрати та ризики, даючи менеджерам більше часу для вирішення завдань вищого рівня. У майбутньому ці елементи ШІ покращать характеристики продукту, збільшивши ефективність внутрішніх та зовнішніх бізнес-процесів. Це також допоможе компанії краще розуміти клієнтів і приймати правильні рішення. 

2.  Чат-боти асистенти 

Чат-боти на основі ШІ можуть допомагати людям, відповідаючи на запити у режимі реального часу. З клієнтоорієнтованими чат-ботами такі проєкти, як Ultimate й IBM watsonx Assistant створені, щоб допомогти компаніям максимізувати продуктивність і мінімізувати витрати у цілодобовому режимі. 

Чат-боти штучного інтелекту широко відомі тим, що допомагають клієнтам, але їх використання також може поширюватися й на управління проєктами. За допомогою функцій чату боти можуть виконувати багато тривіальних завдань — виконувати аналіз даних, планувати зустрічі та збирати інформацію з Інтернету. Це дозволяє ефективно використовувати людський капітал у команді управління. Під керівництвом штучного інтелекту можна не лише планувати зустрічі, але й приймати рішення на основі попередніх даних про продуктивність роботи людей (наприклад, фрилансерка Джейн зазвичай витрачає щонайменше три тижні, щоб виконати це завдання, тому спочатку заплановані чотири тижні можна скоротити). У найближчому майбутньому існує потенціал для того, щоб чат-боти проводили оптимізацію, одночасно ефективно враховуючи стилі роботи та графіки різних внутрішніх або зовнішніх сторін, залучених до проєкту. 

3. Управління проєктами на основі машинного навчання

Машинне навчання є елементом ШІ, і його можна описати як машину, що імітує людський інтелект і вчиться на своєму досвіді. Його застосування є широким і проникає майже в усі сфери торгівлі – від медичної діагностики за зображеннями до того, що з’являється вам у рекомендаціях Netflix. Машинне навчання відіграє важливу роль у багатьох наших щоденних діях.

Перенесення машинного навчання на управління проєктами забезпечує прогнозну аналітику на основі історичних даних. Це нова ідея в менеджменті й протягом наступного десятиліття вона може покращити процес прийняття рішень, покладаючись на пропозиції ШІ. Приклад цього можна побачити у використанні експертних систем у Space Shuttle Mission Control. За допомогою машинного навчання експертна система може передбачати поведінку системи, таким чином збільшуючи ефективність моніторингу і ремонту.

4. Автономне управління проєктом

Дехто сумнівається, чи може управління штучним інтелектом проєктом стати повністю автономним і майже не потребувати втручання людини. Враховуючи потенційні ризики операцій, де роботи мають повний контроль (як у випадку безпілотних автомобілів), а також бюджет, необхідний для розробки таких повністю автономних проєктів, малоймовірно, що управління стане повністю автономним у найближчі два десятиліття. Рівень, до якого проєкт може бути повністю автономним, сильно залежить від характеру та складності самого проєкту. 

Чи замінить ШІ менеджерів проєктів? 

Поява ШІ означає майбутню революцію на ринку праці. І багато хто стурбований тим, чи не зможе часом штучний інтелект зайняти робочі місця та зробити людей зайвими. Щодо менеджерів проєктів, наразі це здається неможливим. ШІ має потенціал для значного полегшення робочого процесу, дозволяючи команді мінімізувати кількість тривіальних завдань, які необхідно виконати. І зосередитися на завданнях, які потребують людського розуміння та досвіду. Розширене управління проєктами все ще вимагає критичного мислення та інновацій, а цього можна досягти лише завдяки людському досвіду. Хоча автономне управління проєктами формується як ідея, розробка цього напрямку на основі штучного інтелекту дуже складна через тонкощі комунікацій із зацікавленими сторонами, управління ризиками, бюджетування та стратегічне мислення. Як наслідок, у найближчі десятиліття людський капітал залишатиметься ключовим фактором успіху в управлінні проєктами.

Погляд у майбутнє

Оскільки ШІ продовжує розвиватися як допоміжний інструмент, найактуальнішим завданням є дослідження того, як можна досягти інтеграції штучного інтелекту в проєкти. Наші можливості справді полягають у тому, щоб адаптувати його до епохи, що насувається. Це вимагає не лише зусиль (бути в курсі розробок штучного інтелекту), але й певного рівня інновацій та розв'язання супутніх проблем, оскільки не існує універсальної швидкої формули використання штучного інтелекту в менеджменті проєктів.