Кажется, уже не осталось людей, кто не слышал о существовании искусственного интеллекта (ИИ).
Если не вдаваться в подробности его создания и истории, ИИ окружает нас повсюду. Он помогает нашей почте распознать спам, может подсказать, когда полить или переставить на свет наш любимый цветок, выбирает самый удобный маршрут и может найти среди миллиона вакансий работу мечты. Помимо всего этого, ИИ используют на постоянной основе в таких сферах, как медицина, производство, банковское дело, образование и многое другое.
В этой же статье мы постараемся выяснить, как ИИ может трансформировать проектное управление, определить сферу влияния и преимущества, которые может дать его использование.
По данным Gartner, Inc., к 2030 году 80% работы, которой сегодня заняты специалисты по проектному управлению, будет выполняться ИИ. И если верить данной статистике, осталось не так много времени и пора определить, для чего конкретно уже не потребуется человек.
При определении возможного влияния ИИ на управление проектами, первое, что приходит в голову — это спросить у него самого.
Вот, что нам выдает ChatGPT на запрос «Влияние ИИ в сфере управления проектами»:
«Искусственный интеллект (ИИ) имеет значительное влияние на сферу управления проектами. Ниже приведены некоторые из его основных воздействий:
Автоматизация процессов.
Анализ данных.
Предсказание рисков.
Улучшение коммуникации.
В целом ИИ может значительно улучшить эффективность и результативность управления проектами, позволяя более эффективно использовать ресурсы и снижать риски.»
Давайте доверимся ИИ и рассмотрим все предложенные им пункты:
Автоматизация процессов
Очевидно, что ИИ не может в полной мере заменить проектного менеджера, но с его помощью можно автоматизировать огромное количество рутинных задач, сопутствующих процессу управления проектом. По данным того же ChatGPT, процент рутинной работы может варьироваться от 10% до 50% в зависимости от характеристик проекта.
Многие процессы, связанные с управлением проектами, такие как планирование, распределение ресурсов, управление бюджетом и контроль качества могут быть автоматизированы.
Начиная со стадии планирования проекта и его этапов, ИИ, обладая достаточной информацией по реализации аналогичных проектов, может предоставить приблизительный план проекта, выявить потенциальные риски и дать рекомендации по их митигированию.
Но, довольно общих слов, давайте найдем конкретный пример процесса, который возможно автоматизировать.
Что насчет написания официальных писем? Сотни часов менеджеры тратят на описание того, «как они рады получить это письмо» и «с каким нетерпением они будут ждать ответа». Правила деловой переписки не позволяют написать в ответ: «Ну, ладно» или «Могло быть и лучше». Несмотря на то, что у написания официального письма нет стандартов, есть определённые требования, которым оно должно соответствовать. Суть послания должна быть ясна и не должна быть интерпретирована двояко, стиль речи официальный, не допустима ненормативная лексика, структура письма должна соответствовать нормам делопроизводства и т.д.
Видимо, Ааро Исосаари (Aaro Isosaari), основатель и исполнительный директор финского стартапа Flowrite, также был озадачен огромным количеством времени, уходящим на написание формальных: «I hope this mail finds you well». И, с целью оптимизации рабочих процессов и сокращения времени на деловую переписку, он создал инструмент «электронного секретаря». С помощью этого инструмента формирование полноценного электронного письма занимает несколько секунд. Для этого требуется только короткая инструкция.
Работает все довольно просто, пользователь дает короткую инструкцию, а точнее несколько ключевых слов, а ИИ преображает их в связный текст, отвечающий всем стандартам деловой переписки. Кроме того, для написания писем определенной специфики можно использовать свой конкретный массив данных, опираясь на который, ИИ выдаст наиболее корректный результат.
Данный инструмент - отличный пример того, как ИИ может автоматизировать рутину и оставить проектному менеджеру больше времени на обдумывание сути письма, а не на его оформление.
Анализ данных
«И сколько все это стоит?» - один из первых и ключевых вопросов при запуске проекта. Известно, что для оценки стоимости проекта необходимо провести детальный анализ всех затрат, связанных с его реализацией. Это может включать в себя расходы на оборудование, программное обеспечение, оплату труда сотрудников, аренду помещений и многое другое.
Экспертные оценки, аналогии, параметрические оценки, танцы с бубном, гадания на кофейной гуще и еще тысячи методов определения стоимости проекта, и в результате мы имеем крайне «приблизительную» оценку.
А если представить, что для оценки проекта потребуется несколько минут? При условии того, что огромный опыт реализации прошлых проектов преобразован в корректный источник данных, анализируя который, ИИ сможет прогнозировать будущие проекты и их результат. Кроме того, ИИ способен выявить закономерности и соответствия, даже те, что не очевидны для человека.
Принимая во внимание огромное количество исходных данных, анализ, выполняемый ИИ, становится все более сложным и детальным и не сопоставим с результатами, выдаваемые человеком. Кроме того, ИИ обучается и становится все более изощренным. Маловероятно, что в ближайшем будущем нас ожидает восстание машин в проектном управлении, но в анализе данных ИИ явно возьмет многое на себя, в результате чего вырастет точность данных. И, как следствие, процент успешных проектов определено возрастет.
Предсказание рисков
Работа с рисками – это огромная и сложная история, но крайне важная при реализации проекта. Выявление и оценка рисков, а также разработка плана по их снижению отнимает огромное количество времени и сил. Но все эти усилия оправданы, ведь, как говорится, самый большой риск — это не работать с рисками.
И вот у Вас, как у руководителя проекта, готов план по управлению рисками и, глядя на него, Вы задаетесь вопросом: «А все ли мы учли?», «Все ли learned lessons прошлых проектов мы усвоили?». И вот Вы безудержно перекрашиваете в красный цвет ячейки в эксель, пытаясь выделить самые «рискованные» риски, и забываете про эту таблицу, пока что-то из этого списка не случится.
Если же подходить к работе по управлению рисками более осмысленно, то первое, что предстоит сделать - это проанализировать прошлый опыт. И вот тут ИИ может прийти к нам на помощь и, опираясь на полученные данные, определить потенциальные риски и их влияние. Но на этом преимущества использования ИИ не заканчиваются. В процессе реализации проекта есть возможность использовать ИИ для мониторинга и выявления потенциальных рисков в режиме реального времени. Кроме того, формирование отчетности о работе по управлению рисками может также перестать быть зоной ответственности человека.
Вся полученная информация может помочь руководителям проектов принимать более обоснованные решения о том, какие риски с наибольшей вероятностью повлияют на их проекты.
Улучшение коммуникации
Казалось бы, в человеческих коммуникациях помощь ИИ нам точно не нужна. Чем нам может помочь эта бездушная машина? Но существование огромного количества виртуальных помощников, нацеленных на улучшение управления командой, говорит об обратном.
Инструменты управления проектами на базе искусственного интеллекта являются отличными помощниками в работе с командой. Эффективное распределение задач и ресурсов, анализ совместной работы и выявление слабых мест помогают руководителям проектов наиболее результативно управлять командой.
Успешность выполнения той или иной задачи в огромной степени зависит от корректности ее постановки и прозрачности процессов ее окружающих. С помощью инструментов управления проектами на базе ИИ легко получить полную картину проекта, спрогнозировать, и, если потребуется скорректировать, «путь к успеху». А автоматизированное отслеживание задач поможет прийти к этому успеху еще и вовремя.
А еще ИИ может определить по голосу находится ли человек в подавленном настроении, близок ли к депрессии или к эмоциональному выгоранию. И, возможно, в скором времени в начале рабочего дня с нас будут собирать так называемые «биомаркеры» для оценки уровня «счастья». Но, кажется, это уже совсем другая история.
Что мы имеем в итоге?
ИИ уже является неотъемлемой частью нашей жизни и от этого никуда не деться. Нам остается только принять этот факт и постараться «подружиться» с ним. Используйте его в работе, улучшайте качество своих проектов, будьте открыты к новым тенденциям современного мира и результат не заставит себя ждать.
И напоследок, вот вам совет от ChatGPT: «Надейся на лучшее и готовься к худшему».
Комментарии (7)
acyp
20.06.2023 12:30+2Пусть покажусь наивным, но таки спрошу: "Кто такой РП"? Гугл, применительно к управлению проектами выдал "рабочая программа". В этом конексте РП явно не "мой", кмк.
katerinapopovabimeister Автор
20.06.2023 12:30-2Руководитель проекта, он же проджект менеджер
acyp
20.06.2023 12:30Очевидно, что ИИ не может в полной мере заменить проектного менеджера,
Не то, чтобы придираюсь. Но получается, что одну и ту же сущность в тексте Вы именовали по разному?
На самом деле огоромное спасибо, что максимально избавляетесь от англицизмов, но при создании нового словаря необходиом следить за мутациями терминов, кмк.
radioxoma
20.06.2023 12:30+7Кажется, уже не осталось людей, кто не слышал о существовании искусственного интеллекта (ИИ).
Мы слышали про ИИ, но не слышали про РП.
FGV
А что такое РП то?
Anastasia_Utenkova
предположу, что это руководитель проекта. Он же русифицированный PM))
katerinapopovabimeister Автор
Анастасия, спасибо, все верно. РП - руководитель проекта