Bagaimana manajemen proyek dan AI akan bekerja sama di masa depan

Menjaga jari-jari pada denyut nadi industri atau ceruk yang menarik minat Anda sangat penting, tetapi apa yang Anda lakukan ketika Anda bangun suatu hari untuk melihat bahwa Gartner memprediksi bahwa kecerdasan buatan (AI) akan mengambil alih80% tugas manajemen proyek pada tahun 2030? Apakah Anda menganggapnya sebagai berita yang baik atau mengkhawatirkan?

Saat suite perangkat lunak manajemen proyek pertama diluncurkan seluruh niche mulai menuju implementasi otomatisasi, AI, dan ML.

Dan, tidak, Anda seharusnya tidak melihatnya sebagai berita yang mengkhawatirkan karena AI tidak akan menggantikan manajer proyek. Ini terikat untuk mengambil alih tugas yang membosankan, berulang-ulang dan memanfaatkan data untuk memberikan wawasan berharga secara real-time.

Mari kita lihat bagaimana AI dan manajemen proyek akan bekerja sama di masa depan.

Di mana AI dalam manajemen proyek saat ini?

Dalam esensinya, manajemen proyek adalah kategori yang mencakup proses yang penting untuk keberhasilan proyek apa pun. Proses-proses ini termasuk setiap aspek dari rencana proyek:

AI telah berhasil menemukan jalannya ke manajemen proyek, membantu berbagai hal. Kasus penggunaan yang paling umum adalahotomatisasi alur kerja. Namun, AI juga dapat membantu merampingkan bagian lain dari pekerjaan termasuk:

Apakah Anda sudah menjalankan perusahaan atau berencanaMulai bisnis online, AI dapat membantu Anda merampingkan proyek Anda pada pilot otomatis.

Kemampuan AI untuk memahami proyek-proyek yang kompleks

Sangat mudah untuk memahami proyek sederhana. Tidak perlu lebih dari satu orang untuk melakukannya ketika ada beberapa tugas, segelintir orang, dan persyaratan sumber daya sederhana. Masalahnya dimulai ketika hal-hal mulai meningkat. Memahami proyek dan membuat keputusan tepat waktu sebelum proyek keluar jalur menjadi garis batas tidak mungkin dengan ratusan tugas, ketergantungan tugas, orang, dan sumber daya.

Merencanakan proyek-proyek itu sulit sendiri, apalagi mengelolanya. Ini terlalu banyak informasi bagi manusia untuk ditangani. Di sinilah AI dapat membantu. Mengapa? Karena AI tidak peduli berapa banyak informasi yang harus ditangani. Bahkan, semakin banyak data yang Anda berikan padanya,keputusan yang lebih akurat itu akan dibuat .

Ada satu hal lagi yang membuat AI lebih baik ketika datang untuk memahami proyek. Anda dapat memberi makan semua data proyek masa lalu Anda ke AI. Ini akan melalui setiap set data, temukan pola, dan yang paling penting, belajar dari mereka. Berkat data itu, AI dapat membuat prediksi yang akurat untuk proyek-proyek Anda yang akan datang.

Ini juga dapat mentransfer pengetahuan ini untuk membantu Anda dengan proyek Anda saat ini. Ini dapat membantu Anda menangkap kesalahan dan hambatan sejak awal.

Pemahaman data yang lebih baik

Kemampuan AI untuk lebih memahami proyek didasarkan pada kemampuannya untuk memahami data. AI tidak hanya mampu mengidentifikasi pola dan pembelajaran dari data yang Anda beri makan. Ini juga dapat mengidentifikasi korelasi antara dua variabel dalam set data yang tidak ada orang lain yang akan dianggap ada.

AI dapat menggunakan data historis untuk membuat alur kerja yang dioptimalkan dengan sempurna, membuat kerja seimbang dan jadwal waktu, dan memperkirakan beban kerja untuk setiap fase proyek. Ini bahkan dapat menilai hal-hal seperti apakah tenaga kerja saat ini memiliki pengetahuan dan keterampilan yang cukup untuk menyelesaikan proyek. Dan jika tidak, anggota tim Pinpoint yang diminta untuk meningkatkan melalui pelatihan.

Bagaimana AI memahami data dengan lebih baik? Ini yang paling pentingAI sub-domainyang memungkinkannya:

Peningkatan manajemen risiko

Sementara setiap proyek unik, mereka semua memiliki kesamaan - tidak peduli seberapa baik mereka direncanakan, akan selalu ada risiko yang menimbulkan ancaman terhadap kualitas dan persaingan suatu proyek. Strategi manajemen risiko setua manajemen proyek. Namun, AI ada di sini untuk membawanya ke tingkat yang sama sekali baru.

AI dapat mengelolanya dengan dua cara: belajar dari data proyek masa lalu dan simulasi proyek. AI dapat menentukan semua faktor risiko yang berkontribusi terhadap keterlambatan dan kegagalan proyek di masa lalu dan memutuskan apakah mereka hadir dalam proyek saat ini.

Yang kedua mengacu pada AI menjalankan simulasi suatu proyek. Ini dapat mensimulasikan risiko dan peluang dalam ribuan skenario yang berbeda untuk memilih strategi manajemen proyek terbaik untuk proyek tertentu.

Saran dan wawasan yang berlaku

Manajer proyek tidak memiliki kemewahan melalui lusinan proyek yang diselesaikan yang mencari faktor-faktor yang berkontribusi pada penundaan proyek. Sulit untuk memiliki wawasan dari tumpukan laporan, ratusan tabel, dan penilaian kinerja. Ini juga memakan waktu untuk secara manual membuat alur kerja khusus untuk setiap proyek.

AI dapat sepenuhnya mengotomatiskannya. Ini memiliki kemampuan untuk belajar dari data proyek masa lalu, menjalankan simulasi eksekusi proyek yang tak terhitung jumlahnya, mengoptimalkan alur kerja, dan memantau proyek secara real-time. AI dapat memberikan saran dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti tentang permintaan. Apakah Anda ingin memiliki wawasan secara real-time atau mencari saran untuk proyek-proyek masa depan, AI dapat memberikan dan membantu AndaStreamline Otomasi Tugas Bebas Risiko .

Jadi, di mana semua itu meninggalkan kita?

Ada banyak titik sentuh antara AI dan manajemen proyek hari ini.

Mengingat situasi saat ini, aman untuk mengasumsikan bahwa AI akan terus menembus niche perangkat lunak manajemen proyek yang memperkenalkan fitur dan kemampuan bermanfaat baru.

Alat otomatisasi manajemen proyek mutakhir seperti UDN Task Manager. Sudah menawarkan banyak manfaat mulai dari dasbor multifungsi hingga otomatisasi tugas penuh.

Jika Anda tertarik dengan lebih banyak panduan terkait perangkat lunak, jangan raguKunjungi FirstSiteguide.