Ar dirbtinis intelektas pakeis projektų vadovus? [Vaizdo įrašas ir viktorina]

Trumpai tariant: DI visiškai nepakeis stiprių projektų vadovų, tačiau perims įprastą, daug administravimo reikalaujantį projektų darbą, kuriame užduotys yra struktūrizuotos, kartojamos ir apima daug duomenų. Projektų vadovai išlieka vertingi, kai jie pasitelkia sprendimus, atskaitomybę, suinteresuotųjų šalių įtaką ir žmonių lyderystę dviprasmiškose ar didelio spaudimo situacijose.

Svarbiausios išvados: Administravimo darbas: automatizuokite ataskaitų teikimą, pastabas, tvarkaraščius ir įprastinį koordinavimą, kai tik įmanoma.

Atskaitomybė: Už sprendimus, kompromisus, eskalavimą ir rezultatų pateikimą atsakykite žmonėms.

Žmogaus sprendimas: teikite pirmenybę įtakai, deryboms, moralei, dviprasmybei ir organizacinei politikai.

Dirbtinio intelekto sklandumas: išmokite, kaip gerai siųsti komandas, tikrinti rezultatus, apsaugoti duomenis ir valdyti apribojimus.

Ateities PMO: naudokite dirbtinį intelektą, kad sumažintumėte triukšmą, pagerintumėte valdymą ir paaštrintumėte sprendimus dėl portfelio.

Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio:

🔗 Ar dirbtinis intelektas pakeis žiniatinklio kūrėjus?
Sužinokite, kaip dirbtinis intelektas keičia žiniatinklio kūrimo ateitį.

🔗 Ar dirbtinis intelektas pakeis statybos inžinierius?
Supraskite dirbtinio intelekto poveikį statybos inžinierių vaidmenims ir darbo eigoms.

🔗 Ar dirbtinis intelektas pakeis buhalterius?
Sužinokite, kaip automatizavimas keičia buhalterijos užduotis ir karjerą.

🔗 Ar dirbtinis intelektas pakeis sunkvežimių vairuotojus?
Sužinokite, kaip autonominės technologijos gali paveikti sunkvežimių vairuotojų darbą.

1. Ar dirbtinis intelektas pakeis projektų vadovus? Trumpas, šiek tiek erzinantis atsakymas

Ar dirbtinis intelektas pakeis projektų vadovus? Administracinių projektų vadovų atveju – galbūt. Strateginių, į žmones orientuotų projektų vadovų atveju – mažai tikėtina.

Dirbtinis intelektas jau keičia projektinį darbą automatizuodamas įprastas užduotis, padėdamas analizuoti duomenis, palaikydamas sprendimų priėmimą ir pagreitindamas ataskaitų teikimo procesus. PMI (Programavimo ir planavimo institutas) apibrėžia dirbtinį intelektą kaip jėgą, galinčią supaprastinti projektų vykdymą ir pakelti projektų specialistus nuo taktinio įgyvendinimo prie strategiškesnio poveikio.

Taigi, pakeičianti istorija nėra „DI prieš projektų vadovą“. Ji labiau panaši į:

• Dirbtinis intelektas pakeičia pasikartojantį projektų administravimą.

• Dirbtinis intelektas padeda priimti struktūrizuotus sprendimus.

• Dirbtinis intelektas apsunkina silpnos komunikacijos slėpimą.

• Dirbtinis intelektas padidina greičio ir aiškumo lūkesčius.

• Dirbtinis intelektas apdovanoja projektų vadovus, kurie supranta strategiją, žmones ir sistemas.

Pastarasis dalykas yra svarbus. Vidutinis pirmininkas, kuris tik persiunčia atnaujinimus ir kiekviename susitikime klausia: „Ar yra kokių nors kliūčių?“, turi problemų. Atsiprašau, bet taip. Pirmininkas, kuris gali suderinti vadovus, valdyti riziką, daryti įtaką komandoms, spręsti dviprasmybes ir paversti verslo tikslus koordinuotais veiksmais? Toks žmogus tampa vertingesnis, o ne prastesnis. Tyliai dirbtinis intelektas gali padėti lengviau pastebėti puikius pirmininkus.

2. Koks geras atsakymas į klausimą „Ar dirbtinis intelektas pakeis projektų vadovus?“ 🤔

Geras atsakymas į klausimą „Ar dirbtinis intelektas pakeis projektų vadovus?“ turi atskirti pareigų pavadinimą nuo paties darbo.

Projektų valdymas nėra vienas dalykas. Tai darbų rinkinys, įskaitant:

• Planavimas

• Planavimas

• Biudžeto stebėjimas

• Rizikos valdymas

• Suinteresuotųjų šalių komunikacija

• Susitikimų moderavimas

• Konfliktų sprendimas

• Išteklių koordinavimas

• Ataskaitų teikimas

• Sprendimų palaikymas

• Pokyčių valdymas

• Tiekėjų ir priklausomybių valdymas

• Komandos vadovavimas

Dirbtinis intelektas gali padėti su daugeliu šių problemų. Kai kurias iš jų jis gali atlikti stebėtinai gerai. Pateikite jam posėdžių užrašus ir jis gali apibendrinti sprendimus. Pateikite jam painų rizikos žurnalą ir jis gali sugrupuoti problemas. Paprašykite jo parengti suinteresuotųjų šalių atnaujinimo projektą ir jis gali sukurti ką nors padoraus, galbūt net pernelyg išbaigto, pavyzdžiui, viešbučio vestibiulį, apsimetantį strategijos dokumentu.

Tačiau projektų valdymas taip pat yra emocinis darbas. Tai vertinimas neapibrėžtumo sąlygomis. Tai supratimas, kodėl komanda sako „gerai“, kai niekas nėra gerai. Tai žinojimas, kada vėlavimas yra techninis, politinis, finansinis ar tiesiog žmogiškas.

Taigi geras atsakymas nėra dramatiškas. Jis yra daugiasluoksnis: dirbtinis intelektas pakeis užduotis, performuluos vaidmenis ir pakels kartelę. Jis stebuklingai neprisiims atsakomybės.

3. Palyginimo lentelė: DI ir projektų vadovai realiame projektų darbe 📊

Projekto darbo sritis	Ką DI gali gerai padaryti	Kas vis dar priklauso projektų vadovams	Pakeitimo rizika
Būsenos ataskaitos	Atnaujinimų juodraščiai, pažangos apibendrinimas, trūkstamos informacijos aptikimas	Nuspręskite, kas svarbu, politiškai įrėminkite riziką	Aukštas pagrindinių ataskaitų teikimo lygis
Planavimas	Siūlyti laiko juostas, pažymėti konfliktus, įvertinti priklausomybes	Derykitės dėl kompromisų, valdykite realius apribojimus	Vidutinis
Susitikimo užrašai	Užfiksuokite veiksmus, sprendimus, savininkus – paprastai greitai	Paaiškinkite prasmę, užginčykite neaiškius įsipareigojimus	Aukštas užrašams
Rizikos valdymas	Taškiniai modeliai, siūlomi švelninimai	Įvertinkite griežtumą, tinkamu momentu padidinkite	Vidutinis
Suinteresuotųjų šalių valdymas	El. laiškų juodraščiai, auditorijos segmentavimas	Ugdykite pasitikėjimą, įtaką, perskaitykite aplinką	Žemas
Biudžeto stebėjimas	Stebėkite nukrypimus, apibendrinkite išlaidas	Priimkite kompromisus, ginkite investavimo pasirinkimus	Vidutinis
Komandos vadovavimas	Siūlyti registracijas ir raginimus	Motyvuokite, saugokite, konsultuokite, atblokuokite žmones	Žemas
Strategijos derinimas	Susieti tikslus su užduotimis, sukurti sistemas	Iššūkis prioritetams, politika – jos įgyvendinimas	Mažai, bet ne nulis

Atkreipkite dėmesį į dėsningumus. Dirbtiniam intelektui gerai sekasi, kai darbas yra struktūrizuotas, kartojamas ir daug duomenų. Žmonės yra svarbiausi, kai darbas yra dviprasmiškas, emocingas, politinis ar susijęs su didelėmis rizikomis.

O projektinis darbas iš esmės yra dviprasmybių sumuštinis su susitikimais viršuje. 🥪

4. Projektų valdymo užduotys, kurias dirbtinis intelektas greičiausiai perims

Būkime atviri: daugelis projektų valdymo užduočių yra nuobodžios. Būtina, žinoma, bet nuobodžios. Dirbtinis intelektas joms yra sunkiausia.

Labiausiai automatizuojamos projektų valdymo užduotys apima:

• Pirmųjų projekto planų juodraščių kūrimas

• Susitikimų stenogramų santrauka

• Savaitinių būsenos ataskaitų rengimas

• RAID žurnalų atnaujinimas

• Rizikos ir problemų suskirstymas į kategorijas

• Tolesnių el. laiškų rašymas

• Suinteresuotųjų šalių informacinių pranešimų rengimas

• Užduočių priklausomybių tikrinimas

• Projekto atnaujinimų vertimas skirtingoms auditorijoms

• Paprastų ataskaitų sričių generavimas

• Faktinės pažangos palyginimas su suplanuotais etapais

PMI dirbtinio intelekto projektų valdymo gairėse pabrėžiama, kad automatizavimas, duomenų analizė, išmanioji pagalba ir sprendimų priėmimas yra pagrindiniai būdai, kaip dirbtinis intelektas keičia profesiją.

Tai reiškia, kad „administracijos gausos kupinas premjero“ vaidmuo yra apribojamas. Ne dingsta per naktį. Apribojamas. Kaip citrina biudžeto peržiūroje.

Kai pagrindinė jūsų vertybė yra rankiniu būdu rinkti atnaujinimus iš dešimties žmonių ir įklijuoti juos į skaidrių rinkinį, dirbtinis intelektas jau gali atlikti didelę šio darbo dalį. Galbūt ne tobulai. Bet pakankamai gerai, kad kiltų klausimas: kodėl žmogus pusę dienos formatuoja raudonai geltonus-žalius langelius?

Atsakymas anksčiau būdavo „nes kažkas turi“. Dabar atsakymas yra „galbūt robotas tai daro“

5. Projektų valdymo įgūdžiai, kuriuos dirbtinis intelektas sunkiai pakeičia 🧠

Čia projektų vadovai vis dar turi rimtų problemų.

Dirbtinis intelektas iš tikrųjų neprisiima atsakomybės. Jis neturi politinių pasekmių. Jis nesupranta pasitikėjimo taip, kaip jį supranta žmonės. Žinoma, jis gali analizuoti nuotaikas, bet nejaučia nejaukios tylos po to, kai finansų direktorius paklausia, kodėl pristatymo data vėl perkelta.

Įgūdžiai, kuriuos dirbtinis intelektas sunkiai pakeičia, yra šie:

• Vykdomosios valdžios įtaka

• Konfliktų sprendimas

• Derybos

• Etinis vertinimas

• Prioritetų nustatymas esant spaudimui

• Komandos moralės skaitymas

• Dviprasmybių valdymas

• Koučingo teikimo komandos

• Apsauginis dėmesys

• Sakyti „ne“ nesugriaunant santykių

• Organizacinės politikos supratimas

Pasaulio ekonomikos forumo darbas darbo ir įgūdžių srityje nuolat pabrėžia technologinių įgūdžių ir žmogiškųjų gebėjimų derinį, o darbdaviai pabrėžia tokius įgūdžius kaip analitinis mąstymas, atsparumas, lankstumas, lyderystė ir socialinė įtaka.

Tai labai svarbi užuomina. Saugiausias ministras pirmininkas yra ne tas, kuris vengia dirbtinio intelekto. Tai tas, kuris derina dirbtinio intelekto išmanymą su sprendimų priėmimu, bendravimu ir lyderyste.

Projektų vadovai, kurie gali pasitelkti dirbtinį intelektą, kad judėtų greičiau ir išliktų žmogiški, tampa pavojingi gerąja prasme. Jie gali geriau pasiruošti susitikimams, užduoti aštresnius klausimus, anksčiau nustatyti riziką ir praleisti mažiau laiko grumdamiesi su administracinėmis naštomis. Tai suteikia savotišką laisvę.

6. Kodėl „DI pakeičia projektų vadovus“ yra netinkamas požiūris

Frazė „Ar dirbtinis intelektas pakeis projektų vadovus?“ skambi, bet šiek tiek kreiva. Geresnis klausimas yra toks: kurios projektų valdymo dalys taps automatizuotos, o kurios taps vertingesnės?

Nes darbas paprastai neišnyksta švariai. Jis mutuoja.

Pagalvokite apie skaičiuokles. Jos nepašalino finansų specialistų. Jos pakeitė gero finansų darbo išvaizdą. Staiga rankinė aritmetika tapo mažiau svarbi, o modeliavimas, interpretavimas ir verslo partnerystė tapo svarbesni.

Dirbtinis intelektas gali atlikti kažką panašaus į projektų valdymą.

Ateities ministras pirmininkas gali praleisti mažiau laiko:

• Užduočių atnaujinimų paieška

• Ataskaitų formatavimas

• Perrašant užrašus

• Pagrindinių šablonų kūrimas

• Ieškoma senų žinučių

• Planų palyginimas rankiniu būdu

Ir dar daugiau laiko:

• Lyderystės derinimas

• Sprendimų kokybės gerinimas

• Tarpfunkcinės trinties valdymas

• Pristatymo sistemų projektavimas

• Komandų koučingas pokyčių metu

• Strategijos pavertimas įgyvendinimu

• Dirbtinio intelekto padedamų darbo eigų valdymas

„McKinsey“ apskaičiavo, kad generatyvinis dirbtinis intelektas ir kitos automatizavimo technologijos galėtų reikšmingai prisidėti prie produktyvumo augimo, kartu reikalaudamos, kad darbuotojai išmoktų naujų įgūdžių, o kai kuriais atvejais – ir keistų profesijas.

Tai yra blaivi, bet svarbi tiesa. Dirbtinis intelektas ne tik panaikina darbą. Jis perskirsto pastangas. Kartais žiauriai, kartais gražiai, dažnai ir taip, ir taip.

7. Didžiausią riziką patiriantys projektų vadovai 😬

Kai kurie premjerai yra labiau pažeidžiami nei kiti.

Didžiausios rizikos projektų vadovai paprastai yra tie, kurie:

• Dažniausiai dirba susitikimų planuotojais

• Venkite sunkių pokalbių

• Pasikliauti šablonais nesuprantant konteksto

• Praneškite informaciją, bet retai ją interpretuokite

• Užuot viską spręsę, eskaluokite

• Nesuprantu verslo plano

• Negaliu aiškiai paaiškinti kompromisų

• Priešinkitės dirbtinio intelekto įrankių mokymuisi

• Slėptis už proceso, kai reikia sprendimo

Tai griežta, bet nenoriu įžeisti. Daug organizacijų apmokė projektų vadovus į šią sritį. Jie labiau vertino būsenos atnaujinimus, valdymo ritualus ir „proceso laikymąsi“ nei rezultatus. Tada visi atrodė nustebę, kai projektų vadovai tapo skaičiuoklių piemenimis.

Dirbtinis intelektas nebus malonus skaičiuoklių piemenims. 🐑

Kai premjero kalendorius pilnas, bet retai prašoma jo nuomonės, tai yra įspėjamasis ženklas. Ateitis priklauso premjerams, kurie gali atsakyti į tokius klausimus kaip:

• Kokio sprendimo reikia?

• Kam reikia daryti įtaką?

• Kokia rizika yra nepakankamai įvertinama?

• Kokia priklausomybė yra netikra, o kokia – tikra?

• Kokį kompromisą apsimetame nematantys?

• Ką reiškia sėkmė verslui?

Tai ne klausimai, kuriuos reikia greitai išspręsti. Tai lyderystės klausimai.

8. Projektų vadovai, kurie klestės su dirbtiniu intelektu 🚀

Klestantys premjerai naudosis dirbtiniu intelektu kaip elektriniu įrankiu, o ne kaip asmenybės pakaitalu.

Stiprūs dirbtinio intelekto pagrindu veikiantys projektų vadovai:

• Naudokite dirbtinį intelektą braižymui, o tada pritaikykite savo nuožiūrą

• Kurkite geresnius rizikos modelius

• Kurkite aiškesnius suinteresuotųjų šalių pranešimus

• Automatizuoti pasikartojančias ataskaitas

• Užduokite geresnius klausimus apie projekto duomenis

• Renkite glaudesnius susitikimus

• Greičiau palyginkite scenarijus

• Nuosekliau stebėkite sprendimus

• Nustatykite paslėptas priklausomybes

• Išmoktas pamokas paverskite daugkartinio naudojimo vadovėliais

„Microsoft“ į darbą orientuoti dirbtinio intelekto tyrimai paskatino žmogaus ir agento bendradarbiavimo idėją, kai žmonės vis dažniau koordinuoja savo veiksmus su dirbtinio intelekto sistemomis kaip kasdienių darbo eigų ir organizacinio dizaino dalį.

Tai turi labai akivaizdų projektų valdymo aspektą. Projektų vadovai jau koordinuoja žmones, užduotis, priklausomybes, terminus, biudžetus ir įrankius. Pridėjus prie šio derinio dirbtinio intelekto agentus, projektų vadovai gali tapti tiek žmonių, tiek skaitmeninio darbo organizatoriais.

Geras ministras pirmininkas netrukus gali paklausti:

• Kokias užduotis turėtų atlikti žmonės?

• Kokias užduotis turėtų parengti dirbtinis intelektas?

• Kuriems rezultatams reikalinga žmogaus peržiūra?

• Kur dirbtinis intelektas galėtų sukelti riziką?

• Kaip mes audituojame dirbtinio intelekto sugeneruotas rekomendacijas?

• Kokių duomenų nereikėtų įvesti į sistemą?

• Kaip išlaikyti aiškią atskaitomybę?

Tai ne mažiau projektų valdymo. Tai daugiau projektų valdymo, tik su papildomais styrais.

9. Kaip dirbtinis intelektas keičia PMO

Projektų valdymo biuras taip pat keičiasi. Vienur lėtai, kitur labai greitai.

Tradicinės PMO dažnai sutelkia dėmesį į:

• Valdymas

• Metodologija

• Šablonai

• Portfelio ataskaitų teikimas

• Išteklių stebėjimas

• Standartai

• Atitiktis

• Pristatymo priežiūra

Dirbtinis intelektas gali visa tai pagerinti, bet taip pat gali priversti senus PMO įpročius atrodyti skausmingai lėtai.

Dirbtiniu intelektu paremtas PMO gali:

• Anksčiau pastebėkite portfelio riziką

• Automatiškai standartizuoti ataskaitas

• Palyginkite projekto būklę skirtingose ​​komandose

• Aptikti pasikartojančius darbus

• Apibendrinkite vadovų ataskaitų suvestines

• Rekomenduoti išteklių perkėlimą

• Išanalizuokite išmoktas pamokas

• Kurkite geresnius prognozavimo modelius

• Padėkite komandoms laikytis lengvo valdymo

Tačiau yra spąstai. Projektų valdymo vadybininkas (PMO), kuris naudoja dirbtinį intelektą tik tam, kad sukurtų daugiau ataskaitų, tiesiog deda raketinį kurą į dokumentų spintą. Įspūdinga, bet labiausiai liūdna. 🚀🗄️

Geriausi projektų valdymo vadovai (PMO) naudos dirbtinį intelektą triukšmui mažinti, o ne didinti. Jie supaprastins valdymą, pagerins sprendimų priėmimo greitį ir padės vadovams sutelkti dėmesį į kelis svarbiausius projekto signalus.

10. Ko įmonės tikėsis iš projektų vadovų ateityje

Įmonės iš vadovų tikėsis daugiau, o ne mažiau. Tai skamba nesąžiningai, nes taip ir yra. Bet jūs žinote, kaip būna.

Dirbtiniam intelektui apdorojant daugiau administracinės išvesties, vadovai gali nustoti būti sužavėti nugludintais dokumentais. Atskaitos taškas bus švari būsenos ataskaita. Tikrasis klausimas bus: kokias įžvalgas pridėjote?

Tikimasi, kad ateičiai pasiruošę PM:

• Supraskite dirbtinio intelekto pagalba valdomus pristatymo įrankius

• Patvirtinti dirbtinio intelekto išvestis

• Apsaugokite jautrius projekto duomenis

• Aiškiai perteikite netikrumą

• Susieti pristatymą su verslo verte

• Valdykite pokyčių nuovargį

• Vadovauti hibridiniams žmogaus ir dirbtinio intelekto darbo eigoms

• Pagerinti sprendimų priėmimo kokybę

• Spręsti etikos ir valdymo klausimus

JAV darbo statistikos biuras vis dar prognozuoja projektų valdymo specialistų augimą, o tai yra vertinga atsvara pražūties naratyvui. Paklausa nedingsta tiesiogine prasme, net ir keičiantis darbui.

Taigi, ne, rinkos signalas nėra „susipakuokite, asmeniniai vadybininkai“. Greičiau „pakelkite pareigas, kol kas nors kitas jas nepakeitė už jus“

Subtilus skirtumas. Didelės pasekmės.

11. Kaip projektų vadovai gali išlikti aktualūs dirbtinio intelekto veikiamoje darbo vietoje 🛠️

Štai praktinė dalis. Jokių motyvuojančių konfeti, tik vertingi judesiai.

Kad išliktų aktualūs, projektų vadovai turėtų stiprinti savo pozicijas keturiose srityse.

Dirbtinio intelekto sklandumas

Jums nereikia tapti mašininio mokymosi inžinieriumi. Tačiau turėtumėte suprasti:

• Raginimas

• Dirbtinio intelekto apribojimai

• Duomenų privatumas

• Haliucinacijų rizika

• Darbo eigos automatizavimas

• Dirbtinio intelekto pagalba teikiamos ataskaitos

• Įrankių integravimas

• Žmonių atliekami peržiūros procesai

Verslo nuovoka

Pirmininką, kuris supranta verslą, sunkiau pakeisti. Sužinokite:

• Pajamų poveikis

• Sąnaudų veiksniai

• Klientų rezultatai

• Veiklos modelio apribojimai

• Strateginiai prioritetai

• Produkto ar paslaugos ekonomika

Žmogaus lyderystė

Štai svarbiausia. Patobulinkite:

• Palengvinimas

• Konfliktų valdymas

• Derybos

• Vadovų komunikacija

• Koučingas

• Aktyvus klausymasis

• Suinteresuotųjų šalių žemėlapis

• Pokyčių valdymas

Pristatymo informacija

Daugiau nei „darbų stebėjimas“. Supraskite:

• Agile, krioklio ir hibridinis teikimas

• Rizikos strategija

• Priklausomybių valdymas

• Pajėgumų planavimas

• Portfelio kompromisai

• Valdymo dizainas

• Sprendimų žurnalai

• Privalumų realizavimas

Iš esmės, tapkite žmogumi, kuris žino, kas turėtų nutikti toliau ir kodėl. Dirbtinis intelektas gali padėti jums tai pasiekti greičiau, bet jis negali būti visavertis žmogus organizacijai.

12. Reali ateitis: dirbtinis intelektas kaip asistentas, analitikas ir erzinantis genijus-stažuotojas 🤖

Realiausia ateitis nėra ta, kad dirbtinis intelektas pakeis visus projektų vadovus. Tai, kad dirbtinis intelektas taps visada pasiekiamu asistentu, kuris su dideliu pasitikėjimu kuria projektus, tikrina, apibendrina, analizuoja, priekaištauja, prognozuoja ir kartais išgalvoja nesąmones.

Taigi elkitės su DI kaip su erzinančiu genijumi stažuotoja:

• Greita, bet reikia priežiūros

• Praktiška, bet neatskaitinga

• Kūrybinga, bet kartais klaidinga

• Nenuilstamas, bet konteksto nepaisantis

• Įspūdingas, bet politiškai neaktyvus

Toks įrėminimas padeda. Neleistumėte stažuotojui priimti biudžeto sprendimų, tvarkytis su įniršusiu klientu be palaikymo ar nurodyti inžinerijos komandai pakeisti apimtį nepatikrinus. Tas pats ir su dirbtiniu intelektu.

Naudok. Mesk iššūkį. Patvirtink. Negarbink.

Projekto vadovas lieka atsakingas už sprendimus, suderinimą ir rezultatus. Ir, tiesą sakant, būtent šios dalys visada buvo svarbiausios.

13. Baigiamasis klausimas: ar dirbtinis intelektas pakeis projektų vadovus?

Taigi, ar dirbtinis intelektas pakeis projektų vadovus? Ne tuos, kurie yra geriausi. Tačiau jis pakeis tingius projektų valdymo įpročius, pasikartojantį administratoriaus darbą ir vaidmenis, daugiausia sukurtus koordinavimo teatro pagrindu.

Dirbtinis intelektas pagreitins projektų įgyvendinimą, padarys jį labiau automatizuotą ir duomenų turtingesnį. Jis taip pat padarys žmogaus sprendimus labiau matomus. Tai nepatogu, bet kartu ir šiek tiek džiugina.

Klestintys PM bus tie, kurie nustos klausti: „Kaip apsaugoti senas užduotis?“ ir pradės klausti: „Kaip sukurti daugiau vertės dabar, kai nuobodžios užduotys tapo lengvesnės?“

Toks ir yra poslinkis.

Dirbtiniam intelektui nerūpės jūsų sertifikatas, mėgstamiausias šablonas ar tai, kad jūsų būsenos lentelė turi septyniolika skirtukų. Jam, savotišku šaltu, mažu, rūpės modeliai, rezultatai ir greitis. Tačiau organizacijoms vis tiek reikės žmonių, kurie galėtų vesti susipynusius žmones per sudėtingus pokyčius.

Ir būtent čia vis dar laimi stiprūs projektų vadovai. 📌

Trumpa santrauka ✅

Ar dirbtinis intelektas pakeis projektų vadovus? Dirbtinis intelektas pakeis kai kurias projektų valdymo sritis, ypač ataskaitų teikimą, planavimo palaikymą, susitikimų užrašus ir pagrindinį koordinavimą. Jis visiškai nepakeis projektų vadovų, kurie užtikrina lyderystę, sprendimų priėmimą, suinteresuotųjų šalių įtaką, verslo supratimą ir atskaitomybę.

Saugiausias premjeras nėra prieš DI. Saugiausias premjeras yra DI išmanantis, komerciškai išmanantis, emociškai protingas ir pakankamai drąsus, kad priimtų griežtus sprendimus, kai ataskaitų suvestinė atrodo gražiai, bet projektas tyliai dega. 🔥

Realaus pasaulio pavyzdys: dirbtinio intelekto naudojimas kaip projekto antrojo piloto programinės įrangos diegimo metu

Scenarijus

Įsivaizduokite projektų vadovą, vadovaujantį šešis mėnesius trunkančiam naujos klientų aptarnavimo platformos diegimui. Projekte dalyvauja palaikymo agentai, IT, saugumo, finansų, teisės specialistai, mokymai ir išorinis diegimo partneris. Labai įprasta. Labai painu.

Premjeras nebando leisti dirbtiniam intelektui „valdyti projektą“. Tai būtų drąsu lygiai taip pat, kaip drąsu duoti mažam vaikui įmonės kreditinę kortelę. Vietoj to, jie naudoja dirbtinį intelektą, kad sumažintų administracinį gaišimą: apibendrina susitikimus, rengia atnaujinimus, tikrina riziką, paverčia neapdorotus užrašus veiksmų žurnalais ir nustato neaiškius savininkus.

Premjeras vis dar priima sprendimus. Jis sprendžia, kada eskaluoti padėtį, kaip formuluoti blogas naujienas, kurios rizikos yra politiškai jautrios ir kada „nedidelis vėlavimas“ iš tikrųjų yra laužo pradžia.

Ko reikia asistentui

Kad dirbtinio intelekto asistentas galėtų tinkamai padėti, jam reikia aiškaus, riboto projekto konteksto, pavyzdžiui:

• Projekto chartija arba vieno puslapio verslo planas

• Dabartinis etapo planas

• RAID žurnalas

• Suinteresuotųjų šalių sąrašas ir bendravimo nuostatos

• Susitikimų stenogramos arba užrašai

• Sprendimų žurnalas

• Atidaryti veiksmai su savininkais ir datomis

• Bet kokios taisyklės dėl konfidencialių duomenų, klientų vardų, biudžetų ar saugumo apribojimų

Projektų vadovas neturėtų į įrankį įkelti kiekvieno privataus dokumento. Jautrūs duomenys vis tiek turi būti apsaugoti. Prireikus naudokite santraukas, anonimizuotą informaciją arba patvirtintus vidinius dirbtinio intelekto įrankius.

Instrukcijos pavyzdys

Jūs padedate projektų vadovui diegti klientų aptarnavimo platformą. Remdamiesi toliau pateiktomis projekto pastabomis, sukurkite: 1. Glaustą savaitinį būsenos atnaujinimą vyresniesiems suinteresuotiesiems subjektams. 2. Pradelstų arba neaiškių veiksmų sąrašą. 3. Bet kokią riziką, kurią projektų vadovas turi peržiūrėti. 4. Klausimus, kuriuos projektų vadovas turėtų užduoti prieš kitą valdymo posėdį. Taisyklės: - Neišgalvokite datų, savininkų, sprendimų ar eigos. - Aiškiai pažymėkite trūkstamą informaciją kaip „Reikia patvirtinimo“. - Vadovų atnaujinimo apimtis turi būti ne ilgesnė kaip 180 žodžių. - Atskirkite faktus nuo rekomendacijų. - Pažymėkite viską, ką gali reikėti eskaluoti.

Geras ir blogas dirbtinio intelekto rezultatas

Blogas rezultatas rodo:

„Projektas vyksta sėkmingai, yra nedidelė rizika, susijusi su mokymais ir techniniu pasirengimu.“

Skamba tvarkingai, bet premjerui tai beveik nesuteikia su kuo dirbti. Mokymo rizika yra neaiški. Techninis pasirengimas neturi savininko. „Nedidelis“ neturi aiškaus šaltinio.

Geresnis rezultatas sako:

„Mokymai baigti 42 %, palyginti su 70 % tikslu iki penktadienio. Reikia patvirtinimo: ar komandos vadovai patvirtino papildomus mokymus. Galimas eskalavimas: jei iki pirmadienio mokymų baigimo rodiklis nesieks 60 %, gali padidėti palaikymo apimtys prieš pradedant mokymus.“

Tai suteikia premjerui galimybę imtis veiksmų.

Kaip tai išbandyti

Prieš pasikliaudamas asistentu, pirmininkas turėtų jį išbandyti su nepatogiais, realistiškais įvestimis:

• Sudarykite apytikslius susitikimo protokolus ir patikrinkite, ar juose atskiriami sprendimai nuo atsitiktinių komentarų.

• Įtraukite trūkstamo veiksmo savininką ir pažiūrėkite, ar jis jį išranda, ar pažymi spragą.

• Pridėkite dvi prieštaringas datas ir patikrinkite, ar tai pastebima.

• Paprašykite parašyti ir vadovybės, ir komandos naujienas, tada palyginkite, ar tonas tinkamai pasikeičia.

• Pateikite jam seną rizikos žurnalą ir patikrinkite, ar jame nėra įspėjimų, kad informacija gali būti pasenusi.

Tikslas nėra tobulumas. Tikslas – išsiaiškinti, kur įrankis padeda, kur jis spėja ir kur projektų vadovas turi tvirtai kontroliuoti situaciją.

Kas gali nutikti ne taip

Didžiausia rizika – klaidingas pasitikėjimas. Dirbtinis intelektas gali sukurti išbaigtą atnaujinimą, kuris tyliai slepia netikrumą, trūkstamus savininkus, pasenusius duomenis ar politiškai jautrius klausimus.

Dažnos klaidos:

• Dirbtinio intelekto santraukų traktavimas kaip faktų netikrinus šaltinio užrašų

• Leisti dirbtiniam intelektui sušvelninti rimtas rizikas, kol jos skambės nekenksmingos

• Pateikti jai konfidencialią informaciją apie klientą, darbuotoją ar biudžetą be patvirtinimo

• Naudojant vieną bendrą raginimą kiekvienai suinteresuotųjų šalių grupei

• Pamirštant, kad „aiškus rašymas“ nėra tas pats, kas „geras sprendimas“

• Leisti dirbtiniam intelektui rekomenduoti sprendimus be žmogaus atlikto kompromisų peržiūros

Čia projektų vadovas užsidirba pragyvenimui. Asistentas gali paruošti kambarį. Projektų vadovas vis tiek turi jį perskaityti.

Praktiškas išsinešimui skirtas maistas

Projektų vadovui DI geriausiai veikia kaip projekto pagalbininkas: greitai organizuoja informaciją, rengia atnaujinimus ir pastebi tendencijas, bet neatsako už rezultatus. Projektų vadovas, kuris gerai naudoja DI, gali mažiau laiko skirti būsenos skaidrių formatavimui ir daugiau laiko darbui, kurio DI negali atlikti: sprendimų priėmimui, eskalavimui, pasitikėjimui, įtakai ir atskaitomybei už rezultatus.

Realaus pasaulio pavyzdys: dirbtinio intelekto naudojimas kaip projekto antrojo piloto programinės įrangos diegimo metu

Scenarijus

Įsivaizduokite projektų vadovą, vadovaujantį šešis mėnesius trunkančiam naujos klientų aptarnavimo platformos diegimui. Projekte dalyvauja palaikymo agentai, IT, saugumo, finansų, teisės specialistai, mokymai ir išorinis diegimo partneris. Labai įprasta. Labai painu.

Premjeras nebando leisti dirbtiniam intelektui „valdyti projektą“. Tai būtų drąsu lygiai taip pat, kaip drąsu duoti mažam vaikui įmonės kreditinę kortelę. Vietoj to, jie naudoja dirbtinį intelektą, kad sumažintų administracinį darbą: apibendrintų susitikimus, parengtų atnaujinimus, tikrintų riziką, paverstų neapdorotus užrašus veiksmų žurnalais ir nustatytų neaiškius savininkus.

Premjeras vis dar priima sprendimus. Jis sprendžia, kada eskaluoti padėtį, kaip formuluoti blogas naujienas, kurios rizikos yra politiškai jautrios ir kada „nedidelis vėlavimas“ iš tikrųjų yra pirmoji laužo kibirkštis.

Ko reikia asistentui

Kad dirbtinio intelekto asistentas galėtų tinkamai padėti, jam reikia aiškaus, riboto projekto konteksto, pavyzdžiui:

Projekto chartija arba vieno puslapio verslo planas

Dabartinis etapo planas

RAID žurnalas

Suinteresuotųjų šalių sąrašas ir bendravimo nuostatos

Susitikimų stenogramos arba užrašai

Sprendimų žurnalas

Atidaryti veiksmai su savininkais ir datomis

Bet kokios taisyklės dėl konfidencialių duomenų, klientų vardų, biudžetų ar saugumo apribojimų

Projektų vadovas neturėtų į įrankį įkelti kiekvieno privataus dokumento. Jautrūs duomenys vis tiek turi būti apsaugoti. Prireikus naudokite santraukas, anonimizuotą informaciją arba patvirtintus vidinius dirbtinio intelekto įrankius.

Instrukcijos pavyzdys

Jūs padedate projektų vadovui diegti klientų aptarnavimo platformą.

Norėdami sukurti, naudokite toliau pateiktas projekto pastabas:

1. Glaustas savaitinis būsenos atnaujinimas vyresniesiems suinteresuotiesiems subjektams

2. Pradelstų arba neaiškių veiksmų sąrašas

3. Bet kokia rizika, kurią reikia peržiūrėti PM

4. Klausimai, kuriuos premjeras turėtų užduoti prieš kitą valdymo posėdį

Taisyklės:

• Neišgalvokite datų, savininkų, sprendimų ar pažangos.

• Trūkstamą informaciją aiškiai pažymėkite kaip „Reikia patvirtinimo“.

• Vadovų atnaujinimų tekstą apimkite ne daugiau kaip 180 žodžių.

• Atskirkite faktus nuo rekomendacijų.

• Pažymėkite viską, kas gali reikalauti eskalavimo.

Geras ir blogas dirbtinio intelekto rezultatas

Blogas rezultatas rodo:

„Projektas vyksta sėkmingai, yra nedidelė rizika, susijusi su mokymais ir techniniu pasirengimu.“

Skamba tvarkingai, bet premjerui tai beveik nesuteikia su kuo dirbti. Mokymo rizika yra neaiški. Techninis pasirengimas neturi savininko. „Nedidelis“ neturi aiškaus šaltinio.

Geresnis rezultatas sako:

„Mokymai baigti 42 %, palyginti su 70 % tikslu iki penktadienio. Reikia patvirtinimo: ar komandos vadovai patvirtino papildomus mokymus. Galimas eskalavimas: jei iki pirmadienio mokymų baigimo rodiklis nesieks 60 %, gali padidėti palaikymo apimtys prieš pradedant mokymus.“

Tai suteikia premjerui galimybę imtis veiksmų.

Kaip tai išbandyti

Prieš pasikliaudamas asistentu, pirmininkas turėtų jį išbandyti su nepatogiais, realistiškais įvestimis:

Sudarykite apytikslius susitikimo protokolus ir patikrinkite, ar juose atskiriami sprendimai nuo atsitiktinių komentarų.

Įtraukite trūkstamo veiksmo savininką ir pažiūrėkite, ar jis jį išranda, ar pažymi spragą.

Pridėkite dvi prieštaringas datas ir patikrinkite, ar tai pastebima.

Paprašykite parašyti ir vadovybės, ir komandos naujienas, tada palyginkite, ar tonas tinkamai pasikeičia.

Pateikite jam seną rizikos žurnalą ir patikrinkite, ar jame nėra įspėjimų, kad informacija gali būti pasenusi.

Tikslas nėra tobulumas. Tikslas yra išsiaiškinti, kur įrankis padeda, kur jis spėja ir kur projektų vadovas turi tvirtai kontroliuoti situaciją.

Rezultatas

Iliustracinis rezultatas: pagrįstas penkių įprastų projektų valdymo užduočių laiko matavimu prieš ir po darbo eigos panaudojimo.

Prieš pradėdamas naudoti dirbtinį intelektą, premjeras kiekvieną savaitę skirdavo apie 4 valandas 20 minučių posėdžių užrašams, veiksmų atnaujinimams, rizikos pokyčiams ir suinteresuotųjų šalių komentarams rengti į savaitinį būsenos paketą.

Panaudojus dirbtinį intelektą pirmiesiems juodraščiams, tas pats savaitinis administravimo ciklas truko apie 1 valandą 35 minutes:

Susitikimo protokolo santrauka: 60 minučių sutrumpinta iki 15 minučių

Suinteresuotųjų šalių atnaujinimo projekto teikimas: 45 minutės sutrumpintos iki 12 minučių

RAID žurnalo valymas: 55 minutės sutrumpintos iki 25 minučių

Veiksmų tęsimo sąrašas: 40 minučių sutrumpinta iki 13 minučių

Pasiruošimas valdymo posėdžiui: 80 minučių sutrumpintas iki 30 minučių

Tai yra maždaug 2 valandų 45 minučių sutaupymas per savaitę arba maždaug 11 valandų per mėnesį.

Projekto vadovas patikrino kokybę, peržiūrėdamas 30 dirbtinio intelekto sugeneruotų veiksmų elementų pagal originalias pastabas. Dvidešimt septyni buvo teisingi, dviem reikėjo aiškesnių savininkų, o vienam buvo neteisinga pateikimo data. Tai yra praktinis įspėjimas: dirbtinis intelektas sutaupė laiko, tačiau žmogaus atlikta peržiūra vis tiek užfiksavo 10 % problemų rodiklį prieš išsiunčiant bet ką.

Kas gali nutikti ne taip

Didžiausia rizika – klaidingas pasitikėjimas. Dirbtinis intelektas gali sukurti išbaigtą atnaujinimą, kuris tyliai slepia netikrumą, trūkstamus savininkus, pasenusius duomenis ar politiškai jautrius klausimus.

Dažnos klaidos:

Dirbtinio intelekto santraukų traktavimas kaip faktų netikrinus šaltinio užrašų

Leisti dirbtiniam intelektui sušvelninti rimtas rizikas, kol jos skambės nekenksmingos

Pateikti jai konfidencialią informaciją apie klientą, darbuotoją ar biudžetą be patvirtinimo

Naudojant vieną bendrą raginimą kiekvienai suinteresuotųjų šalių grupei

Pamirštant, kad „aiškus rašymas“ nėra tas pats, kas „geras sprendimas“

Leisti dirbtiniam intelektui rekomenduoti sprendimus be žmogaus atlikto kompromisų peržiūros

Čia projektų vadovas užsidirba pragyvenimui. Asistentas gali paruošti kambarį. Projektų vadovas vis tiek turi jį perskaityti.

Praktiškas išsinešimui skirtas maistas

Projektų vadovui DI geriausiai veikia kaip projekto pagalbininkas: greitai organizuoja informaciją, rengia atnaujinimus ir pastebi tendencijas, bet neatsako už rezultatus. Projektų vadovas, kuris gerai naudoja DI, gali mažiau laiko skirti būsenos skaidrių formatavimui ir daugiau laiko darbui, kurio DI negali atlikti: sprendimų priėmimui, eskalavimui, pasitikėjimui, įtakai ir atskaitomybei už rezultatus.

DUK

Ar dirbtinis intelektas visiškai pakeis projektų vadovus?

Dirbtinis intelektas vargu ar visiškai pakeis stiprius projektų vadovus, ypač tuos, kurie vadovauja žmonėms, valdo dviprasmybes ir daro įtaką suinteresuotosioms šalims. Jis gali pakeisti arba sumažinti pasikartojantį projektų administravimo darbą, pvz., susitikimų užrašus, būsenos ataskaitas, planavimo palaikymą ir pagrindinį koordinavimą. Didžiausias pokytis yra tas, kad iš projektų vadovų bus tikimasi daugiau sprendimų, verslo konteksto ir lyderystės, o ne tik informacijos perkėlimo iš vienos vietos į kitą.

Kokias projektų valdymo užduotis dirbtinis intelektas gali automatizuoti?

Dirbtinis intelektas gali padėti automatizuoti pirmuosius projekto planų juodraščius, susitikimų santraukas, savaitinius atnaujinimus, RAID žurnalų atnaujinimus, tolesnius el. laiškus, ataskaitų suvestinių santraukas ir priklausomybių patikrinimus. Šios užduotys paprastai yra struktūrizuotos, kartojamos ir apima daug duomenų. Projektų vadovai vis tiek turi peržiūrėti rezultatus, nuspręsti, kas svarbu, ir įsitikinti, kad komunikacija atitinka projekto auditoriją, riziką ir politinį kontekstą.

Kodėl dirbtinis intelektas pakeičia kai kuriuos projektų valdymo darbus?

Dirbtinis intelektas pakeičia kai kuriuos projektų valdymo darbus, nes daugelis įprastų projektų valdymo užduočių apima informacijos rinkimą, organizavimą, apibendrinimą ir performatavimą. Tai sritys, kuriose dirbtinis intelektas gali dirbti greitai ir nuosekliai. Didžiausia rizika kyla projektų valdymo vaidmenims, daugiausia susijusiems su ataskaitų teikimu, planavimu ir atnaujinimų stebėjimu. Galimybė skirti mažiau laiko administravimui ir daugiau – sprendimams, derinimui ir rezultatų teikimui.

Kokius projektų valdymo įgūdžius dirbtiniam intelektui sunkiausia pakeisti?

Dirbtiniam intelektui labiausiai sunku pasitikėti, priimti sprendimus, daryti įtaką, derėtis, spręsti konfliktus ir suprasti žmonių situacijas. Jis gali siūlyti žinutes arba analizuoti modelius, tačiau iš tikrųjų neprisiima atsakomybės ir nesupranta organizacijos politikos gyvai. Projektų vadovai, kurie gali susidoroti su vadovybės spaudimu, komandos morale, sudėtingais kompromisais ir neaiškiais prioritetais, išliks vertingi darbo vietose, kuriose gausu dirbtinio intelekto.

Kaip projektų vadovai gali išlikti aktualūs dirbant su dirbtiniu intelektu?

Projektų vadovai gali išlikti aktualūs, įgydami dirbtinio intelekto raštingumo įgūdžių ir kartu stiprindami verslo nuovoką, žmonių lyderystę ir pristatymo intelektą. Tai reiškia, kad reikia išmokti naudotis dirbtinio intelekto įrankiais, patvirtinti dirbtinio intelekto rezultatus, apsaugoti jautrius duomenis ir suprasti dirbtinio intelekto apribojimus. Tai taip pat reiškia gerinti moderavimą, suinteresuotųjų šalių bendravimą, rizikos strategiją, priklausomybių valdymą ir gebėjimą susieti projektinį darbą su verslo verte.

Ar dirbtinis intelektas pakeis projektų vadovus, kurie daugiausia atlieka administracinį darbą?

Dirbtinis intelektas greičiausiai paveiks projektų vadovus, kurių darbas daugiausia yra administracinis. Jei projektų vadovo vaidmuo daugiausia yra susitikimų planavimas, atnaujinimų rinkimas, ataskaitų formatavimas ir informacijos persiuntimas, dirbtinis intelektas jau gali atlikti didelę šio darbo eigos dalį. Tai nereiškia, kad visi projektų vadovai, turintys daug administravimo, išnyks, tačiau tai reiškia, kad vaidmuo turi vystytis analizės, sprendimų priėmimo, bendravimo ir lyderystės link.

Kaip dirbtinis intelektas pakeis PMO vaidmenį?

Dirbtinis intelektas gali padėti projektų valdymo organizacijoms (PMO) standartizuoti ataskaitų teikimą, anksčiau pastebėti portfelio riziką, palyginti projektų būklę, aptikti pasikartojantį darbą, apibendrinti vadovų ataskaitų suvestines ir pagerinti prognozes. Pavojus kyla dėl to, kad dirbtinis intelektas naudojamas tik tam, kad būtų sukurta daugiau ataskaitų ir triukšmo. Stipresnė PMO naudos dirbtinį intelektą, kad supaprastintų valdymą, paspartintų sprendimų priėmimą ir sutelktų vadovus į tuos kelis signalus, kurie iš tikrųjų svarbūs.

Ar dirbtinis intelektas gali padėti projektų vadovams priimti geresnius sprendimus?

Dirbtinis intelektas gali padėti priimti geresnius sprendimus, organizuodamas projekto duomenis, nustatydamas modelius, siūlydamas rizikas, lygindamas scenarijus ir rengdamas sprendimų medžiagą. Tačiau jis neturėtų būti laikomas galutiniu sprendimų priėmėju. Projektų vadovai vis tiek turi įvertinti sunkumą, suprasti suinteresuotųjų šalių poveikį, patvirtinti prielaidas ir nuspręsti, kada perduoti problemą spręsti. Dirbtinis intelektas yra vertingas kaip asistentas ir analitikas, o ne kaip atskaitomybės užsakovas.

Kokio tipo projektų vadovui seksis dirbtinis intelektas?

Projektų vadovai, kuriems klesti dirbtinis intelektas, jį naudos kaip galingą įrankį, o ne kaip mąstymo pakaitalą. Jie automatizuos pasikartojančias ataskaitas, kurs aiškesnius suinteresuotųjų šalių pranešimus, nuosekliau stebės sprendimus ir anksčiau nustatys riziką. Jie taip pat žinos, kada ginčyti dirbtinio intelekto rezultatus, apsaugos slaptą informaciją ir pasitelks žmogiškąjį vertinimą akimirkomis, susijusiomis su politika, pasitikėjimu, spaudimu ar netikrumu.

Ar dirbtinis intelektas yra grėsmė, ar galimybė projektų vadovams?

Dirbtinis intelektas yra ir grėsmė, ir galimybė, priklausomai nuo to, kaip dirba projektų vadovas. Jis kelia grėsmę pasikartojantiems administratoriaus įpročiams ir vaidmenims, paremtiems koordinavimo teatru. Jis sukuria galimybių projektų vadovams, kurie gali dirbti greičiau, aiškiau bendrauti ir sutelkti dėmesį į vertingesnį darbą. Saugiausias projektų vadovas yra išmanantis dirbtinį intelektą, išmanantis komercinius aspektus, emociškai protingas ir pasirengęs priimti sunkius sprendimus, kai projektai tampa neramūs.

Nuorodos

1. Projektų valdymo institutas – Bendruomenės vadovaujamo dirbtinio intelekto ir projektų valdymo ataskaita – pmi.org

2. Pasaulio ekonomikos forumas – 2025 m. ataskaita apie darbo vietų ateitį – weforum.org

3. „McKinsey & Company“ – Generatyviojo dirbtinio intelekto ekonominis potencialas: kita produktyvumo riba – mckinsey.com

4. „Microsoft“ – metinis darbo tendencijų indeksas 2025 m. – microsoft.com

5. JAV darbo statistikos biuras – projektų valdymo specialistai – bls.gov

Raskite naujausią dirbtinį intelektą oficialioje dirbtinio intelekto asistentų parduotuvėje

Apie mus