![](https://blog.pmpractice.ru/wp-content/uploads/2024/07/обложки-дайджест-для-блога-5.png)
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.
![](https://blog.pmpractice.ru/wp-content/uploads/2024/08/Рисунок29-7.png)
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
• Управляющий партнер ГК «Проектная ПРАКТИКА»
Председатель Правления Ассоциации управления проектами СОВНЕТ;
• Представитель России в Совете делегатов Международной ассоциации управления проектами IPMA;
• Международный асессор сертификации организаций и специалистов по стандартам IPMA;
• Асессор ПМ СТАНДАРТ;
• Председатель ТК 205 «Менеджмент проектов», ТК 100 «Стратегический и инновационный менеджмент» при Федеральном агентстве по техническому регулированию и метрологии;
• Представитель России в международном комитете по стандартизации в области управления проектами ISO TC 258 Project, Program and Portfolio Management.