Искусственный интеллект в управлении проектами

Кратко об интереснейшем круглом столе на «Проектной пятнице».

Как можно применить ИИ для управления проектами? Кто может являться заказчиком? В чем ценность применения ИИ? и где ее ожидать не стоит?

Вначале мы договорились о применимом определении ИИ (их много, мы выбрали для своих елей наиболее нам подходящее): «Искусственный интеллект — это система, действия которой достоверно имитируют действия человека в определенной ситуации».

Следует разделять понятия ИИ и автоматизированной системы. ИИ является самообучаемой системой в отличие от жестких алгоритмов. Другое наиболее близкое понятие: «машинное обучение без учителя — unsupervised machine learning».

В первом докладе — дискуссии очень бурно обсудили данные PMI по использованию ИИ в проектном управлении. Наш эксперт — модератор привел примеры существующих виртуальных помощников руководителей проектов:

  • PMOtto.ai – чат-бот с интерфейсом к онлайн ИСУП (например, Project Online). Есть функции рекомендаций по реализации проекта
  • Stratejos – интегратор различных ИСУП систем (Jira, Slack, Trello). Выполняет функции администратора проекта (напомнить об отставании, необходимости оценки задачи, других событиях).
  • Дина-бот – помощник контроля исполнения задач, проведение виртуальных стендапов, подготовка отчетов. Работает через Skype, Whatsapp

и инструментов ИИ в управлении проектами:

Aurora – помощник планирования крупных проектов

Liquid Planner – интеллектуальный планировщик проектов, корректировка сроков, контроль приоритетов, переназначение ресурсов

Infosys Nia Contract Analysis – управление и оценка контрактов

Smart Projects (ru) – интеллектуальная система УП, поддержка полного цикла УП.

PineStem – ИИ система подбора программистов на основе анализа прошлого опыта

TARA AI – ИИ платформа, предлагающая варианты реализации проекта, подбор команды, планировщик и перепланировщик.

В 2019 г. PMI впервые описал новую компетенцию персонала проекта — умение взаимодействовать с технологическими платформами — PMTQ (Project management technoloqy quotient).

Участники круглого стола рассказали о своем опыте применения интеллектуальных систем при проведении совещаний (на основе Я.Алисы; в колл-центрах IVR, транспорте/машиностроении, пищевой промышленности).

По обсуждению участники согласились, что замена администраторов проектов ИИ несет как серьезные выгоды, так и минусы, в частности, администраторы проектов — это карьерный путь для будущих ПМ-ов и они могут подстраховать ПМ-а на время отпуска, командировки. ИИ этого в обозримом будущем не сможет.

Наиболее полезным участком применения ИИ участники сочли анализ lessons learned, на который у ПМ-ов часто просто не хватает времени.

Во второй части круглого стола коллега поделился своим практическим опытом построения систем глубокого обучения (deep learning) в крупном холдинге пищевой отрасли. Используя расширение AutoML Microsoft Visual Studio, команда CDO обеспечила формирование моделей в течение 1 часа.

Microsoft Azure уже предоставляет облачный инструмент построения систем машинного обучения без программирования на основе функциональных блоков с визуальным представлением.

С нетерпением ждем обещанной презентации.

Дополнение.

От @ВадимЧухлебов.

Короткие заметки по итогам круглого стола ИИ в УП:
— продукты с функциональностью ИИ могут быть востребованы:
1. для выполнения рутинных контрольных операций процессов мониторинга и отчётности и подготовки драфтов отчётов по отклонениям. Основной риск — как ИИ распознает попытку обмана? Основное негативное последствие — исчезнет позиция Администратора проектов как понятный и логичный карьерный и социальный лифт от неофита до РП, вместе с тем исчезнет и кадровый резерв РП. (это вообще всех стартовых позиций для выпускников так или иначе коснется, не только в УП)
2. для выполнения трудоёмких операций по ситуационному моделированию вариантов реализации проекта по предлагаемым гипотезам и выявленным отклонениям
3. для выполнения трудоёмкой работы по консолидации и анализу прошлого извлечённого опыта с целью повышения точности прогнозирования, планирования будущих проектов, а также риск-анализа.
4. для моделирования вариантов балансировки портфелей проектов с целью добиться поддержания высокого уровня отдачи на вложенный в портфель рубль на всем протяжении жизни портфеля.

— со всем этим мы столкнемся в ближайшие 5 лет, поскольку активная разработка продуктов вовсю идёт и они начинают постепенно внедряться в повседневную работу, к тому же стоимость таких решений стремительно снижается, позволяя им успешно конкурировать с людьми.

— потребуется адаптация процессов и огромная работа по преодолению психологического сопротивления участников проектов.

— кто раньше разберётся в теме и успешно применит новые инструменты — получит преимущество на рынке человеческого капитала.

В общем, есть над чем подумать, с учётом того, что пенсионный возраст увеличили…

—  в раздумьях.

 

Об авторе d_dintsis

Portfolio, Project management. ITSM, ITIL MOF Virtual learning. Training and consulting.
Запись опубликована в рубрике Data Science, PMI, Uncategorized с метками , , . Добавьте в закладки постоянную ссылку.