Сколько_процентов_работы_PM_способен_выполнять_ИИ.png
AI заменяет менеджеров

Страшно, но попробуем оценить масштабы автоматизации в управлении проектами в цифрах. Неоднократно в заявлениях Garthner и прочих мастодонтов корпоративных трендов звучало грандиозное “80% к 2030 году” – но что на практике означает эта цифра и каков прогресс на данный момент?

Стоит разделять две категории задач:

  1. Повторяемые, формализованные, основанные на данных

  2. Творческие, социальные, стратегические.

Первую категорию AI берет на себя намного легче, вторую – существенно хуже. Согласно Всемирному экономическому форуму (WEF), работодатели ожидают, что к 2027 году около 42% всех рабочих задач будет автоматизировано (60+ Stats On AI Replacing Jobs (2025)). Это среднее по рынку, учитывающее и заводских рабочих, и офисных служащих. Цифра впечатляет: почти половина работы – на плечи машин!

Но интересно, что этот прогноз даже немного снизился относительно ожиданий 2020 года (тогда говорили о 47%), то есть бизнес более трезво смотрит на темпы внедрения AI.

Для задач именно аналитических, связанных с обработкой данных, оценка WEF еще выше: до 65% таких задач можно автоматизировать к 2027. А вот для задач, требующих логического рассуждения и принятия решений, - только 35%. Проектный менеджмент как раз сочетает обе эти части. Если упростить, то все “number-crunching” и бумажная работа PM может процентов на 50–60% выполняться ИИ уже сейчас, а вот переговоры с стейкхолдерами, выбор стратегии, управление командой – максимум на треть.

Похожее говорит и статистика McKinsey: по их исследованию, менее 5% профессий можно полностью автоматизировать текущими технологиями, зато около 60% профессий имеют минимум на 30% задачи, выполнимые ИИ.

Управление проектами идеально попадает в эти 60%: значительный кусок задач (планирование графиков, отчетность, мониторинг) автоматизируем, но полностью "робот-РМ" пока нереален.

image.png
Сколько процентов работы менеджера заменит AI

Если смотреть конкретно на сегодняшний день: по разным оценкам, AI-инструменты уже могут выполнять от четверти до половины типичных задач PM – с разной степенью зрелости. Например, генерация статус-отчета или плана коммуникаций сейчас не требует человека (достаточно задать параметры ИИ-системе).

Я с командой энтузиастов вообще организовал работу над курсом по Gen AI для менеджеров исключительно в инструментах на основе ИИ, даже лендинг и промокомпании там собрали, вполне себе хорошо себя чувствует!

Но проверять и утверждать итог должен менеджер. Так что часто говорят не о том, сколько работы заменит AI, а сколько сэкономит времени.

Исследование KPMG (не всегда вызывающие доверия у них, к слову) отмечает, что компании, инвестирующие в AI для проектного управления, повышают продуктивность проектов в среднем на 15% (AI in Project Management: Is the Future Already Here? - Epicflow).

А опрос PMI показал, что организации, активно внедряющие AI-инструменты (https://www.pmi.org/learning/thought-leadership/ai-impact/shaping-the-future-of-project-management-with-ai_, на 30% чаще укладываются в сроки и достигают целей по бенефитам проекта по сравнению с теми, кто без AI. Эти цифры косвенно говорят: AI снимает довольно ощутимую часть нагрузки и ошибок – вероятно, ту самую “рутинную половину” работы PM.

Таким образом, в 2025 году можно условно оценить: 40–50% задач среднего PM уже доступны для автоматизации с помощью сочетания RPA, ML и LLM (типа ChatGPT).

Другое дело, что не все компании внедрили эти возможности. Но технически – да, почти половина вашей проектной документации, расписаний, отчетов и даже анализа рисков может готовиться AI-ассистентом.

Правда одно из основных препятствий - многие до сих пор воспринимают ChatGpt как игрушку.

Оставшиеся проценты – это то, что требует человека: принятие решений в неопределенности, общение с людьми, творческое решение проблем и так далее. В ближайшие 5 лет эта “человеческая доля” будет снижаться, но не обнулится. К 2030 мы придем, возможно, к тем самым ~80/20, где лишь 20% прежних задач останутся за PM в прежнем виде. Но важно понять: появятся и новые задачи для PM, о которых ниже.

в 1 (3).png
Обучение AI для менеджеров

Трансформация роли PM или исчезновение профессии?

Настало время ответить на главный вопрос: что же ждет профессию PM через 5 лет? Не станет ли проектный менеджер безнадежно ненужным к 2030 году, превратившись в реликт допотопной эпохи, когда люди вручную строили диаграммы Ганта? Судя по всему, нас ждет скорее перерождение роли, а не ее смерть.

Практически все серьезные аналитики склоняются к сценарию эволюции, а не революционного увольнения всех PM. В отчете Proggio приводится характерное мнение: хотя AI “eliminates” до 80% задач PM, это совсем не то же, что устранение рабочих мест (AI's Impact in Project Management in the Next 5 Years | Proggio). Напротив, автоматизация открывает возможности для новых ролей. Глава отдела Delivery Excellence из Novartis, Аоиф Аhern, считает, что внедрение AI приведет к созданию новых рабочих мест в сфере управления проектами потребуется больше специалистов, которые умеют работать с этими технологиями, развивать их, обучать организации.

Роль PM станет технически сложнее и ценнее: вместо ручного заполнения отчетов – настройка AI-решений, вместо рутинного контроля – анализ данных и предиктивная аналитика.

Да и сами проектные менеджеры начинают понимать, куда дует ветер. В том же отчете упоминается фраза: “У меня нет страхов, что роль PM исчезнет. Я думаю, она просто эволюционирует” . Это слова опытного директора PMO, и с ними сложно не согласиться. В конце концов, управление проектами всегда менялось с приходом новых инструментов.

Также я удивлением обнаружил что-то же Epam уже начинает модификацию своих подразделений и предусматривает плотный сплав своих менеджеров с СППР на базе LLM.

Когда-то исчезли должности счетоводов с логарифмической линейкой – их заменили люди, освоившие Excel. Точно так же и здесь: если ты умеешь пользоваться AI, он не отнимает у тебя работу, а делает тебя сильнее в своей работе.

Однако, следует признать, что трансформация может быть болезненной для тех, кто не успеет адаптироваться. Профессия не исчезнет поголовно, но портрет “успешного PM” через 5 лет будет другой.

Возрастет спрос на лидеров проектов, способных вести несколько инициатив сразу с помощью AI-систем, разбираться в сложных аналитических выводах и принимать решения в сотрудничестве с ИИ. Проще говоря, места для слабых PM станет меньше, а требования к сильным станут выше.

Подводя итог: через 5 лет профессия не исчезнет, но изменится до неузнаваемости. Сценарий, где AI полностью заменяет живого менеджера, маловероятен. Зато сценарий, где один менеджер при поддержке AI делает работу пяти прежних – вполне реален. Уже сейчас есть кейсы, когда небольшой командой с мощными инструментами делают проекты быстрее и успешнее, чем раньше делали армии координаторов.

image.png
Какие роли заменит AI в IT

Как подготовиться к будущему: навыки проектного менеджера в эпоху AI

А если серьезно, то самое время спросить: что должен делать PM сегодня, чтобы и через 5-10 лет оставаться востребованным? Ответ сводится к тому, чтобы стать именно тем самым “эволюционировавшим” менеджером, о котором я говорил в одноий из прошлых статей. Конкретно – вот несколько направлений развития, которые уже сейчас критически важны:

  • Освоить AI-инструменты и данные. Базовая цифровая грамотность уже недостаточна. PM будущего = продвинутый пользователь AI. Надо разбираться в возможностях современных AI-платформ для управления проектами: знать, как ими пользоваться, какие задачи им можно делегировать, как интерпретировать результаты. Adaptability становится ключевым качеством. Сегодня появляются десятки новых инструментов – успешный менеджер быстро их пробует и внедряет полезные. Также огромный плюс – понимание основ анализа данных. Проекты генерят массу метрик, и AI их обработает, но интерпретировать выводы и принять решение должен человек. Учитесь задавать правильные вопросы AI (prompt engineering), интегрировать его ответы в работу. Проще говоря, “подружитесь” с умными машинами. Как метко отметил один эксперт, «Project managers need to embrace AI and lead the change in how projects are managed» – менеджерам нужно принять AI и самим возглавить изменения в управлении проектами. Тогда вы будете не проблемой, а ценной частью решения.

  • Прокачивать «мягкие» навыки - то, что AI не умеет. Если раньше умение ладить с людьми, вдохновлять, сглаживать конфликты было просто желательным, то теперь это ваш главный козырь. Эмоциональный интеллект, навыки коммуникации, лидерство, креативность – вот что отличает человека от алгоритма. AI не обладает эмпатией и не умеет генерировать визионерские идеи из воздуха. Поэтому успешный PM будет уделять максимум внимания работе с командой и заказчиком: личное общение, мотивация, понимание потребностей. Сами технологии AI-помощников подчеркивают это: они берут на себя данные и рутину, а человек приносит в проект эмоциональный интеллект, креатив и стратегическое мышление. Исследование MIT Sloan, о котором я упоминал уже неоднократно, прямо говорит – нужно развивать uniquely human capabilities. Пока машина считает цифры, проявите качества лидера: вдохновите команду общей целью, придумайте инновационное решение, договоритесь с неудобным стейкхолдером. Такие умения останутся вне конкуренции.

  • Развивать отраслевую экспертизу и стратегическое видение. AI хорош в узких задачах, но он не понимает контекста бизнеса (если ему явно не задать). Проектный менеджер, разбирающийся в домене (будь то разработка ПО, строительство или маркетинг), будет на голову выше любого AI-инструмента в плане принятия верных решений. Например, AI может предложить оптимальный график, но только опытный PM почувствует, что клиенту критично сдать модуль X раньше, хоть это и выходит за рамки формального плана. Такая нюансировка приходит с опытом в индустрии, с пониманием стратегии компании. Поэтому сильным ходом для PM станет углубление знаний в своей области, смещение фокуса с просто «управления процессом» на достижение бизнес-целей проекта. Проектный лидер будущего – это чуть-чуть проджект-менеджер, чуть-чуть продукт-менеджер, чуть-чуть бизнес-стратег.

  • Учиться учиться и меняться. Тривиально, но верно: темпы изменений сейчас настолько высоки, что застыть в одном навыке – провалиться. Культура continuous learning – ваше все. Курсы по AI для PM, семинары, обмен опытом с коллегами, эксперименты в маленьких пилотных проектах – все это поможет не отстать. Многие крупные компании уже обучают всех сотрудников основам AI. Например, в GSK запускают обязательный digital upskilling для 70 тысяч сотрудников, включая менеджеров проектов. PMI запустил программу PMIxAI, комбинирующую проектный менеджмент и ИИ-инструменты. Если у вас на работе такого нет – займитесь самообразованием. Через пару лет умение эффективно работать в связке с AI будет таким же базовым требованием, как сегодня умение работать в MS Office.

  • Развивать “AI-этику” и ответственность. Важный момент – доверие и ответственность при использовании AI. PM по-прежнему отвечает головой за проектные решения, даже если их подсказал компьютер. Поэтому критически важно понимать ограничения AI, уметь проверять его результаты, избегать biases. Прозрачность алгоритмов и защита данных – новые области знаний для руководителя проекта. Проще говоря, станьте “адвокатом” этичного и грамотного применения AI в проектах. Это повысит доверие команды и заказчиков: люди будут знать, что вы используете ИИ не слепо, а осознанно.

Подведем черту. Чтобы остаться востребованным PM в эпоху AI, надо быть гибким технарем-гуманистом: дружить с данными и алгоритмами, но также быть мастером в общении и лидерстве. ИИ рядом с вами – не противник, а партнер. Если вы сможете эффективно распределить “кто за что отвечает” в дуэте вы + AI, то ваша ценность даже вырастет.

подведем_итоги_Сколько_процентов_работы_PM_способен_выполнять_ИИ.png
Gen AI for Managers

Как говорится, “если не можешь победить – возглавь”. AI не собирается полностью выдавливать людей из управления проектами в ближайшие 5 лет; скорее, он возьмет на себя скучную работу. Ваш выбор – продолжать скучать вместе с ней (и тогда, увы, вы действительно скоро будете не нужны) или переключиться на более высокий уровень задачи, позволив ИИ показать себя на низком уровне.

Комментарии (31)


  1. laofred
    29.05.2025 19:03

    Прогнозы не учитывают скорость роста когнитивности моделей, а также алчность элит, про которую много писал товарищ Маркс.

    Я верю в бизнес-модель один человек (или мини-команда) + пул агентов и MAS уже на горизонте 3-х лет. Конечно, сперва в цифровых продуктах и услугах. Аналогично, и параллельно, будут меняться цифровые команды внутри корпораций.


    1. Renewal_Studio Автор
      29.05.2025 19:03

      Кстати, а есть что почитать на тему роста когнитивности и опер. эффективности? Я вот прям сильного буста с условной o4 до 4.5 не заметил


      1. laofred
        29.05.2025 19:03

        Мне показалось, что в OpenAI, перед большими апдейтами, недельки где-то за 3-4, Чат всегда немного тупеет. Возможно, мне показалось. Но эффект вау в кремниевой долине любят.

        Первый на уровень знания математики, а второй на PhD в области науки.

        эффективность при решении математических задач
        эффективность при решении математических задач
        эффективность при ответе на вопросы уровня PhD
        эффективность при ответе на вопросы уровня PhD


        1. Renewal_Studio Автор
          29.05.2025 19:03

          Спасибо! С этой штукой я знаком , не знал что она так называется


      1. Konstantin1978
        29.05.2025 19:03

        В каких единицах измеряется эффективность?


        1. Renewal_Studio Автор
          29.05.2025 19:03

          Там де факто просто тест, формата вот 100 вопросов, вот так на них надо отвечать и потом повторы. И сравнивают модели между собой и человеком иногда


  1. maclaudstein
    29.05.2025 19:03

    можно конкретные примеры, как ИИ может реально помочь в работе ПМа?

    Мои кейсы весьма просты:

    1. написать резюме встречи с основными выводами (о да, вместо часа на анализ больших встреч теперь это 15 минут, прогнать КТалковую расшифровку и выделить главные выводы. Экономия, ну может час в месяц

    2. Документация и проектирование соединений - вот тут задать полные условия в тот же дипсик и получить классный документ - 30 минут вместо дня. Экономия 1-2чд в месяц

    3. Анализ документов и создание выжимки/сводных данных - иногда ок, иногда глюки такие, что лучше руками делать - экономии не обнаружено

    4. Составление планов интеграционного тестирования и инструкций - тут так же как в пункте 2 - при отсутствии в проекте тестера в большом количестве спаспет, при наличии - смысла нет, но денег и времени экономит так же 1-2чд в мес.

    5. При отсутствии навыка писать хороший sql, при хорошем промте выдает нормальные сложные запросы, которые вешают базу))))

    Рисовать очередного бесполезного ГАННТа или критические пути - я быстрее, чем промт и так скажу, что важно, а что бантик, и что минимально нужно сделать. Чтобы реально считало, надо отпуска и допущения так описывать, что быстрее самому показать.

    Возможно, еще распределение задач на команду может делать исходя из уже наличествующих приоритетов и оценок. Но в целом это 15 минут работы, а подготовки к тому, чтобы этот процесс автоматизировался - днями.

    Есть еще идеи или кейсы, или это опять популизм "ИИ все изменит", а по факту влажные фантазии всех не сильно далеких руководителей мира, готовых вваливать корп.бюджет в ИИ ради кейса в резюме, урезая людей и зарплаты, вместо того, чтобы осознать, что достаточно просто нанимать квалифицированные кадры за бОльший прайс и получать хороший результат, а не закрывать костылем с ИИ свою некомпетентность?


    1. maldalik
      29.05.2025 19:03

      Как раз свежая новость, поржал https://pikabu.ru/story/pro_startap_natasha_12781077


    1. Renewal_Studio Автор
      29.05.2025 19:03

      1. написать резюме встречи с основными выводами (о да, вместо часа на анализ больших встреч теперь это 15 минут, прогнать КТалковую расшифровку и выделить главные выводы. Экономия, ну может час в месяц

      Тут вы можете просто либо собрать через условный n8n воркфлоу, либо просто купить tl;dv и куча аналогичных сервисов. Она на лету распарсит встречу, нормально опишет, положит куда надо (ну или в стандартный интерфейс) еще и тегнет людей и можно потом легко искать по резюме встреч. Особенно хорошо работает если у вас есть привычка резюмировать ход обсуждения и что вы решили


    1. Renewal_Studio Автор
      29.05.2025 19:03

      1. Документация и проектирование соединений - вот тут задать полные условия в тот же дипсик и получить классный документ - 30 минут вместо дня. Экономия 1-2чд в месяц

      Если вы такое делаете редко - тогда для вас незначительная экономия. Я и мои коллеги часто это делают, праткически каждый день. Тикеты AI гораздо лучше меня формирует после зерошот промтов и вопросов мне


    1. Renewal_Studio Автор
      29.05.2025 19:03

      1. Анализ документов и создание выжимки/сводных данных - иногда ок, иногда глюки такие, что лучше руками делать - экономии не обнаружено

      Смотря как делать. Я полагаю вы ожидаете что закидываете условный промтп-рул простенький и он вам сразу делает все красиво? К сожалению это так не работает, тут требуется и понимать как работает технология и обладать набором лайфхаков, от работы в режиме цепочки мыслей и до онтологических пояснений


    1. Renewal_Studio Автор
      29.05.2025 19:03

      1. Составление планов интеграционного тестирования и инструкций - тут так же как в пункте 2 - при отсутствии в проекте тестера в большом количестве спаспет, при наличии - смысла нет, но денег и времени экономит так же 1-2чд в мес.

      Вот кстати все супер интересно. Если бы у модельки был доступ к вашей базе знаний (даже если там помойка) и TMS-ке, при условии грамотного управления памяти и токенов, + некоторых манипуляций для создания трассировки требований и цифрового следа в виде графового представления, то эта шайтан-машина пишет отличную тестовую документаци и автотесты. Но там нормально так работы надо проделать


    1. Renewal_Studio Автор
      29.05.2025 19:03

      1. При отсутствии навыка писать хороший sql, при хорошем промте выдает нормальные сложные запросы, которые вешают базу))))

      Тут требуется естественно контекстов, набор противовесов и жестких правил. Крайне не рекомендую идти за SQL в gpt, лучше в gemini выше 2.5


    1. Renewal_Studio Автор
      29.05.2025 19:03

      Делать очень многое, я полагаю вы скорее просто в chatgpt закидываете вопросы?


    1. liquidus
      29.05.2025 19:03

      Вот что мне нравится в тебе, Михалыч, это то, что ты емкие и содержательные тосты выдаешь


      1. Renewal_Studio Автор
        29.05.2025 19:03

        А Михалыч это который?


        1. liquidus
          29.05.2025 19:03

          понравился коммент от @maclaudstein


  1. YRatay
    29.05.2025 19:03

    1. Важна отрасль в ИТ возможно и 20% в топе…; это 15-20% от всего пула проектов;

    2. В «железных/реальных» проектов до 5%…

    3. Проекты это люди.. а не данные=инструменты…

    4. Пройдет (90-е: сетевые графики с перерасчётом+файловое хранилище доков/инфы; 20-е: расчёт крит пути и оптимизация по срокам; 2000/10–е PM порталы с: путь с оптимизац по срокам и ресурсам+СЭД+OCR+мобил приложение.. это…


    1. Renewal_Studio Автор
      29.05.2025 19:03

      Да, но сам факт того что многие держатели денег, действительно больших денег, задумались, а почему вдруг нам нужно столько людей для операционки и тех кто иногда выступает как организационные костыли, если у нас основное препятствие это по сути недостаточная цифровизация и слабоструктированные данные, это уже звоночек. Сказать что отрасль развивается бешеными темпами, не сказать ничего и меня очень умиляет что многие к этому относятся с иронией и отгораживанием


      1. YRatay
        29.05.2025 19:03

        Доброго! "почему вдруг нам нужно столько людей для операционки" опять же для ряда отраслей и тут когнитивное расхождение операционка≠"работы PM". В операционке ("производственной") реальной дикая нехватка людей, именно это движет бизнес к внедрению ИИ и роботов... "многие к этому относятся с иронией и отгораживанием", да есть такое особенно "на земле", на ком и лежит тягость "внедрения" новых решений. Пообщайтесь в рельном секторе как компании пережили внедрения ERP/CRM... и в каком реальном виде они приносят результат по-функциональности и эффективности (рабочие места мигрировали из "производства" в блок/службу ИТ ).... Я сторонник трезво смотреть: да, ИИ-эпоха сильно повлияет, но точно не будет "телевизор заменит театр.."("Москва слезам не верит")....


        1. Renewal_Studio Автор
          29.05.2025 19:03

          Хмм, я несколько далек от реального сектора и буду рад если поделитесь мыслями!


      1. tau797
        29.05.2025 19:03

        Согласен 100%.


  1. DenSigma
    29.05.2025 19:03

    Зачем для задач п.1 ИИ? Это все делается, имхо, через использование ПО.

    Второе замечание, если человека можно заменить программой, то он и не нужен. Причем тут ИИ?


    1. Renewal_Studio Автор
      29.05.2025 19:03

      1. Если б мы жили в замечательном мире структурированных данных, баз знаний и одинаковых цифровых следов, вообще без проблем. Естественно я спекулирую на ИИ - на деле в большинстве случае условно двубашенной нейронки вполне достаточно, встроя ее в пайплайн большинства корпоративных систем. Но "ИИ" добавляет важную составляющую - программа становится активным актором для юзера и то что мы перешли во много на агентов - прорыв

      2. "ИИ" сугубо тип программ, которые замечательно подходят потому что позволяют, хоть и кучей ошибок на данный момент, но работать в околоавтономном режиме и выходить за пределы исходных инструкций. Флуктуации COT того же дипсика как пример


  1. Asaphalandor
    29.05.2025 19:03

    Мне ещё года три назад стало очевидно что роль ПМ трансформируется, но по большей части вне опасности исчезновения в обозримой перспективе.

    И основная причина проста - бизнесу нужно чтобы кто-то брал на себя ответственность. А на АИшку ответственность повесить не выйдет, у GPT не зря подпись в футере говорящая о том что бот может врать и ошибаться. А менеджмент в фирме это не столько про разделение труда сколько про разделение ответственности. Верхнеуровнево - бизнесу не особо нужны все эти ганты и burndown charts, бизнесу нужно чтобы деньги делались и проблемы решались, а если проблемы не решаются и деньги не делаются то чтобы сразу было понимание кто в этом виноват. Ну а наёмному С-лвлу не интересно увольнять нижестоящий менеджмент, чего ради? Чтобы самому упасть на уровень контроля исполнителей? (Даже если все исполнители -ИИ).

    В общем роль ПМ по-настоящему будет в зоне риска если изменятся паттерны в психологии, социальной иерархии и бизнесе. Изменения в технологиях вторичны.


    1. Renewal_Studio Автор
      29.05.2025 19:03

      Отлично отметили! Правда такой спрос как сейчас с курсов вайтишников вряд ли будет удовлетворен работодателями


  1. liquidus
    29.05.2025 19:03

    Артём, хочу сказать, что на картинке я лично вижу двоих - солидарного\объединяющего менеджера и загадочного ai менеджера, причем если у первого понятно какая зона ответственности, то у второго нет, причем непонятно даже зачем он нужен, если все задачи выполняет первый


    1. Renewal_Studio Автор
      29.05.2025 19:03

      Второй легко выполняет задачи касающиеся орг. экспериментов и быстрых автоматизаций, к то муже им намного дешевле проверять гипотезы


      1. liquidus
        29.05.2025 19:03

        в моих проектах нет повторяющихся кейсов и быстрых задач, которые бы требовали ии

        минусы в карму ии (риск от внедрения ии):

        1. нтуитивная непонятность интерфейсов

        2. высокий фот ии инженеров

        3. растет бюджет на закупку, ремонт и регламентное обслуживание железа, его размещение и коммуникации, резервирование и восстановление

        пока что в итоге - "купила баба порося"


  1. R_pokataev
    29.05.2025 19:03

    Мне кажется в РФ будет другой эффект. Крупный бизнес у нас аффилирован с государством и оно не допустит сокращений в массовом порядке. А люди у нас даже бесплатно не хотят переучиваться, хотя государство предоставляет такую возможность. И получается внедрять ИИ смогут только небольшие компании где по определению нет такого объема бюрократии и рутины. Видимо должно сменится хотя бы одно поколение сотрудников.


    1. Renewal_Studio Автор
      29.05.2025 19:03

      Ну не скажите, компании где есть AI лабы, вроде МТС наполную будут