Как ИИ изменит управление проектами

В недалёком будущем генеральный директор крупной телекоммуникационной компании будет использовать приложение для смартфона, чтобы следить за семью стратегическими инициативами своей организации. Всего в несколько нажатий она сможет узнать статус каждого проекта и процент ожидаемых результатов по каждому из них. Характеристики проектов и ключевые показатели эффективности доступны в режиме реального времени, как и уровень мотивации каждого члена команды и общая заинтересованность ключевых заинтересованных сторон.

Она углубляется в тему «ребрендинга». Несколькими месяцами ранее крупный конкурент запустил новый экологичный бренд, что побудило её компанию ускорить внедрение принципов устойчивого развития. Многие автоматические корректировки на основе ИИ уже были внесены в соответствии с параметрами, выбранными руководителем проекта и командой проекта в начале реализации инициативы. Приложение информирует генерального директора о каждом изменении, требующем её внимания, а также о потенциальных рисках и расставляет приоритеты для решений, которые она должна принять, предлагая возможные варианты для каждого из них.

Прежде чем принять какое-либо решение, генеральный директор звонит руководителю проекта, который теперь большую часть времени посвящает обучению и поддержке команды, поддерживает регулярную связь с ключевыми заинтересованными сторонами и формирует культуру высокой производительности. За несколько недель до этого проект немного отставал от графика, и приложение рекомендовало команде использовать гибкие методы для ускорения одного из направлений проекта.

Во время совещания они моделируют возможные решения и согласовывают дальнейший план действий. План проекта автоматически обновляется, а участникам команды и заинтересованным сторонам отправляются сообщения с информацией об изменениях и прогнозируемых результатах.

Благодаря новым технологиям и методам работы стратегический проект, который мог выйти из-под контроля — а возможно, и провалиться, — теперь снова на пути к успеху и достижению ожидаемых результатов.

В настоящее время управление проектами не всегда проходит гладко, но до этого будущего, вероятно, осталось меньше десяти лет. Чтобы приблизить его, новаторам и организациям следует уже сейчас инвестировать в технологии управления проектами.

жегодно в проекты инвестируется около 48 триллионов долларов. Однако, по данным Standish Group, только 35% проектов считаются успешными. Масштабы потраченных впустую ресурсов и упущенной выгоды в остальных 65% поражают воображение.

На протяжении многих лет в наших исследованиях и публикациях мы продвигали идею модернизации управления проектами. Одна из причин, по которой показатели успешности проектов так низки, — недостаточный уровень развития технологий, доступных для управления ими. Большинство организаций и руководителей проектов по-прежнему используют электронные таблицы, слайды и другие приложения, которые практически не изменились за последние несколько десятилетий. Они подходят для тех случаев, когда успех проекта измеряется достигнутыми результатами и соблюденными сроками, но их недостаточно в условиях, когда проекты и инициативы постоянно адаптируются и бизнес непрерывно меняется. Приложения для управления портфелем проектов стали лучше, но им по-прежнему не хватает возможностей для планирования и совместной работы в команде, автоматизации и «интеллектуальных» функций.

Если бы применение искусственного интеллекта и других технологических инноваций в управлении проектами могло повысить вероятность успеха проектов хотя бы на 25%, это принесло бы организациям, обществу и отдельным людям пользу и выгоду на триллионы долларов. Каждая из основных технологий, описанных выше, уже готова — вопрос только в том, как скоро они будут эффективно применяться в управлении проектами.

Исследование Gartner показывает, что перемены не за горами. По прогнозам, к 2030 году 80 % задач по управлению проектами будут выполняться с помощью ИИ, основанного на больших данных, машинном обучении (МО) и обработке естественного языка. Несколько исследователей, таких как Пол Будро в своей книге «Применение инструментов искусственного интеллекта в управлении проектами», а также растущее число стартапов уже разработали алгоритмы для применения ИИ и МО в управлении проектами. Когда это новое поколение инструментов получит широкое распространение, произойдут радикальные изменения.

Мы рассматриваем грядущие технологические разработки как уникальную возможность. Организации и руководители проектов, которые лучше всего подготовлены к этому переломному моменту, получат наибольшую выгоду. Изменения коснутся практически всех аспектов управления проектами: от планирования до процессов и работы с персоналом. Давайте рассмотрим шесть ключевых областей.

Выбор и расстановка приоритетов — это своего рода прогнозирование: какие проекты принесут наибольшую пользу организации? При наличии корректных данных машинное обучение может выявлять закономерности, которые невозможно обнаружить другими способами, и значительно превосходит человека в точности прогнозирования. Расстановка приоритетов на основе машинного обучения вскоре приведет к:

Стартапы в сфере анализа данных и автоматизации помогают организациям упорядочить и оптимизировать работу проектного офиса (PMO). Самый известный пример — использование президентом Эммануэлем Макроном новейших технологий для получения актуальной информации о каждом проекте государственного сектора Франции. Эти новые интеллектуальные инструменты радикально изменят работу PMO и повысят её эффективность за счёт:

Одной из наиболее развитых областей автоматизации управления проектами является управление рисками. Новые приложения используют большие данные и машинное обучение, чтобы помочь руководителям и менеджерам проектов предвидеть риски, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными. Эти инструменты уже сейчас могут предлагать меры по снижению рисков, а вскоре они смогут автоматически корректировать планы, чтобы избежать определённых рисков.

Подобные подходы вскоре упростят определение целей проекта, планирование и составление отчётов. Сейчас эти процессы отнимают много времени, повторяются и в основном выполняются вручную. Машинное обучение, обработка естественного языка и вывод данных в виде обычного текста приведут к:

Практически за одну ночь ChatGPT изменил представление людей о том, как ИИ может анализировать огромные массивы данных и генерировать новые идеи в виде обычного текста. В управлении проектами подобные инструменты будут использоваться в качестве «ботов» или «виртуальных помощников». Недавно компания Oracle анонсировала нового цифрового помощника для управления проектами, который мгновенно обновляет статус и помогает пользователям отслеживать время и ход выполнения задач с помощью текстовых сообщений, голосовых вызовов или чата.

Цифровой помощник анализирует прошлые записи, данные о планировании проекта и общий контекст, чтобы адаптировать взаимодействие и эффективно собирать важную информацию о проекте. PMOtto — это виртуальный помощник по проектам с поддержкой машинного обучения, который уже используется. Пользователь может попросить PMOtto: «Назначь Джону покраску стены на следующую неделю и выдели ему на эту задачу всё рабочее время». Помощник может ответить: «Судя по предыдущим аналогичным задачам, назначенным Джону, ему потребуется две недели, а не одна, как вы просили. Следует ли мне скорректировать сроки?»

Тестирование — ещё одна важная задача в большинстве проектов, и руководителям проектов необходимо проводить тестирование на ранних этапах и как можно чаще. Сегодня редко можно встретить крупный проект, в котором не было бы множества систем и типов программного обеспечения, которые необходимо протестировать перед запуском проекта. Вскоре станут широко доступны продвинутые системы тестирования, которые сейчас применимы только в некоторых мегапроектах.