人工智慧( AI )將如何顛覆專案管理？看看這六大關鍵領域

Gartner 研究預測，到 2030 年，80% 的專案管理任務將由 AI 執行，由大資料、機器學習和自然語言處理提供支援。
 
這些即將到來的技術發展視為前所未有的機遇。為這一顛覆時刻做好充分準備的企業和專案負責人將收穫大的回報。專案管理的每個方面，從計劃到流程再到人員，都會受到影響。讓我們來看看六個關鍵領域。
 
1. 更好的選擇和優先排序
 
選擇和優先排序是一種預測：哪些專案將為企業帶來大價值？當有正確的資料可用時，機器學習可以檢測到其他方法無法識別的模式，並且在做出預測時可以大大超過人類的準確性。機器學習驅動的優先順序排序將很快導致：
• 更快地識別具有正確基礎的啟動就緒專案
• 選擇具有更高成功機會和帶來高收益的專案
• 更好地平衡專案組合和組織中的風險概覽
• 消除決策中的人為偏見
 
2.專案管理辦公室支援
 
資料分析和自動化正在幫助企業簡化和最佳化專案管理辦公室 (PMO) 的角色。這些新的智慧工具將從根本上改變 PMO 的運作和執行方式：
• 更好地監控專案進度
• 預測潛在問題並自動解決一些簡單問題的能力
• 自動準備和分發專案報告，並收集反饋
• 在為每個專案選擇專案管理方法方面更加複雜
• 流程和政策的合規性監控
• 透過虛擬助手實現狀態更新、風險評估和利益相關者分析等支援功能的自動化
 
3.改進、更快的專案定義、規劃和報告
 
專案管理自動化中最發達的領域之一是風險管理。新的應用程式使用大資料和機器學習來幫助領 導 者和專案經理預測可能被忽視的風險。這些工具已經可以提出緩解措施，很快，它們將能夠自動調整計劃以避免某些型別的風險。
 
類似的方法將很快促進專案定義、規劃和報告。這些練習現在非常耗時、重複，而且大多是手動的。機器學習、自然語言處理和純文字輸出將導致：
 
• 透過自動化耗時的使用者故事收集和分析來改進專案範圍。這些工具將揭示潛在的問題，例如歧義、重複、遺漏、不一致和複雜性。
• 促進安排流程和起草詳細計劃和資源需求的工具
• 自動化報告不僅可以用更少的勞動力生成，而且可以用實時資料取代今天的報告——通常是幾周前的報告。這些工具還將比目前更深入地鑽取，以清晰、客觀的方式顯示專案狀態、實現的收益、潛在的延誤和團隊情緒。
 
4.虛擬專案助理
 
幾乎在一夜之間，ChatGPT改變了世界對人工智慧如何分析大量資料並以純文字形式產生新穎而即時的回答的看法。在專案管理中，像這樣的工具將為“機器人”或“虛擬助手”提供動力。
 
數字助理從過去的時間條目、專案規劃資料和整體上下文中學習，以定製互動並巧妙地捕獲關鍵專案資訊。

5.先進的測試系統和軟體

測試是大多數專案中的另一項基本任務，專案經理需要儘早並經常進行測試。今天很少能找到一個沒有多個系統和軟體型別的大型專案，這些軟體必須在專案上線前進行測試。很快，現時只適用於某些大型專案的先進測試系統將得到廣泛應用。
 
用於軟體專案的自動化系統測試解決方案將很快實現缺陷的早期檢測和自我糾正過程。這將顯著減少花在繁瑣測試活動上的時間，減少返工次數，並最終提供易於使用且無錯誤的解決方案。
 
6.專案經理的新角色
 
對於許多專案經理來說，將他們當前任務的很大一部分自動化可能會讓人感到害怕，但成功的人會學會使用這些工具來發揮自己的優勢。專案經理不會消失，但他們需要接受這些變化並利用新技術。
 
隨著行政工作的轉變，未來的專案經理需要培養強大的軟技能、領導能力、戰略思維和商業敏銳度。他們必須專注於預期收益的交付及其與戰略目標的一致性，還需要對這些技術有很好的理解。
 
最後的話
 
人工智慧在專案管理中的應用將帶來巨大的好處，不僅是行政和低價值任務的自動化，更重要的是，將人工智慧和其他顛覆性技術納入你的工具箱將幫助你的企業、其領導人和專案經理更成功地選擇、定義和實施專案。
 
8Manage在專案管理領域深耕17年，具有紮實的專案管理技術基礎。高亞科技團隊基於人工智慧技術，研發出符合現代化企業專案管理需求的智慧化專案管理系統。該系統以WBS架構帶動專案計劃與執行的全域性掌控，實現專案進度、成本、資源、績效、風險等的有效跟進。
 
人工智慧的理解能力、判斷能力、影像識別能力、資料傳送能力等，是人工無法超越的存在。8Manage PM 嵌入人工智慧技術，突破原有的企業專案管理的侷限，藉助人工智慧核心的深度演算法和即時傳送，解決人為資料處理的失誤或者不透明交易問題，大大提高專案管理效益。