Як штучний інтелект змінить управління проєктами

Лише 35% проектів сьогодні завершуються успішно. Однією з причин такого невтішного показника є низький рівень зрілості технологій, доступних для управління проектами. Це скоро зміниться. Дослідники, стартапи та інноваційні організації починають застосовувати штучний інтелект, машинне навчання та інші передові технології для управління проектами, і до 2030 року ця сфера зазнає значних змін. Незабаром технології покращать відбір та визначення пріоритетів проектів, моніторинг прогресу, пришвидшать звітування та полегшать тестування. Керівники проектів за допомогою віртуальних асистентів будуть більше зосереджуватися на коучингу та управлінні зацікавленими сторонами, ніж на адмініструванні та ручних завданнях. Організаціям, які хочуть скористатися перевагами технологій управління проектами, слід починати вже сьогодні зі збору та очищення проектних даних, підготовки своїх співробітників і виділення ресурсів, необхідних для здійснення цієї трансформації.

Бажаєте навчитися IT-професії? У Web Academy ви зможете обрати курс, який допоможе реалізувати вашу кар’єрну ціль! Усі навчальні програми доступні тут.

Давайте представимо, що у недалекому майбутньому генеральна директорка (СЕО) великого телекомунікаційного провайдера використовує додаток для смартфона, щоб перевірити стан реалізації семи стратегічних ініціатив своєї організації. Кількома дотиками вона дізнається про статус кожного проекту та відсоток очікуваних вигод від кожного з них. Статуси по проектам і ключові показники ефективності доступні в одну мить, так само як і рівень морального духу кожного члена команди та загальний бай-ін критично важливих стейкхолдерів.

Вона детально зупиняється на ініціативі “ребрендингу”. Кількома місяцями раніше великий конкурент запустив новий екологічний бренд, що спонукало її компанію прискорити власне впровадження принципів сталого розвитку. Представте, що вже відбулося багато самоналаштувань, керованих штучним інтелектом, на основі параметрів, обраних керівником проєкту та командою проєкту на самому початку ініціативи. Додаток інформує СЕО про кожну зміну, яка потребує її уваги, а також про потенційні ризики, і визначає пріоритетність рішень, які вона повинна прийняти, пропонуючи потенційні рішення для кожного з них.

Перш ніж зробити будь-який вибір, СЕО телефонує керівнику проекту, який тепер витрачає більшу частину свого часу на коучинг та підтримку команди, регулярні розмови з ключовими зацікавленими сторонами та культивування високоефективної продуктивності праці. Кількома тижнями раніше проект дещо відставав, і додаток рекомендував команді застосувати гнучкі методи, щоб пришвидшити один з потоків проекту.

Під час зустрічі вони моделюють можливі рішення та узгоджують подальші дії. План проекту автоматично оновлюється, а членам команди та зацікавленим сторонам надсилаються повідомлення про зміни та прогноз очікуваних результатів.

Завдяки новим технологіям і методам роботи стратегічний проект, який міг би вийти з-під контролю – можливо, навіть провалитися, – тепер знову на шляху до успіху і досягнення очікуваних результатів.

У сьогоденні управління проектами не завжди йде так само гладко, але до такого майбутнього, ймовірно, залишилося менше десяти років. Щоб потрапити туди раніше, інноватори та організації повинні інвестувати в технології управління проектами вже зараз.

Управління проектами сьогодні та шлях вперед

Щороку в проекти інвестується приблизно 48 трильйонів доларів. Проте, за даними Standish Group, лише 35% проектів вважаються успішними. Даремно витрачені ресурси та нереалізовані вигоди від решти 65% просто вражають.

Однією з причин низького рівня успішності проектів є низький рівень зрілості технологій, доступних для управління ними. Більшість організацій та керівників проектів все ще використовують електронні таблиці, слайди та інші програми, які не зазнали значних змін за останні кілька десятиліть. Вони є адекватними, коли ви вимірюєте успіх проекту за результатами і дотриманням термінів, але вони не підходять у середовищі, де проекти та ініціативи постійно адаптуються і постійно змінюють бізнес. Додатки для управління портфелем проектів удосконалюються, але все ще бракує можливостей для планування та командної співпраці, автоматизації та “розумних” функцій.

Якщо застосування штучного інтелекту та інших технологічних інновацій в управлінні проектами може підвищити коефіцієнт успішності проектів лише на 25%, це буде еквівалентно трильйонам доларів цінності та вигод для організацій, суспільств та окремих людей. Кожна з основних технологій, описаних у цій історії, вже готова – питання лише в тому, як скоро вони будуть ефективно застосовані в управлінні проектами.

Дослідження компанії Gartner вказує на те, що зміни відбудуться вже незабаром, і прогнозує, що до 2030 року 80% завдань з управління проектами будуть виконуватися за допомогою штучного інтелекту, який базується на великих даних, машинному навчанні (ML) та обробці природної мови (NLP). Деякі дослідники, такі як Пол Будро у своїй книзі “Застосування інструментів штучного інтелекту в управлінні проектами”, а також зростаюча кількість стартапів, вже розробили алгоритми для застосування ШІ та МН (машинне навчання) у світі управління проектами. Коли наступне покоління таких інструментів буде широко впроваджено, відбудуться радикальні зміни.

6 аспектів управління проектами, які будуть змінені докорінно

Ми розглядаємо прийдешні технологічні зміни як можливість, якої раніше не було. Організації та керівники проектів, які найкраще підготуються до цього моменту змін, отримають найбільшу вигоду. Зміни торкнуться майже кожного аспекту управління проектами, від планування до процесів і людей. Давайте розглянемо шість ключових сфер.

1. Кращий відбір та визначення пріоритетів

Відбір і визначення пріоритетів – це різновид прогнозування: які проекти принесуть найбільшу користь організації? За наявності правильних даних ML може виявити закономірності, які неможливо розпізнати іншими способами, і може значно перевищити людську точність у прогнозуванні. Незабаром з’явиться можливість розставляти пріоритети на основі ML:

Швидше виявляти готові до запуску проєкти, які мають правильні фундаментальні засади
Відбір проектів, які мають вищі шанси на успіх і принесуть найбільші вигоди
Кращому балансу в проектному портфелі та огляду ризиків в організації
Усунення людських упереджень при прийнятті рішень

2. Підтримка офісу управління проектом

Стартапи в галузі аналізу даних та автоматизації зараз допомагають організаціям впорядкувати та оптимізувати роль офісу управління проектами (ОУП). Найвідоміший приклад – використання президентом Еммануелем Макроном новітніх технологій для підтримки актуальної інформації про кожен французький проект у державному секторі. Ці нові інтелектуальні інструменти докорінно змінять спосіб роботи та ефективність роботи ОУП:

Кращий моніторинг прогресу проекту
Можливість передбачати потенційні проблеми і автоматично вирішувати деякі прості проблеми
Автоматизована підготовка та розповсюдження проектних звітів, а також збір зворотного зв’язку
Більша витонченість у виборі найкращої методології управління проектами для кожного проекту
Моніторинг відповідності процесів та політик
Автоматизація за допомогою віртуальних помічників таких допоміжних функцій, як оновлення статусу, оцінка ризиків та аналіз зацікавлених сторін

3. Покращене, більш швидке визначення, планування та звітування за проектами

Одним з найбільш розвинених напрямків автоматизації управління проектами є управління ризиками. Нові програми використовують великі дані та інтелектуальний аналіз, щоб допомогти керівникам і менеджерам проектів передбачити ризики, які інакше могли б залишитися непоміченими. Ці інструменти вже можуть пропонувати заходи для їхнього пом’якшення, а незабаром вони зможуть автоматично коригувати плани, щоб уникнути певних типів ризиків.

Подібні підходи незабаром полегшать визначення, планування та звітування за проектами. Зараз ці процеси забирають багато часу, повторюються і здебільшого виконуються вручну. ML, обробка природної мови (NLP) та виведення простого тексту приведуть до цього:

Покращення визначення обсягу проекту за рахунок автоматизації трудомісткого збору та аналізу користувацьких історій. Ці інструменти допоможуть виявити потенційні проблеми, такі як двозначності, дублікати, пропуски, невідповідності та складності.
Інструменти для полегшення процесів планування та складання детальних планів і потреб у ресурсах
Автоматизовані звіти, які не лише створюються з меншими затратами праці, але й замінять сьогоднішні звіти, часто тижневої давнини, на дані в режимі реального часу. Ці інструменти також заглиблюватимуться глибше, ніж це можливо зараз, відображаючи статус проекту, досягнуті вигоди, потенційне відставання та настрої команди у чіткий, об’єктивний спосіб.

4. Віртуальні асистенти проекту

Практично за одну ніч ChatGPT змінив уявлення світу про те, як штучний інтелект може аналізувати величезні масиви даних і генерувати нові та миттєві ідеї у вигляді простого тексту. В управлінні проектами подібні інструменти стануть основою для “ботів” або “віртуальних помічників”. Нещодавно компанія Oracle оголосила про створення нового цифрового асистента для управління проектами, який надає миттєві оновлення статусу і допомагає користувачам оновлювати час і хід виконання завдань за допомогою тексту, голосу або чату.

Цифровий асистент навчається на основі попередніх часових записів, даних планування проекту та загального контексту, щоб адаптувати взаємодію та розумно збирати критично важливу інформацію про проект. PMOtto – це віртуальний помічник проекту з підтримкою ML, який вже використовується. Користувач може попросити PMOtto “Заплануй Джону пофарбувати стіну наступного тижня і виділи йому повний робочий день для виконання завдання”. Асистент може відповісти: “Виходячи з попередніх подібних завдань, призначених Джону, здається, що йому знадобиться два тижні, щоб виконати роботу, а не один тиждень, як ви просили. Чи варто мені це скоригувати?”

5. Передові системи тестування та програмне забезпечення

Тестування є ще одним важливим завданням у більшості проектів, і керівники проектів повинні тестувати на ранніх стадіях і часто. Сьогодні рідко можна зустріти великий проект без кількох систем і типів програмного забезпечення, які необхідно протестувати перед запуском проекту. Незабаром передові системи тестування, які зараз є можливими лише для певних мегапроектів, стануть широко доступними.

Лінія Елізабет, частина проекту Crossrail у Великій Британії, – це складна залізниця з новими станціями, новою інфраструктурою, новими коліями і новими поїздами; тому було важливо, щоб кожен елемент проекту пройшов суворий процес тестування і введення в експлуатацію для забезпечення безпеки і надійності. Це вимагало безпрецедентного поєднання апаратного та програмного забезпечення, і після перших викликів команда проєкту розробила Інтеграційний центр Crossrail. Цей повністю автоматизований засіб тестування поза межами майданчика виявився неоціненним у підвищенні ефективності, економічності та стійкості систем. Системний інженер Алессандра Шолль-Штернберг описує деякі його особливості: “Написана велика бібліотека автоматизації системи, яка дозволяє здійснювати складні налаштування, точно виконувати перевірки працездатності, тестувати на витривалість протягом тривалих періодів часу і проводити тести, що повторюються”. Ретельний аудит може проводитися на об’єкті 24-7, без ризику упередженості оператора.

Удосконалені та автоматизовані рішення для системного тестування програмних проектів незабаром дозволять виявляти дефекти на ранніх стадіях і самокоректувати процеси. Це значно скоротить час, витрачений на громіздке тестування, зменшить кількість переробок і, зрештою, дозволить створювати прості у використанні рішення без помилок.

6. Нова роль керівника проекту

Для багатьох проектних менеджерів автоматизація значної частини їхніх поточних завдань може здатися страшною, але успішні менеджери навчаться використовувати ці інструменти на свою користь. Керівники проектів нікуди не зникнуть, але їм потрібно буде прийняти ці зміни і скористатися перевагами нових технологій. Зараз ми думаємо про міжфункціональні проектні команди як про групу людей, але незабаром ми можемо думати про них як про групу людей і роботів.

З відходом від адміністративної роботи проектний менеджер майбутнього повинен буде розвивати сильні м’які навички (Soft Skills), лідерські якості, стратегічне мислення та ділову хватку. Вони повинні зосередитися на наданні очікуваних переваг та їх узгодженні зі стратегічними цілями. Вони також повинні добре розуміти ці технології. Деякі організації вже включають штучний інтелект у свої навчальні та сертифікаційні програми з управління проектами.

Дані та люди роблять майбутнє реальністю

Коли ці інструменти будуть готові для організацій, як ви переконаєтеся, що ваша організація готова до них? Будь-який процес впровадження ШІ починається з даних, але ви також повинні підготувати своїх людей.

Навчання алгоритмів штучного інтелекту керувати проектами потребуватиме великих обсягів даних, пов’язаних з проектами. Ваша організація може зберігати величезні обсяги історичних даних про проєкти, але вони, швидше за все, зберігаються в тисячах документів у різних форматах файлів, розкиданих по різних системах. Інформація може бути застарілою, використовувати різні таксономії або містити пропуски та прогалини. Приблизно 80% часу, що витрачається на підготовку алгоритму ML до використання, припадає на збір і очищення даних, коли необроблені та неструктуровані дані перетворюються на структуровані, на яких можна навчати модель машинного навчання.

Без доступних і належним чином керованих даних ШІ-трансформація ніколи не відбудеться у вашій організації – але жодна ШІ-трансформація не буде успішною, якщо ви не підготуєте себе і свою команду до змін.

Нове покоління інструментів не тільки змінить технологію управління проектами, але й повністю змінить нашу роботу в проекті. Керівники проектів повинні бути готові навчати і тренувати свої команди, щоб адаптуватися до цього переходу. Вони повинні приділяти більше уваги людській взаємодії, а також своєчасно виявляти дефіцит технологічних навичок у своїх співробітників і працювати над їх усуненням. Крім зосередження на результатах проекту, вони повинні зосередитися на створенні високоефективних команд, в яких члени отримують все необхідне для того, щоб працювати з максимальною віддачею.

Якщо ви серйозно розглядаєте можливість застосування штучного інтелекту у своїх проектах і практиках управління проектами, наступні запитання допоможуть вам оцінити своє рішення.

Чи готові ви витратити час на точну інвентаризацію всіх своїх проєктів, включно з останніми оновленнями їхнього статусу?
Чи можете ви інвестувати ресурси, щоб зібрати, очистити та структурувати дані про ваші проєкти?
Чи вирішили ви відмовитися від старих звичок в управлінні проектами, таких як щомісячні звіти про прогрес?
Чи готові ви інвестувати в навчання вашої команди менеджерів проектів?
Чи готові ваші PM-и вийти зі своїх традиційних зон комфорту і докорінно змінити спосіб управління проектами?
Чи готова ваша організація прийняти і впровадити нову технологію і передати кермо влади при прийнятті рішень з усе більш високими ставками?
Чи готові ви дозволити цій технології робити помилки, поки вона вчиться працювати краще для вашої організації?
Чи має ваш виконавчий спонсор цього проекту можливості та авторитет у вашій організації, щоб очолити цю трансформацію?
Чи готове вище керівництво зачекати кілька місяців, до одного року, щоб почати бачити переваги автоматизації?

Якщо відповідь на всі ці питання “так”, то ви готові розпочати цю новаторську трансформацію. Якщо ж у вас є одна або кілька відповідей “ні”, то вам потрібно попрацювати над тим, щоб змінити їх на “так”, перш ніж рухатися далі.