Сучасні дослідження вказують на те, що до 2030 року 80% завдань з управління проєктами будуть виконуватися за допомогою ШІ, заснованого на великих даних, машинному навчанні (МО) та обробці природної мови.
Про це розповів Harvard Business Review.
Крім того, досить велика кількість стартапів вже розробила алгоритми для застосування ШІ та машинного навчання для управління проєктами. Коли це покоління інструментів набуде широкого поширення, відбудуться радикальні зміни. Тут потрібно виділити шість аспектів роботи проджект-менеджерів, які можуть змінитися.
Відбір та розстановка пріоритетів — це свого роду пророцтво: які проєкти принесуть найбільшу користь вашій IT-компанії? Коли доступні правильні дані, машинне навчання може виявляти закономірності і може значно перевершити людську точність у прогнозах. Це може призвести до:
Стартапи, які займаються аналітикою даних та автоматизацією, допомагають організаціям раціоналізувати та оптимізувати управління проєктами. Ці нові інтелектуальні інструменти радикально змінять спосіб роботи та продуктивності проджект-менеджера:
Одним із найрозвиненіших напрямків автоматизації управління проєктами є управління ризиками. Нові програми допомагають передбачати ризики, які могли б залишитися непоміченими. Ці інструменти незабаром зможуть автоматично коригувати плани, щоб уникнути певних типів ризиків.
Ці інструменти виявлять потенційні проблеми, такі як двозначність, дублювання, упущення, невідповідності та складності.
Практично за одну ніч ChatGPT змінив світове уявлення про ШІ. В управлінні проєктами подібні інструменти допоможуть ботам або віртуальним помічникам. Oracle, наприклад, нещодавно анонсував нового цифрового помічника з управління проєктами, який забезпечує миттєве оновлення статусу та допомагає користувачам оновлювати інформацію про час та хід виконання завдання.
Цифровий помічник навчається на минулих запитах, даних планування проєкту та загальному контексті, щоб адаптувати взаємодію та розумно збирати важливу інформацію.
Проджект-менеджерів може попросити помічника «Запланувати Дмитру виправити баги в проєкті і дати на це йому 1 годину часу». Помічник може відповісти: «Виходячи з попередніх аналогічних завдань, призначених Дмитру, здається, що йому знадобиться два тижні, щоб виконати роботу».
Тестування – ще одне важливе завдання у більшості проєктів, і керівникам необхідно проводити тестування заздалегідь та часто. Сьогодні рідко можна знайти великий проєкт без кількох систем та типів програмного забезпечення, які потрібно протестувати перед запуском. Незабаром просунуті системи тестування, які зараз застосовуються лише для певних мегапроєктів, стануть широко доступними.
Багатьом проджект-менеджерам автоматизація значної частини поточних завдань може здатися складною, але ці інструменти реально використати у своїх інтересах.
Проджект-менеджери нікуди не подінуться, але їм потрібно буде прийняти ці зміни та скористатися перевагами нових технологій.
Відходячи від монотонної роботи, проджект-менеджер майбутнього має розвивати сильні соціальні навички, лідерські якості, стратегічне мислення та ділову хватку.
Проджект-менеджер має зосередитись на отриманні очікуваної користі та їх узгодженні зі стратегічними цілями.
Читайте також:
«Якомога більше контролюйте та відволікайте»: 5 шкідливих порад для проджект-менеджера
Швейцарська компанія з кібербезпеки Prodaft запустила ініціативу під назвою «Продай своє джерело», в рамках якої…
Презентовано JRuby 10 — останню версію реалізації мови програмування Ruby на основі JVM. Вона має…
Компанія Ілона Маска xAI презентувала новий онлайн-інструмент під назвою Grok Studio. Він призначений для редагування…
В освітній платформі «Мрія» планують впровадити генератор тестів на основі штучного інтелекту. Про це в…
OpenAI працює над власною X-подібною соціальною мережею, згідно з кількома джерелами, знайомими з цим питанням,…
Команда Unit 42 з Palo Alto Networks помітила чергову активність хакерської групи з КНДР, яка…