Каждый год в проекты инвестируют огромные суммы, но лишь 35% из них считаются успешными. Одна из причин таких низких показателей - ограниченные возможности технологий, используемых для управления проектами. Большинство организаций все еще полагаются на устаревшие инструменты, такие как электронные таблицы и презентации, которые не отвечают современным требованиям. Использование искусственного интеллекта и других инноваций может значительно повысить эффективность проектов и принести огромную ценность для организаций и общества в целом. Применение новых технологий в управлении проектами будет революционным изменением в этой области.
Новый подход к 5 аспектам управления бизнесом
При использовании нейросетей и других новых технологий начинающие проекты и стартапы могут упростить и автоматизировать большое количество организационных процессов.
- Увеличиваем шансы на успех и расставляем приоритеты
Выбор и приоритеты — это своего рода предсказание: какие проекты принесут наибольшую ценность организации? С помощью машинного обучения можно обнаружить закономерности, которые нельзя обнаружить другими способами, и значительно превзойти человеческую точность в прогнозировании. При помощи машинного обучения мы сможем:
- Быстрее определить проекты, готовые для запуска, с уже заложенными основами
- Выбирать проекты с большими шансами на успех и достижение наивысших преимуществ
- Создавать более сбалансированный портфель проектов и оценивать риски в организации
- Избавиться от предубеждений при принятии решений
- Автоматизируем организационные вопросы
Стартапы, занимающиеся анализом данных и автоматизацией бизнес-процессов, уже сегодня помогают организациям оптимизировать работу офиса при управлении проектами. Президент Эммануэль Макрон, уже сейчас использует подобные технологии, чтобы оперативно получать всю актуальную информацию о проектах в государственном секторе Франции.
Вот как новые инструменты искусственного интеллекта перевернут принципы работы проектных офисов:
- Мониторинг процесса проекта не будет занимать столько времени.
- Прогнозирование возможных проблем и мгновенные предложения по их решению.
- Автоматическое создание и отправка отчетов по проекту и сбор обратной связи.
- Помощь в выборе оптимального метода управления для каждого проекта.
- Планирование и подготовка отчетов станет проще
Одной из самых развитых областей в автоматизации управления проектами является управление рисками. Сегодняшнее программное обеспечение использует большие объемы данных и машинное обучение, чтобы помочь руководителям и менеджерам проектов предвидеть возможные риски. И вскоре они смогут автоматически корректировать планы, чтобы избежать определенных видов рисков.
Это будет реализовано следующим образом:
- Автоматизация сбора и анализа пользовательских историй. Здесь искусственный интеллект играет ключевую роль, обнаруживая потенциальные проблемы, такие как неопределенность, повторения, пропуски, несоответствия и сложности.
- Упрощение процесса планирования и определения ресурсов, делая его более эффективным и понятным.
- Ручная отчетность постепенно будет заменена автоматическим формированием отчетов с использованием данных в реальном времени, что позволяет сократить затраты на труд. Будущие отчеты будут объективно отражать статус проекта, достигнутые преимущества, возможные отставания и настроение команды. Таким образом, будет обеспечена более полная и точная информация о проекте.
- Виртуальные помощники
С появлением чат-бота ChatGPT произошла революция в понимании того, как искусственный интеллект способен анализировать большие базы данных и давать мгновенные ответы и решения. В области управления проектами подобные инструменты станут основой для ботов или виртуальных помощников.
Например, компания Oracle недавно анонсировала нового цифрового помощника для управления проектами, который обеспечивает мгновенные обновления статуса и помогает пользователям обновлять информацию о времени и прогрессе задач с помощью текстовых сообщений, голосовых команд или чата.
5. Тестирование проектов: революционные системы и программное обеспечение
Тестирование играет важную роль в успехе проекта, требуя раннего внимания руководителей. Современные проекты немыслимы без тщательного тестирования множества систем и программного обеспечения перед запуском.
Примером служит новая Линия Елизаветы в Великобритании — сложная железнодорожная система, интегрированная в существующую транспортную сеть. Каждый компонент системы прошел обязательное тестирование для обеспечения безопасности и надежности.
Для этого проекта была разработана инновационная система интеграции, известная как Crossrail. Этот автоматизированный центр управления тестированием значительно повысил эффективность, экономичность и надежность системы после начальных трудностей.
Передовые системы тестирования проектного программного обеспечения будут играть ключевую роль в будущем, обнаруживая ошибки на ранних стадиях и автоматически их исправляя. Такой подход сократит время тестирования, уменьшит повторные операции и предложить надежные решения, свободные от ошибок.
Данные, команда и успех проектов
Чтобы наступило будущее, где искусственный интеллект активно помогает компаниям в ведении бизнеса, для обучения нейросетей требуются объемные данные. Однако хранящаяся информация о проектах часто не структурирована, устарела и требует очистки. Подготовка данных занимает значительное время.
Внедрение новых инструментов ИИ требует готовности команды и структурированности данных. Руководители должны уметь обучать своих сотрудников и сосредоточиться на создании высокоэффективных команд с необходимыми знаниями и ресурсами. Важно также обратить внимание на взаимодействие внутри команды и повышение квалификации.
Перечень вопросов для проверки готовности к автоматизации проекта
Если вы рассматриваете возможность использования искусственного интеллекта при управлении проектами, задайте себе следующие вопросы, чтобы понять, насколько ваша компания готова перейти на новый этап развития:
- Готовы ли вы потратить время на составление точного учета и описания своих проектов со всеми последними обновлениями статуса?
- Можете ли вы найти возможности для того, чтобы собрать данные о своих проектах за несколько месяцев и очистить эти данные от ошибок?
- Готовы ли вы отказаться от старых методик управления (например, ежемесячных докладных записей) ради более продуктивной работы?
- Вы готовы инвестировать в обучение способностям по использованию новых технологий менеджерам из вашей команды?
- Смогут ли все члены рабочей группы приспособиться к новому подходу?
- Ваш бизнес может быть должным образом оснащен для принятия ключевых решений ИИ?
- Вы готовы к тому, что ИИ может допускать ошибки в процессе обучения и совершенствования своих навыков для более эффективной работы компании в будущем?
- Главный спонсор проекта имеет достаточные возможности и авторитет, чтобы одобрить новые технологии?
- Старший менеджмент рабочей группы готов подождать несколько месяцев или даже до полугода, чтобы увидеть результат автоматизации?
