Hvordan prosjektledelse og AI vil samarbeide i fremtiden
Å holde fingrene på industrispulsen eller nisje som interesserer du er veldig viktig, men hva gjør du når du våkner en dag for å se at Gartner forutser at kunstig intelligens (AI) vil overta
80% av prosjektledelsesoppgavene innen 2030
? Anser du på det som gode eller alarmerende nyheter?
Hvordan prosjektledelse og AI vil samarbeide i fremtiden
Å holde fingrene på industrispulsen eller nisje som interesserer du er veldig viktig, men hva gjør du når du våkner en dag for å se at Gartner forutser at kunstig intelligens (AI) vil overta
80% av prosjektledelsesoppgavene innen 2030
? Anser du på det som gode eller alarmerende nyheter?
I det øyeblikket den første prosjektledelsen Software Suite ble lansert, begynte hele nisje å gå mot automatisering, AI og ML implementering.
Og nei, du bør ikke se det som alarmerende nyheter fordi AI ikke skal erstatte prosjektledere. Det er bundet til å ta over kjedelige, repeterende oppgaver og utnytte data for å gi dyrebare innsikter i sanntid.
La oss se hvordan AI og prosjektledelse vil samarbeide i fremtiden.
I sin essens er prosjektledelsen en kategori som omfatter prosesser som er viktig for ethvert prosjekts suksess. Disse prosessene inkluderer alle aspekter av prosjektplanen:
AI har klart å finne veien til prosjektledelsen, og hjelpe med ulike ting. Den vanligste brukssaken er
Workflow Automation.
. Imidlertid kan AI også bidra til å strømlinjeforme andre deler av arbeidet, inkludert:
Enten du allerede kjører et selskap eller planlegger å
Start en Internett-bedrift
, AI kan hjelpe deg med å effektivisere prosjektene dine på Auto-Pilot.
Det er lett å forstå et enkelt prosjekt. Det tar ikke mer enn én person å gjøre det når det er et par oppgaver, en håndfull mennesker og enkle ressursbehov. Problemet starter når ting begynner å skalere opp. Forstå prosjekter og ta i tidsbeslutninger før prosjektene går fra sporet blir borderline umulig med hundrevis av oppgaver, oppgavenavhengigheter, mennesker og ressurser.
Planlegging av disse prosjektene er vanskelig på egenhånd, enn si å administrere dem. Det er rett og slett for mye informasjon for et menneske å håndtere. Dette er akkurat der AI kan hjelpe. Hvorfor? Fordi AI ikke bryr seg hvor mye informasjon den har å håndtere. Faktisk, jo flere data du gir til det,
jo mer nøyaktige avgjørelser det vil gjøre
.
Det er en ting som gjør AI bedre når det gjelder å forstå prosjekter. Du kan mate alle dine tidligere prosjektdata til en AI. Det vil gå gjennom hvert datasett, oppdag mønstre, og viktigst, lære av dem. Takket være dataene kan AI gjøre nøyaktige spådommer for dine kommende prosjekter.
Det kan også overføre denne kunnskapen for å hjelpe deg med dine nåværende prosjekter. Det kan hjelpe deg med å fange feil og flaskehalser tidlig.
AIs evne til å bedre forstå prosjekter er basert på evnen til å forstå data. AI er ikke bare i stand til å identifisere mønstre og læring fra dataene du spiser den. Det kan også identifisere korrelasjonen mellom to variabler i datasettet som ingen andre ville ha trodd eksisterte.
AI kan bruke de historiske dataene til å skape perfekt optimaliserte arbeidsflyter, skape balansert arbeids- og tidsplaner, og estimere arbeidsbelastninger for hver fase av prosjektet. Det kan til og med vurdere ting som om den nåværende arbeidsstyrken har tilstrekkelig kunnskap og ferdighet til å fullføre prosjektet. Og hvis ikke, identifisere lagmedlemmer som er pålagt å forbedre seg via trening.
Hvordan forstår AI data bedre? Her er det viktigste
AI Sub-domener
som aktiverer det:
Mens hvert prosjekt er unikt, deler de alle i fellesskap, uansett hvor godt de er planlagt, vil det alltid være risiko som utgjør en trussel mot kvaliteten og konkurransen i et prosjekt. Risikostyringsstrategier er like gamle som prosjektledelse er. Imidlertid er AI her for å bringe det til et helt nytt nivå.
AI kan klare det på to måter: Lære fra tidligere prosjektdata og prosjektsimulering. AI kan bestemme alle risikofaktorene som bidro til prosjektforsinkelser og feil i fortiden og avgjøre om de er tilstede i det nåværende prosjektet eller ikke.
Den andre refererer til AI som kjører en simulering av et prosjekt. Det kan simulere risiko og muligheter i tusenvis av forskjellige scenarier for å velge den beste prosjektledelsen for et bestemt prosjekt.
Prosjektledere har ikke luksusen til å gå gjennom dusinvis av gjennomførte prosjekter på jakt etter faktorer som bidro til prosjektforsinkelser. Det er vanskelig å ha innsikt fra hauger av rapporter, hundrevis av tabeller og ytelsesvurderinger. Det er også tidkrevende å manuelt skape tilpassede arbeidsflyter for hvert prosjekt.
AI kan helt automatisere den. Den har evnen til å lære av tidligere prosjektdata, drive utallige prosjektkompetanse-simuleringer, optimalisere arbeidsflyter og overvåke prosjekter i sanntid. AI kan levere handlingsrådgivning og innsikt på forespørsel. Enten du vil ha innsikt i sanntid eller søke råd til fremtidige prosjekter, kan AI levere og hjelpe deg
Streamline oppgaveautomatisering Risikofri
.
Det er mange touchpoints mellom AI og prosjektledelse i dag.
Gitt den nåværende situasjonen, er det trygt å anta at AI vil fortsette å trenge inn i prosjektstyringsprogramvaren nisje som introduserer nye nyttige funksjoner og evner.
De banebrytende prosjektstyringsautomatiseringsverktøyene som
UDN Task Manager
Tilbyr allerede mange fordeler som strekker seg fra det multifunksjonelle dashbordet til fullblåst oppgaveautomatisering.
Hvis du er interessert i flere programvare-relaterte guider, er du velkommen til
Besøk FirstsiteGuide.
