Jak sztuczna inteligencja zmieni zarządzanie projektami

Tylko 35% projektów kończy się dziś sukcesem. Jedną z przyczyn tak niekorzystnego wskaźnika jest niski poziom dojrzałości technologii dostępnych do zarządzania projektami. Wkrótce to się zmieni. Badacze, start-upy i innowacyjne organizacje zaczynają stosować sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i inne zaawansowane technologie do zarządzania projektami, a do 2030 r. obszar ten ulegnie znacznym zmianom. Wkrótce technologie usprawnią selekcję i ustalanie priorytetów projektów, monitorowanie postępów, przyspieszą raportowanie i ułatwią testowanie. Kierownicy projektów, korzystając z pomocy wirtualnych asystentów, będą bardziej koncentrować się na coachingu i zarządzaniu interesariuszami niż na administrowaniu i zadaniach ręcznych. Organizacje, które chcą skorzystać z zalet technologii zarządzania projektami, powinny już dziś rozpocząć gromadzenie i oczyszczanie danych projektowych, przygotowywanie swoich pracowników i przydzielanie zasobów niezbędnych do przeprowadzenia tej transformacji.

Chcesz nauczyć się zawodu związanego z IT? W Web Academy możesz wybrać kurs, który pomoże Ci zrealizować Twój cel zawodowy! Wszystkie programy nauczania są dostępne tutaj.

Wyobraźmy sobie, że w niedalekiej przyszłości dyrektor generalny (CEO) dużego dostawcy usług telekomunikacyjnych korzysta z aplikacji na smartfona, aby sprawdzić stan realizacji siedmiu strategicznych inicjatyw swojej organizacji. Kilka dotknięć ekranu wystarczy, aby poznać status każdego projektu i procent oczekiwanych korzyści z każdego z nich. Statusy projektów i kluczowe wskaźniki efektywności są dostępne w jednej chwili, podobnie jak poziom morale każdego członka zespołu i ogólne zaangażowanie kluczowych interesariuszy.

Szczegółowo omawia inicjatywę „rebrandingu”. Kilka miesięcy wcześniej duży konkurent wprowadził na rynek nową ekologiczną markę, co skłoniło jej firmę do przyspieszenia wdrażania zasad zrównoważonego rozwoju. Wyobraź sobie, że nastąpiło już wiele samokonfiguracji sterowanych przez sztuczną inteligencję w oparciu o parametry wybrane przez kierownika projektu i zespół projektowy na samym początku inicjatywy. Aplikacja informuje dyrektora generalnego o każdej zmianie wymagającej jego uwagi, a także o potencjalnych ryzykach i określa priorytety decyzji, które musi podjąć, proponując potencjalne rozwiązania dla każdej z nich.

Przed podjęciem jakiejkolwiek decyzji dyrektor generalny dzwoni do kierownika projektu, który obecnie większość czasu poświęca na coaching i wspieranie zespołu, regularne rozmowy z kluczowymi interesariuszami oraz kultywowanie wysokiej wydajności pracy. Kilka tygodni wcześniej projekt był nieco opóźniony, a aplikacja zaleciła zespołowi zastosowanie elastycznych metod w celu przyspieszenia jednego z etapów projektu.

Podczas spotkania modelują możliwe rozwiązania i uzgadniają dalsze działania. Plan projektu jest automatycznie aktualizowany, a członkowie zespołu i zainteresowane strony otrzymują powiadomienia o zmianach i prognozowanych wynikach.

Dzięki nowym technologiom i metodom pracy projekt strategiczny, który mógł wymknąć się spod kontroli – a nawet zakończyć się niepowodzeniem – znów jest na dobrej drodze do sukcesu i osiągnięcia oczekiwanych rezultatów.

Obecnie zarządzanie projektami nie zawsze przebiega tak gładko, ale do takiej przyszłości pozostało prawdopodobnie mniej niż dziesięć lat. Aby dotrzeć tam wcześniej, innowatorzy i organizacje muszą już teraz inwestować w technologie zarządzania projektami.

Zarządzanie projektami dzisiaj i droga naprzód

Każdego roku w projekty inwestuje się około 48 bilionów dolarów. Jednak według danych Standish Group tylko 35% projektów uznaje się za udane. Marnowane zasoby i niezrealizowane korzyści z pozostałych 65% są po prostu oszałamiające.

Jedną z przyczyn niskiego poziomu skuteczności projektów jest niski poziom dojrzałości technologii dostępnych do ich zarządzania. Większość organizacji i kierowników projektów nadal korzysta z arkuszy kalkulacyjnych, slajdów i innych programów, które nie uległy znaczącym zmianom w ciągu ostatnich kilku dekad. Są one odpowiednie, gdy mierzy się sukces projektu na podstawie wyników i dotrzymywania terminów, ale nie sprawdzają się w środowisku, w którym projekty i inicjatywy są stale dostosowywane i nieustannie zmieniają biznes. Aplikacje do zarządzania portfelem projektów są udoskonalane, ale nadal brakuje w nich możliwości planowania i współpracy zespołowej, automatyzacji i „inteligentnych” funkcji.

Jeśli zastosowanie sztucznej inteligencji i innych innowacji technologicznych w zarządzaniu projektami może zwiększyć współczynnik powodzenia projektów tylko o 25%, będzie to odpowiadało trylionom dolarów wartości i korzyści dla organizacji, społeczeństw i poszczególnych osób. Każda z podstawowych technologii opisanych w tej historii jest już gotowa — pozostaje tylko pytanie, jak szybko zostaną one skutecznie zastosowane w zarządzaniu projektami.

Badania firmy Gartner wskazują, że zmiany nastąpią już wkrótce i przewidują, że do 2030 r. 80% zadań związanych z zarządzaniem projektami będzie wykonywanych przy pomocy sztucznej inteligencji opartej na dużych zbiorach danych, uczeniu maszynowym (ML) i przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Niektórzy badacze, tacy jak Paul Budro w swojej książce „Zastosowanie narzędzi sztucznej inteligencji w zarządzaniu projektami”, a także rosnąca liczba start-upów, opracowali już algorytmy do zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w świecie zarządzania projektami. Kiedy następna generacja takich narzędzi zostanie szeroko wdrożona, nastąpią radykalne zmiany.

6 aspektów zarządzania projektami, które ulegną radykalnej zmianie

Postrzegamy nadchodzące zmiany technologiczne jako szansę, której wcześniej nie było. Organizacje i kierownicy projektów, którzy najlepiej przygotują się do tego momentu zmian, odniosą największe korzyści. Zmiany dotkną niemal każdego aspektu zarządzania projektami, od planowania po procesy i ludzi. Przyjrzyjmy się sześciu kluczowym obszarom.

1. Lepsza selekcja i ustalanie priorytetów

Selekcja i ustalanie priorytetów to rodzaj prognozowania: które projekty przyniosą organizacji największe korzyści? Dysponując odpowiednimi danymi, ML może wykryć prawidłowości, których nie da się rozpoznać innymi metodami, i znacznie przewyższyć ludzką dokładność w prognozowaniu. Wkrótce pojawi się możliwość ustalania priorytetów w oparciu o ML:

Szybciej identyfikować gotowe do uruchomienia projekty, które mają właściwe podstawy fundamentalne.
Wybór projektów, które mają największe szanse powodzenia i przyniosą największe korzyści
Lepsza równowaga w portfelu projektów i przegląd ryzyk w organizacji
Eliminacja ludzkich uprzedzeń przy podejmowaniu decyzji

2. Wsparcie biura zarządzania projektem

Start-upy zajmujące się analizą danych i automatyzacją pomagają obecnie organizacjom uporządkować i zoptymalizować rolę biura zarządzania projektami (BMP). Najbardziej znanym przykładem jest wykorzystanie przez prezydenta Emmanuela Macrona najnowszych technologii do utrzymywania aktualnych informacji o każdym francuskim projekcie w sektorze publicznym. Te nowe inteligentne narzędzia radykalnie zmienią sposób działania i efektywność pracy BMP:

Lepszy monitorowanie postępów projektu
Możliwość przewidywania potencjalnych problemów i automatycznego rozwiązywania niektórych prostych problemów
Automatyczne przygotowywanie i rozpowszechnianie raportów projektowych, a także zbieranie informacji zwrotnych
Większa precyzja w wyborze najlepszej metodologii zarządzania projektami dla każdego projektu
Monitorowanie zgodności procesów i polityk
Automatyzacja za pomocą wirtualnych asystentów takich funkcji pomocniczych, jak aktualizacja statusu, ocena ryzyka i analiza interesariuszy

3. Ulepszone, szybsze definiowanie, planowanie i raportowanie projektów

Jednym z najbardziej rozwiniętych obszarów automatyzacji zarządzania projektami jest zarządzanie ryzykiem. Nowe programy wykorzystują duże zbiory danych i analizę intelektualną, aby pomóc kierownikom i menedżerom projektów przewidzieć ryzyka, które w przeciwnym razie mogłyby pozostać niezauważone. Narzędzia te mogą już proponować środki mające na celu ich złagodzenie, a wkrótce będą w stanie automatycznie korygować plany, aby uniknąć określonych rodzajów ryzyka.

Takie podejście wkrótce ułatwi definiowanie, planowanie i raportowanie projektów. Obecnie procesy te są czasochłonne, powtarzalne i w większości wykonywane ręcznie. ML, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i generowanie prostego tekstu doprowadzą do tego, że:

Poprawa określenia zakresu projektu dzięki automatyzacji pracochłonnego gromadzenia i analizowania historii użytkowników. Narzędzia te pomogą wykryć potencjalne problemy, takie jak niejasności, duplikaty, pominięcia, niezgodności i złożoności.
Narzędzia ułatwiające procesy planowania i tworzenia szczegółowych planów oraz zapotrzebowania na zasoby
Zautomatyzowane raporty, które nie tylko są tworzone przy mniejszym nakładzie pracy, ale także zastąpią obecne raporty, często sprzed tygodnia, danymi w czasie rzeczywistym. Narzędzia te będą również bardziej szczegółowe niż obecnie, odzwierciedlając status projektu, osiągnięte korzyści, potencjalne opóźnienia i nastroje zespołu w jasny, obiektywny sposób.

4. Wirtualni asystenci projektu

Praktycznie z dnia na dzień ChatGPT zmienił światowe wyobrażenie o tym, jak sztuczna inteligencja może analizować ogromne zbiory danych i generować nowe, natychmiastowe pomysły w postaci prostego tekstu. W zarządzaniu projektami podobne narzędzia staną się podstawą dla „botów” lub „wirtualnych asystentów”. Niedawno firma Oracle ogłosiła stworzenie nowego cyfrowego asystenta do zarządzania projektami, który zapewnia natychmiastowe aktualizacje statusu i pomaga użytkownikom aktualizować czas i postęp realizacji zadań za pomocą tekstu, głosu lub czatu.

Cyfrowy asystent uczy się na podstawie wcześniejszych zapisów czasowych, danych dotyczących planowania projektu i ogólnego kontekstu, aby dostosować interakcję i inteligentnie gromadzić krytycznie ważne informacje o projekcie. PMOtto to wirtualny asystent projektu z obsługą ML, który jest już w użyciu. Użytkownik może poprosić PMOtto: „Zaplanuj dla Johna pomalowanie ściany w przyszłym tygodniu i przydziel mu cały dzień roboczy na wykonanie zadania”. Asystent może odpowiedzieć: „Na podstawie poprzednich podobnych zadań przydzielonych Johnowi wydaje się, że potrzebuje on dwóch tygodni na wykonanie pracy, a nie jednego tygodnia, jak prosiłeś. Czy mam to skorygować?”.

5. Zaawansowane systemy testowe i oprogramowanie

Testowanie jest kolejnym ważnym zadaniem w większości projektów, a kierownicy projektów powinni przeprowadzać testy na wczesnych etapach i często. Obecnie rzadko spotyka się duże projekty, które nie wymagają przetestowania kilku systemów i rodzajów oprogramowania przed uruchomieniem projektu. Wkrótce zaawansowane systemy testowania, które obecnie są dostępne tylko dla niektórych megaprojektów, staną się powszechnie dostępne.

Linia Elizabeth, część projektu Crossrail w Wielkiej Brytanii, to skomplikowana linia kolejowa z nowymi stacjami, nową infrastrukturą, nowymi torami i nowymi pociągami, dlatego ważne było, aby każdy element projektu przeszedł rygorystyczny proces testowania i uruchomienia w celu zapewnienia bezpieczeństwa i niezawodności. Wymagało to bezprecedensowego połączenia sprzętu i oprogramowania, a po pierwszych wyzwaniach zespół projektowy opracował Centrum Integracji Crossrail. To w pełni zautomatyzowane narzędzie testowe poza terenem budowy okazało się nieocenione w zwiększaniu wydajności, oszczędności i odporności systemów. Inżynier systemowy Alessandra Scholl-Sternberg opisuje niektóre z jego cech: „Napisano obszerną bibliotekę automatyzacji systemu, która umożliwia dokonywanie złożonych ustawień, dokładne wykonywanie testów sprawności, testowanie wytrzymałości przez długie okresy czasu oraz przeprowadzanie powtarzalnych testów”. Dokładny audyt może być przeprowadzany na obiekcie 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, bez ryzyka stronniczości operatora.

Udoskonalone i zautomatyzowane rozwiązania do testowania systemowego projektów programowych wkrótce pozwolą wykrywać defekty na wczesnych etapach i samodzielnie korygować procesy. Znacznie skróci to czas poświęcany na uciążliwe testowanie, zmniejszy liczbę poprawek i ostatecznie pozwoli tworzyć łatwe w użyciu rozwiązania bez błędów.

6. Nowa rola kierownika projektu

Dla wielu kierowników projektów automatyzacja znacznej części ich bieżących zadań może wydawać się przerażająca, ale skuteczni menedżerowie nauczą się wykorzystywać te narzędzia na swoją korzyść. Kierownicy projektów nie znikną, ale będą musieli zaakceptować te zmiany i wykorzystać zalety nowych technologii. Obecnie myślimy o międzyfunkcyjnych zespołach projektowych jako o grupie ludzi, ale wkrótce możemy myśleć o nich jako o grupie ludzi i robotów.

Odchodząc od pracy administracyjnej, przyszły kierownik projektu będzie musiał rozwijać silne umiejętności miękkie (Soft Skills), cechy przywódcze, myślenie strategiczne i zmysł biznesowy. Powinni oni skupić się na dostarczaniu oczekiwanych korzyści i dostosowywaniu ich do celów strategicznych. Powinni również dobrze rozumieć te technologie. Niektóre organizacje już włączają sztuczną inteligencję do swoich programów szkoleniowych i certyfikacyjnych z zakresu zarządzania projektami.

Dane i ludzie sprawiają, że przyszłość staje się rzeczywistością

Kiedy te narzędzia będą gotowe do użycia przez organizacje, jak upewnisz się, że Twoja organizacja jest na nie gotowa? Każdy proces wdrażania sztucznej inteligencji zaczyna się od danych, ale musisz również przygotować swoich pracowników.

Nauczanie algorytmów sztucznej inteligencji zarządzania projektami będzie wymagało dużych ilości danych związanych z projektami. Twoja organizacja może przechowywać ogromne ilości historycznych danych dotyczących projektów, ale najprawdopodobniej są one przechowywane w tysiącach dokumentów w różnych formatach plików, rozrzuconych po różnych systemach. Informacje mogą być nieaktualne, wykorzystywać różne taksonomie lub zawierać braki i luki. Około 80% czasu poświęconego na przygotowanie algorytmu ML do użycia zajmuje gromadzenie i czyszczenie danych, podczas którego surowe i nieustrukturyzowane dane są przekształcane w dane ustrukturyzowane, na których można trenować model uczenia maszynowego.

Bez dostępnych i odpowiednio zarządzanych danych transformacja AI nigdy nie nastąpi w Twojej organizacji – ale żadna transformacja AI nie zakończy się sukcesem, jeśli nie przygotujesz siebie i swojego zespołu na zmiany.

Nowa generacja narzędzi nie tylko zmieni technologię zarządzania projektami, ale także całkowicie zmieni naszą pracę w projekcie. Kierownicy projektów muszą być gotowi do szkolenia i trenowania swoich zespołów, aby dostosować się do tej zmiany. Powinni zwracać większą uwagę na interakcje międzyludzkie, a także na czas wykrywać braki umiejętności technologicznych u swoich pracowników i pracować nad ich wyeliminowaniem. Oprócz skupiania się na wynikach projektu, muszą oni skoncentrować się na tworzeniu wysoce wydajnych zespołów, w których członkowie otrzymują wszystko, co niezbędne do pracy z maksymalną wydajnością.

Jeśli poważnie rozważasz zastosowanie sztucznej inteligencji w swoich projektach i praktykach zarządzania projektami, poniższe pytania pomogą Ci ocenić swoją decyzję.

Czy jesteś gotowy poświęcić czas na dokładną inwentaryzację wszystkich swoich projektów, w tym ostatnich aktualizacji ich statusu?
Czy możesz zainwestować zasoby, aby zebrać, oczyścić i uporządkować dane dotyczące swoich projektów?
Czy zdecydowaliście się zrezygnować ze starych nawyków w zarządzaniu projektami, takich jak comiesięczne raporty z postępów?
Czy jesteście gotowi zainwestować w szkolenie swojego zespołu kierowników projektów?
Czy Twoi kierownicy projektów są gotowi wyjść poza swoje tradycyjne strefy komfortu i radykalnie zmienić sposób zarządzania projektami?
Czy Twoja organizacja jest gotowa przyjąć i wdrożyć nową technologię oraz przekazać stery władzy przy podejmowaniu decyzji o coraz wyższych stawkach?
Czy jesteście gotowi pozwolić tej technologii popełniać błędy, podczas gdy uczy się ona lepiej pracować dla Waszej organizacji?
Czy Twój sponsor wykonawczy tego projektu ma możliwości i autorytet w Twojej organizacji, aby przewodzić tej transformacji?
Czy kierownictwo wyższego szczebla jest gotowe poczekać kilka miesięcy, nawet rok, aby dostrzec korzyści płynące z automatyzacji?

Jeśli odpowiedź na wszystkie te pytania brzmi „tak”, to jesteś gotowy, aby rozpocząć tę innowacyjną transformację. Jeśli jednak masz jedną lub kilka odpowiedzi „nie”, musisz popracować nad zmianą ich na „tak”, zanim przejdziesz dalej.