Boty i sztuczna inteligencja wkrótce zrewolucjonizują zarządzanie projektami. Już niebawem systemy AI (ang. artificial intelligence) będą wyręczać project managerów w codziennych zadaniach z zakresu administracji i zarządzania. Przerażająca myśl czy raczej ekscytująca perspektywa? Czytaj dalej, aby dowiedzieć się, jak sztuczna inteligencja zmieni sposób, w jaki pracujemy.
Sztuczna inteligencja może nie tylko zautomatyzować rutynowe i powtarzalne czynności, ale także umożliwić przetwarzanie informacji na poziomach, które przewyższają nasze możliwości! Następnie, może wykorzystywać te przetworzone dane, aby wydobywać z nich różne wartościowe informacje, formułować zalecenia, wykonywać bardziej złożone czynności, poszerzać kreatywne horyzonty i wspierać proces decyzyjny – czasami metodami, które są obecnie niedostępne dla człowieka.
Zgodnie z klasyfikacją zaproponowaną przez stowarzyszenie Project Management Institute, kompetencje managerów projektów można podzielić na kilka obszarów wiedzy. Obejmują one:
Zobacz, jak inteligentne boty będą wspierać kierowników projektów w każdym z tych obszarów.
Zarządzanie integracją
Inteligentne boty w postaci cyfrowych asystentów będą mogły być integrowane z Siri oraz Asystentem Google’a, aby dostarczać natychmiastowe odpowiedzi na zapytania kierownika projektu. Wyobraź sobie, że możesz otrzymać szybką odpowiedź na pytanie takie, jak: „Kiedy powinno być ukończone zadanie XYZ?”, czy „Jak dziś wygląda dostępność zasobów?” lub uzyskać inne ważne informacje w czasie rzeczywistym i wyrażone w języku naturalnym!
Sztuczna inteligencja przyczyni się również do lepszej integracji wysiłków w zespole, zapewniając synergię i dobrą współpracę pomiędzy jego członkami. Na przykład, system oparty na inteligencji kognitywnej zainstalowany w czujniku laboratoryjnym może wykrywać zmiany temperatury i automatycznie wysyłać powiadomienia do kierownika projektu. Cyfrowy asystent niezwłocznie utworzy stosowny wpis o problemie w systemie, a manager projektu będzie mógł wyznaczyć osobę odpowiedzialną za rozwiązanie problemu. Następnie, wybrana osoba z zespołu będzie mogła podjąć niezbędne działania naprawcze i zapobiegawcze, które system wykorzysta do poprawy swoich zdolności poznawczych, co w efekcie pozwoli zapobiec podobnym problemom w przyszłości.
Zarządzanie zakresem projektu
Jednym z głównych zadań project managera jest tworzenie struktury podziału prac (ang. work breakdown structure, WBS). Jest ona podstawą planowania, alokacji zasobów i kontroli w projekcie.
Sztuczna inteligencja będzie mogła być wykorzystywana do tworzenia zaawansowanych struktur podziału prac obejmujących zasoby, zadania, relacje i ograniczenia występujące w projekcie. Programy do zarządzania projektami, które obsługują algorytmy samouczenia maszyn, będą automatycznie konwertować te struktury na mapy myśli ze szczegółowo rozpisanymi zadaniami i występującymi między nimi powiązaniami. Następnie, korzystając z bazy wiedzy przedsiębiorstwa, system sztucznej inteligencji będzie mógł planować zadania, a także rekomendować wskaźniki efektywności (KPI) dla zespołu.
Zarządzanie czasem
Systemy AI rozumieją strukturę podziału prac, dzięki czemu mogą sugerować alternatywne harmonogramy dla realizacji projektów. Bardziej inteligentne systemy kognitywne rozumieją nawet zależności funkcjonalne między zadaniami i w oparciu o nie mogą planować i ustalać harmonogramy. Monitorując na bieżąco postępy i wydajność zespołu, mogą także wprowadzać w nich stosowne zmiany. W rezultacie, pozwoli to nie tylko zwiększyć produktywność zespołu, ale także poprawi współpracę pomiędzy jego członkami.
Systemy AI mogą także określać, czy realizacja projektu przebiega zgodnie z planem oraz czy poszczególne zadania są zagrożone lub znajdują się na ścieżce krytycznej. Oczywiście w tym celu, członkowie zespołu będą musieli wprowadzać do systemu odpowiednie dane, aby system mógł wykrywać problemy i dostarczać możliwe rozwiązania kierownikowi projektu.
Weźmy jako przykład system AI o nazwie „Grok”. Pierwotnie opracowany przez firmę Numenta, Grok jest systemem sztucznej inteligencji używanym do wykrywania anomalii w systemach IT. Wskazuje zespołom problematyczne obszary i pomaga wykrywać nietypowe zachowania, aby zmniejszać czas przestoju. Pozostałe zastosowania tego systemu obejmują:
- wykrywanie podejrzanych zachowań,
- monitorowanie zasobów,
- śledzenie geoprzestrzenne.
Zarządzanie ryzykiem
Jednym z najważniejszych aspektów zarządzania projektami jest szacowanie i zarządzanie ryzykiem. Polega nie tylko na stworzeniu dobrego planu i jego realizacji. Wzajemne zależności występujące w projekcie oraz czynniki zewnętrzne powodują, że trudno przewidzieć jego wyniki.
Nowoczesne systemy kognitywne wykorzystują uczenie maszynowe, aby prognozować wyniki projektów. W tym celu, stosują analizę prawdopodobieństwa w oparciu o ogromne zbiory danych przechowywanych w systemie. Biorą pod uwagę nawet te czynniki, które mogą zostać pominięte przez człowieka i obliczają związane z tym ryzyko. Dzięki temu umożliwiają kierownikowi projektu podjęcie działań naprawczych, a tym samym wyeliminują ryzyko niepowodzenia projektu.
Zarządzanie jakością
Systemy AI mogą być wykorzystywane przez kierowników projektów do oceny jakości postępów nad projektem i uzyskiwania informacji na wyższych poziomach. Z pomocą zaawansowanego oprogramowania, inteligentny asystent może analizować skomplikowane umowy, rozumieć najważniejsze pojęcia, zależności i zobowiązania. Dzięki temu, zamiast tracić czas na wertowanie setek stron dokumentacji, kierownicy projektów będą mogli skoncentrować swoje wysyłki na podnoszeniu jakości pracy oraz innych kwestiach, które wymagają wykorzystania ich profesjonalnego osądu.
Przykładem takiego systemu jest Microsoft Cognitive Toolkit. Wcześniej znany jako CNTK, jest zestawem narzędzi opartym na modelu głębokiego uczenia się, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do opisywania sztucznych sieci neuronowych w zespole lub procesie, a następnie przedstawia je za pomocą skierowanego wykresu.
Załóżmy, że chcielibyśmy zastosować go do rozpoznawania obrazów. System samodzielnie nauczyłby się rozpoznawać obrazy w oparciu o uprzednio zdefiniowane znaczniki na zbiorze zdjęć. Czy to nie wspaniałe?
Cel projektu i jego interesariusze
Z pomocą algorytmów analizy sentymentu, systemy AI mogą analizować wiadomości od klientów, aby jak najlepiej zrozumieć ich potrzeby. Mogą również sugerować pracownikom odpowiedzi na skargi i zapytania klientów. Dzięki temu, manager projektu będzie mieć pewność, że wszyscy interesariusze działają na rzecz osiągnięcia celów projektu.
Zarządzanie zasobami ludzkimi
Boty mogą również porównywać umiejętności wymagane w projekcie z zasobami dostępnymi w organizacji i sugerować te najodpowiedniejsze.
Załóżmy, że chcesz stworzyć aplikację webową dla firmy, która zajmuje się tworzeniem gier. Czego będziesz potrzebować?
- Zespołu programistów?
- Managerów?
- Zespołu testerów?
Na pewno tak. Ważniejszą kwestią jest jednak właściwy dobór członków zespołu tak, aby ich umiejętności odpowiadały wymaganiom projektu. Tu też z pomocą przychodzi nam sztuczna inteligencja.
Bazując na macierzy zasobów i umiejętności, systemy AI będą mogły identyfikować umiejętności, które wymagają wypracowania lub udoskonalenia, a następnie sugerować odpowiednie szkolenia.
Boty będą także mogły skanować źródła danych (np. LinkedIn) i na ich podstawie tworzyć listy najlepszych kandydatów, co znacząco ułatwi życie kierownikom projektów. Podobnie w przypadku zadań wymagających zaangażowania freelancerów – dzięki integracji z botami planującymi, asystenci AI będą mogli sugerować odpowiednich wykonawców do różnych zadań.
Komunikacja
Planując wprowadzenie nowego produktu na rynek, kluczowe jest określenie grupy docelowej oraz zrozumienie jej potrzeb. Systemy AI będą pomagać kierownikom projektów w gromadzeniu opinii i komentarzy klientów na temat produktów poprzez analizowanie wpisów z portali społecznościowych takich, jak Twitter czy Facebook, recenzji publikowanych w sieci itp., i na ich podstawie sugerować możliwe zmiany. To z kolei umożliwi kierownikom projektów priorytetyzację obszarów wymagających natychmiastowej uwagi.
Trójkąt kompetencji kierownika projektu
Kompetencje kierownika projektu można podzielić na trzy obszary tworzące tzw. trójkąt kompetencji kierownika projektu (ang. talent triangle). Te trzy obszary to: kompetencje techniczne, przywódcze oraz biznesowo-strategiczne. Systemy AI będą wspomagać kierowników projektów we wszystkich tych obszarach poprzez dostarczanie im wartościowych informacji opartych na danych oraz rekomendacji. Zamiast tracić czas na niepotrzebne czynności, będą mogli skupić się np. na planowaniu strategicznym.
Kolejnym obszarem, w którym konieczność zajmowania się wieloma skomplikowanymi sprawami może zwiększać ryzyko niepowodzenia projektu jest przywództwo. Sztuczna inteligencja będzie wspierać działania kierowników projektów na wielu płaszczyznach, pozwalając im skoncentrować się najważniejszych obszarach.
Boty i sztuczna inteligencja + zarządzanie projektami = nadchodzi rewolucja!
Wraz z upowszechnianiem się systemów AI, kierownicy projektów będą mogli optymalizować swoje działania, a w efekcie maksymalizować sukces produktów. Choć wykorzystywanie botów i sztucznej inteligencji do zarządzania projektami znajduje się dopiero na wczesnym etapie, już niebawem będą one zmieniać sposób realizacji i zarządzania projektami.
Jest jednak coś, czego sztuczna inteligencja nie będzie mogła zrobić, a mianowicie nigdy nie zastąpi człowieka. Pozwalając kierownikom projektów skoncentrować się tylko na tych aspektach ich pracy, które wymagają udziału człowieka, sztuczna inteligencja otworzy drzwi do nieskończonych możliwości i rozwijania kreatywności. Cytując Elona Muska, CEO firmy Tesla Motors: „Ludzie muszą połączyć się z maszynami. W przeciwnym wypadku staną się zbędni”.
ŹRÓDŁA:
- What If Project Managers Get Replaced By Bots And AI?
- 3 ways AI will change project management for the better
- How AI could revolutionize project management
- The Use of AI Bots in Project Management
- AI will transform project management! Are you ready?
- Reinventing The Role Of Project Manager
