Как ИИ помогает управлять проектами

Согласно исследованию McKinsey, 72% компаний внедрили ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, что демонстрирует устойчивый рост технологии на рынке по сравнению с прошлыми годами (около 50% в предыдущие шесть лет).

Судьба у руководителей проектов незавидная: им приходится создавать планы, уметь анализировать большие массивы данных и оценивать риски.

ИИ становится незаменимым инструментом, который позволяет сосредоточиться на стратегически важных вопросах и оставить рутинную работу машине, что никогда не устает.

Но какие конкретные задачи проектный менеджер может делегировать ИИ в 2024 году? Какие преимущества и недостатки сопровождают внедрение подобных технологий? Ответим на эти вопросы детально.

Что проектный менеджер может делегировать ИИ сегодня?

Деятельность проектного менеджера состоит из множества часто параллельных процессов: постановка задач, контроль сроков, управление ресурсами, взаимодействие с командой и заинтересованными сторонами. Искусственный интеллект помогает автоматизировать часть этих процессов, что позволяет менеджеру высвобождать время для более значимых задач. Вот список ключевых обязанностей, которые современные ИИ-алгоритмы уже могут взять на себя.

1. Анализ данных и расчет прогнозов

Одна из важнейших функций ИИ в современном проектном управлении – обработка данных. Он способен анализировать огромные объемы информации, выявлять паттерны и прогнозировать вероятные сценарии. Например, может заранее предсказать, что проект выйдет за пределы бюджета или сроки окажутся нереалистичными, анализируя текущие и прошлые данные.

2. Автоматизация расписаний и распределение ресурсов

ИИ способен не просто генерировать планы или графики, он учитывает множество факторов: текущую загруженность команды, доступные ресурсы, критические точки проекта и другие параметры. Более того, такие алгоритмы могут динамически изменять планы в реальном времени, корректируя расписание или перераспределяя задачи в случае изменений.

3. Мониторинг выполнения задач и создание отчетов

Современные ИИ-системы эффективно следят за выполнением задач всеми участниками проекта. Интеграция таких технологий в инструменты управления проектами позволяет автоматически отслеживать прогресс и уведомлять команду и менеджеров о статусе операций. Помимо этого, ИИ способен в автоматическом режиме формировать отчеты для заказчиков или ключевых заинтересованных сторон.

4. Управление рисками и их прогнозирование

Оценка рисков – важный аспект любого проекта. Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют данные и помогают выявить потенциальные угрозы. Например, если зафиксирована задержка на одном из этапов, ИИ на основе статистического анализа предложит меры для смягчения возможных последствий. Это помогает проектным менеджерам минимизировать неожиданные проблемы.

5. Поддержка коммуникации в коллективе

ИИ может полностью или частично автоматизировать внутреннее взаимодействие команды через чат-боты или умных помощников. Эти системы напоминают о приближающихся дедлайнах, организуют встречи, собирают обратную связь от участников проекта и обеспечивают все нужные уведомления для слаженного взаимодействия между коллегами.

6. Значительное сокращение рутины

Поможет составить список задач, написать краткое содержание текста и собрать пост в соцсети. Так, ИИ встроенный в сервис TEAMLY, способен за секунды создать красивый текст на основе «наброска из мыслей», развернуть мысли автора или наоборот убрать воду. А за счет связки с базой знаний, становится еще и архивариусом. При вводе запроса в поисковую строку искусственный интеллект соберет вместе информацию из разных релевантных статей.

Плюсы и минусы применения ИИ в проектах

Как и любая технология, искусственный интеллект в управлении проектами дает как положительные результаты, так и имеет ограничения. Рассмотрим эти аспекты подробнее, чтобы понять, в каких случаях внедрение ИИ окажется наиболее эффективным.

Преимущества применения ИИ

1. Оптимизация времени

ИИ успешно берет на себя выполнение рутинных задач, таких как формирование отчетов или анализ больших массивов данных, что позволяет проектным менеджерам сосредоточиться на важнейших аспектах управления.

2. Сведение ошибок к минимуму

Искусственный интеллект работает с высокими показателями точности, что уменьшает вероятность ошибок, вызванных человеческими ограничениями – невнимательностью или нехваткой времени.

3. Точные прогнозы

ИИ способен строить прогнозы на основе исторических данных и текущих трендов. Например, такие технологии анализируют изменения бюджета или сроков, подсвечивая возможные риски задолго до их реализации.

4. Мгновенная реакция на изменения

Алгоритмы работают в режиме реального времени, моментально сообщая об отклонениях от первоначального плана. Это позволяет проектным менеджерам оперативно вмешиваться в процесс и принимать необходимые меры.

5. Общая экономия ресурсов

Хотя внедрение может быть дорогостоящим на старте, оно значительно снижает операционные издержки в долгосрочной перспективе. Технология упрощает планирование, сокращает перерасход ресурсов и способствует более эффективной работе команды.

6. Упрощение коммуникаций

Автоматические напоминания о задачах, отчеты и оповещения обеспечивают поддержку рабочих процессов, устраняя зависимости от человеческого фактора в повседневной коммуникации.

Недостатки внедрения ИИ

1. Высокая стоимость внедрения

Интеграция требует изначальных вложений, связанных как с самой технологией, так и с обучением сотрудников, которые будут с ней работать.

2. Сложности с креативными задачами

Алгоритмы искусственного интеллекта пока недостаточно развиты для решения нестандартных и творческих задач. Их основное назначение – автоматизация рутинных процессов, но они не заменяют человеческую креативность.

3. Ограниченность данных

Для работы современных алгоритмов нужны большие объемы данных. При недостатке или низком качестве информации предсказания ИИ могут быть неточными или бесполезными.

4. Проблемы интеграции

Многие компании сталкиваются с трудностями при внедрении ИИ, будь то из-за недостаточной квалификации сотрудников или несовместимости с уже существующими системами.

5. Риск уязвимости данных

ИИ-системы часто работают с конфиденциальной информацией, что создает дополнительные риски утечек данных или хакерских атак. Компании должны заранее защищать технологии и базу данных.

6. Этические вопросы

Использование ИИ вызывает множество этических вопросов, в том числе, связанные с сокращением рабочих мест, полным доверием к автоматическим решениям и ответственностью за ошибки.

Заключение

Тем не менее, важно помнить, что внедрение искусственного интеллекта в проекты требует взвешенного подхода. Нужно учитывать как преимущества, так и потенциальные риски, чтобы максимально эффективно его использовать. Будущее проектного менеджмента – это гибридный подход, где человек и ИИ работают вместе, используя сильные стороны друг друга.

Используйте инструменты TEAMLY, чтобы упростить рабочие процессы

Записывайтесь на онлайн-презентацию! Продемонстрируем интерфейс и все возможности платформы

Получить демо