Перспективы использования искусственного интеллекта в управлении проектами: текущее состояние и прогнозы развития в РФ

Исследования указывают, что к 2030 году 80% задач по управлению проектами будут выполняться с помощью ИИ, основанного на обширных данных, машинном обучении (МО) и обработке естественного языка. Можете ли вы оценить уровень использования искусственного интеллекта для управления проектами в РФ сейчас? Есть ли у вас прогноз на будущее?

Надо сказать, что к оценке Gartner, которую они дали еще 2019-м году, в профессиональном сообществе отнеслись с сомнением. Но технологии развиваются быстро, и при переходе к новым моделям ИИ ситуация может поменяться.

Управление проектами – не самая простая область для применения ИИ. К осложняющим факторам, например, относится сложность формирования баз знаний по уже реализованным проектам в конкретной организации и на отраслевом уровне с учетом уникальности проектной деятельности и возникающих управленческих ситуаций.

Также полезно разобрать, а чем именно занимается руководитель проекта. По нашим оценкам на 80% – это взаимодействие с людьми: исполнителями, заказчиком, заинтересованными сторонами. И здесь большую роль играет понимание мотивации людей, их явных и скрытых интересов. На текущем уровне развития ИИ пока сложно это учитывать.

Оценивая уровень использования искусственного интеллекта для управления проектами в РФ, я бы сказал, что мы находимся на начальном этапе. Есть надежные решения для поддержки рутинных административных задач, таких как подготовка протоколов совещаний, техническая и методологическая поддержка команд проектов. Что касается более ответственных задач, то здесь в компаниях идут активные эксперименты. Но то, что количество управленческих задач, в которых мы будем опираться на ИИ, будет расти, лично у меня не вызывает сомнений.

В компаниях с более формализованными подходами к управлению проектами, уже сегодня нейропомощники могут взять на себя до 20% трудозатрат, расходуемых именно на управление проектами. Надо понимать, что это требует инвестиций. Но если формируется экосистема нейропомощников у всех участников проекта, включая заказчика и подрядчиков, и они начинают взаимодействовать, то процент существенно возрастает.

Как ИИ меняет управление проектами, известны ли вам кейсы из практики российских компаний?

Если кратко, то пока изменения носят «косметический» характер.

Отдельные рутинные операции выполняются проще. У руководителя проекта появляется ассистент для рутинных задач и советник для более творческих. Таких кейсов уже достаточно много.

Есть отдельные кейсы, когда продвинулись дальше. Это решения на основе ИИ, которые помогают анализировать слабоструктурированную информацию и принимать управленческие решения на новом уровне качества. Слабые сигналы, причинно-следственные связи, которые трудно уловить человеку, нейропомощники могут увидеть раньше, но пока остается вопрос доверия этим подсказкам. Организации учатся проверять и доверять советам нейропомощников.

Ключевой принцип управления проектами – это распределение ответственности между участниками проекта. Ответственность останется на руководителе проекта. Во всяком случае в ближайшие годы.

Есть еще один аспект, на который мы обращаем внимание – это требования к компетентности персонала. При использовании ИИ они начинают меняться. Некоторые компетенции можно передавать нейропомщникам, но появляются и новые требования по компетенциям.

Какие ИИ-инструменты используют менеджеры, какие задачи решают, как это влияет на бизнес-показатели компании?

Руководители проектов чаще используют ИИ в двух ролях – ассистента или советника.

Ассистент используется для рутинных задач, с небольшой ценой ошибки:

• Обработка и структурирование информации, включая голосовую.
• Поддержка повторяющихся задач и процессов. Напоминает, частично сам выполняет.
• Подготовка драфтов документов и отчетов.

Советник:

• Предложение управленческих действий за счет распознавания закономерностей на основе текущих данных.
• Генерация решений на основе исторических данных (риски, сроки, затраты и т.д.).
• Генерация альтернативных решений на основе моделей и больших данных.

Говоря о влиянии на бизнес-показатели, мы в первую очередь говорим о снижении трудозатрат на управление проектом и портфелем проектов. Здесь эффекты сегодня могут быть до 20%, но потребуются инвестиции. Поэтому каждая компания решает эту задачу  с учетом своего масштаба проектной деятельности и уровня формализации.

Ценность принятия своевременных решений в проектах оценить сложнее. В наше динамичное время это может стоить дорогого.

Полковников Алексей Владимирович