Упростит планирование, отчётность, оценку и прогнозирование: как ИИ изменит управление проектами

Перевод материала Harvard Business Review о том, как в ближайшем будущем изменится проджект-менеджмент и почему важно инвестировать в ИИ уже сейчас.

Авторы статьи:

Перевод подготовлен онлайн-школой PMCLUB.

Ежегодно в различные проекты инвестируют около $48 трлн. Однако, по данным Standish Group, только 35% проектов считаются успешными. В остальных 65% проектах наблюдается огромный объём неэффективно использованных ресурсов и нереализованной прибыли.

Одна из причин настолько низкого уровня успешности проектов — недостаточная зрелость технологий. Большинство организаций и руководителей проектов всё ещё используют электронные таблицы, презентации и другие программы, которые не особенно изменились за прошедшие десятилетия.

Такие программы помогают оценить успех проекта на основе результатов и соблюдения сроков, но этого недостаточно, если бизнес постоянно трансформируется, а проекты и задачи регулярно переориентируются и перепланируются.

ПО для управления портфелем проектов постепенно улучшается, но в нём пока мало функций для управления планированием и совместной работы команды, не хватает автоматизации и дополнительных «умных» опций.

Описанные выше технологии уже существуют, вопрос лишь в том, как скоро их станут эффективно использовать в управлении проектами.

Исследования Gartner показывают, что в ближайшем будущем ожидаются значительные перемены. По прогнозу, к 2030 году 80% задач по управлению проектами будут выполняться с помощью искусственного интеллекта, работающего с большими данными, машинного обучения и обработки естественного языка.

Несколько исследователей и стартапов уже разработали новые способы применения ИИ и машинного обучения в управлении, об этом, к примеру, пишет Пол Будро в своей книге «Применение искусственного интеллекта в управлении проектами». Когда эти инструменты следующего поколения станут повсеместно применяться, произойдёт настоящий прорыв.

Может измениться всё: планирование, рабочий процесс и принципы организации рабочей группы. Компании и руководители проектов, которые будут готовы к нововведениям и раньше остальных применят современные технологии в бизнесе, получат наибольшую выгоду.

В будущем руководитель сможет с помощью машинного обучения находить в портфеле самые перспективные проекты, которые могут принести компании наибольшую прибыль.

Если скормить нейросети данные о рынке, текущем прогрессе компании и прочее, можно обнаружить закономерности, которые невозможно выявить другими способами, и составить более точный прогноз, чем оценка, сделанная человеком.

Расстановка приоритетов с помощью машинного обучения приведёт к:

Стартапы в области анализа данных и автоматизации помогают организациям упорядочивать и оптимизировать управление проектными офисами. Наиболее известный пример — использование президентом Эммануэлем Макроном новейших технологий для получения актуальной информации о всех проектах в государственном секторе Франции.

Вот как новые инструменты ИИ кардинально изменят принципы работы проектных офисов:

Управление рисками — одна из наиболее развитых областей автоматизации управления проектами. Сегодня новое ПО использует большие данные и машинное обучение, чтобы помочь руководителям и менеджерам проектов предвидеть риски.

Эти инструменты уже предлагают меры по смягчению последствий, а вскоре смогут автоматически корректировать планы, чтобы избежать определённых видов рисков.

Аналогичные подходы вскоре должны упростить отбор проектов, планирование и формирование отчётности. Сейчас эти повторяемые действия отнимают много времени и в основном выполняются вручную. Вот как это можно исправить с помощью машинного обучения:

Сразу после своего появления чат-бот ChatGPT изменил представление о том, как искусственный интеллект может анализировать огромные массивы данных и генерировать новые и мгновенные ответы в виде текста на естественных языках. В управлении проектами подобные инструменты станут основой для ботов или виртуальных помощников.

Так, например, корпорация Oracle анонсировала новое ПО для управления проектами, которое мгновенно обновляет статус проекта и позволяет пользователям обновлять информацию о времени и ходе выполнения задач с помощью текста, голоса или чата.

Тестирование — это ещё одна важная задача в большинстве проектов, и руководителям проектов часто необходимо проводить тестирование на ранних стадиях. Сегодня редко можно встретить крупный проект без множества систем и типов ПО, которые должны быть протестированы до запуска проекта.

Как пример — новая линия Елизаветы в Великобритании — сложная железнодорожная система с новыми станциями, инфраструктурой, путями и поездами, которая интегрирована в систему наземного и подземного рельсового сообщения. В этом проекте было важно, чтобы каждый элемент заранее прошёл тщательное тестирование для обеспечения безопасности и надёжности системы.

Потребовалось использовать новое сочетание аппаратного и программного обеспечения, и после первых трудностей команда проекта разработала комплекс интеграции Crossrail. Этот полностью автоматизированный центр управления для внешнего тестирования помог повысить эффективность, рентабельность и устойчивость системы.

Подобные передовые и автоматизированные системы для тестирования проектных ПО позволят в будущем обнаруживать ошибки на ранних стадиях и автоматически корректировать их.

Это значительно сократит время на тестирование, уменьшит количество повторяемых операций и в итоге позволит предложить простые в использовании решения, исключающие ошибки.

Многих руководителей проектов автоматизация значительной части их задач может напугать, но профессионалы научатся использовать новые технические инструменты в своих интересах.

Менеджеры проектов не исчезнут, но они должны будут принять перемены и воспользоваться преимуществами новых технологий. Сейчас межфункциональные проектные команды позиционируются как группы людей, но в ближайшем будущем рабочие группы будут состоять из людей и роботов.

Они должны будут сосредоточиться на получении ожидаемой прибыли и выполнении стратегических целей проектов. Им также потребуется хорошее знание новых технологий. Некоторые институции уже включают ИИ в свои образовательные и сертификационные программы и курсы по управлению проектами.

Для обучения нейросетей требуются большие объёмы данных. В компании может храниться множество архивных данных о проектах, но они, скорее всего, представлены в виде огромного количества документов в различных форматах, разбросанных по разным системам.

Информация может быть устаревшей, использовать различные системы классификации и содержать пропуски и пробелы. Примерно 80% времени, затрачиваемого на подготовку алгоритма машинного обучения, приходится на сбор и очистку данных.

Для внедрения новых инструментов ИИ необходимо подготовить себя и свою команду к изменениям, а также обеспечить доступность и структурированность архивных данных.

Новое поколение технических инструментов не только полностью изменит технологию управления проектами, но и роль руководителей проектов.

Руководители должны уметь обучать свои рабочие группы, чтобы подготовиться к этому переходу. Им стоит уделять больше внимания взаимодействию между членами команды, выявляя на ранней стадии нехватку технических знаний и умений у своих сотрудников, и работать над повышением квалификации.

Помимо концентрации на результатах проекта, руководителям необходимо сосредоточиться на создании высокоэффективных команд, члены которых будут обладать необходимыми знаниями технологий, нужными ресурсами и инструментами для того, чтобы работать с максимальной отдачей.

Если вы всерьёз рассматриваете возможность применения ИИ в управлении проектами, задайте себе следующие вопросы, чтобы понять, насколько вы готовы перейти на следующий этап развития компании:

Если вы ответили «нет» один или несколько раз, то стоит поработать над этими пунктами, прежде чем применять ИИ в работе.

PMCLUB — онлайн-школа для менеджеров проектов и продуктов. Мы учим управлять проектами и не срывать дедлайны, правильно оценивать сроки, риски и бюджет. Подписывайтесь на нас на vc.ru и в Telegram.

#автоматизация #цифровизация #искусственныйинтеллект #ии #проектныйменеджмент #управление