Temat sztucznej inteligencji (artificial intelligence – AI) stał się popularny od kilku lat i pojawił się również w świecie zarządzania projektami. Czy jest to jednak kreatywna próba „wciśnięcia” nam nośnego tematu, czy może rzeczywiście powinniśmy jako kierownicy projektów poznać nową dziedzinę wiedzy? Według światowych badań PMI® opublikowanych w Pulse of the Profession 81% ankietowanych uważa, że na ich organizację wpływa sztuczna inteligencja. Według badanych, w ciągu najbliższych 3 lat, odsetek projektów używających AI wzrośnie na świecie z 23% do 37%. Dane te na pewno dają do myślenia.


Przyjrzyjmy się w takim razie bliżej, w jaki sposób sztuczna inteligencja może wpłynąć na kierownika projektu.

Definicja sztucznej inteligencji 

Sztuczna inteligencja to inteligencja wykazywana przez urządzania sztuczne (źródło: Wikipedia). I taka ogólna definicja daleka jest od pomysłu na zastosowanie jej do zarządzania projektami, no chyba, że ktoś potraktuje MS Projecta jako urządzenie/program, który mógłby mieć sztuczną inteligencję i zastąpić kierownika projektu… Zdecydowanie łatwiej będzie nam zinterpretować sztuczną inteligencję według definicji Andreasa Kaplan i Michaela Haenlein „zdolność systemu do prawidłowego interpretowania danych pochodzących z zewnętrznych źródeł, nauki na ich podstawie oraz wykorzystywania tej wiedzy, aby wykonywać określone zadania i osiągać cele poprzez elastyczne dostosowanie”. Czyż nie tak działamy w projektach?! Jako unikalne przedsięwzięcia i dedykowany zespół pozyskujemy wiedzę i ją przetwarzamy, aby osiągnąć cele projektu i korzyści za nim stojące.

Obszary zastosowania

Już teraz znamy zastosowania AI w charakterze rozpoznawania pisma (OCR), tworzenia systemów eksperckich, rozpoznania mowy, czy też budowania profilu klienta. W zarządzaniu projektami na pewno zainteresują nas algorytmy oparte na logice rozmytej (podejmowanie decyzji w przypadku braku pełnych danych), uczenie się maszyn (w celu wyciągania wniosków ze zdobytej wiedzy) czy inteligentne interfejsy (do automatycznego monitorowania, raportowania i zarządzania). Popatrzmy na kilka potencjalnych obszarów, które moim zdaniem mogą dotknąć pracy kierownika projektu.

Wykorzystanie danych i wiedzy 

Szacowanie czasu, budżetu czy pracochłonności to dla nas wszystkich stała zmora projektów. Wyniki zależą od osoby, która podaje dane, doświadczeń i stosowanych metod, a nawet różnią się w zależności od pory roku (szybkość prac budowlanych), kursów walut, czy organizacji, w której dany temat jest szacowany (na przykład: różne podejście do ryzyka). I jak tutaj przyjąć rzetelne dane? Już teraz firmy gromadzą dane o historycznych projektach, aby lepiej szacować przyszłe przedsięwzięcia (na podstawie danych, a nie głowy eksperta). Przykładem może być kierownik projektu z Anglii, który nie uwzględnił podczas szacowania opinii zespołu polskiego, ponieważ wziął z bazy danych rzeczywiste koszty 10 ostatnich wdrożeń i przyjął dane do projektu. 

A teraz wyobraźmy sobie, że w kolejnym projekcie podczas szacowania będę mógł skorzystać ze sztucznej inteligencji, która przetworzy zestawy danych z podobnych projektów z całego świata, wyciągnie wnioski i uwzględniając jeszcze czynniki indywidualne dla projektu podpowie nam jakie szacunki przyjąć dla danego zakresu czy czynności. Aby pokazać siłę AI wystarczy powiedzieć, że odpowiedni algorytm jest w stanie nauczyć się od zera gry w szachy na poziomie arcymistrzowskim w 2 godziny. To pomyślcie, jak szybko przy odpowiednich danych możemy otrzymać wyniki dla naszego projektu? 

Podobne zastosowanie oczywiście wykorzystamy do zarządzania ryzykiem, gdzie analiza wielu projektów i aktualnych założeń pozwoli nam otrzymać rejestr ryzyk dedykowany do danego przedsięwzięcia. Zastosowanie tego rodzaju wiedzy w ramach AI może być również wykorzystane do rozwiązywania problemów zaistniałych w projekcie. I tu znowu dane historyczne, wnioski pozwolą nam dobrać najlepsze rozwiązanie do danej sytuacji.

Ogromną siłą rozwiązań będzie tutaj możliwość podejmowania decyzji na podstawie niepełnych danych (z czym mamy do czynienia w projektach). Algorytmy dotyczące logiki rozmytej na podstawie przykładowych, niepełnych danych wygenerują nam zależności i zasady, które w tych zbiorach miały miejsce. Miałem okazję analizować dane o noworodkach, gdzie w szpitalu lekarze badali jakie informacje o noworodku są kluczowe do oceny stanu zdrowia i potencjalnych zagrożeń chorobami. Analiza danych historycznych pozwalała zbudować reguły decyzyjne, które pomogły w ocenie stanu zdrowia kolejnych badanych dzieci.

Organizacja i administracja projektu

Skoro już teraz mamy systemy 4D, które potrafią nam ułożyć harmonogram dla obiektu budowlanego przygotowanego w 3D, to jaka siła może stać za sztuczną inteligencją w tym obszarze? System, który nauczy się i będzie układał harmonogram projektu dedykowany dla naszego przedsięwzięcia i to jeszcze uwzględniając wcześniej omawiane szacunki? Automatyzacja pracy administracyjnej kierownika projektu, która do tej pory wydała się bardzo indywidualna dla każdego projektu (i niepowtarzalna), teraz będzie mogła zostać zautomatyzowana.

Drugim aspektem zastosowania AI będzie optymalizacja organizacji pracy. Systemy do monitorowania rzeczywistego obłożenia pracą i optymalizacji pracy pomogą nam znaleźć efektywność w organizacji zadań zespołu projektowego. Oczywiście skala projektu musi być odpowiednia.

A może wykorzystamy sztuczną inteligencję do wyboru dostawców? Sprawdzenie referencji i wielu parametrów dostawcy, pozwoli nam lepiej wybrać partnera. Nie mówiąc już o sprawdzeniu całej oferty i umowy pod kątem kruczków i haczyków stosowanych przez dostawcę.

I na koniec czekam na inteligentnego asystenta dedykowanego dla kierownika projektu, który odpowie na nurtujące pytania i podpowie co robić w danej sytuacji. Dodatkowo będzie można się wygadać i komuś ponarzekać na trudy projektu…

Monitorowanie i zarządzanie projektem

Kolejny aspekt zastosowania sztucznej inteligencji to ocena statusu projektu i podejmowania decyzji w projektach. Ja już czekam na system, który zaświeci rzeczywiste czerwone światło z wiarygodnym statusem zagrożenia projektu, co więcej – zarekomenduje rozwiązanie problemu w projekcie wraz z informacją kiedy i kto powinien podjąć decyzję (automatyzacja pracy Komitetu Sterującego).

Wiarygodna i niezależna ocena statusu projektu może być nie tylko podstawą dla danej firmy, ale również dla inwestora zewnętrznego, ubezpieczyciela, czy odbiorców końcowego produktu. Co więcej, taka ocena mogłaby się opierać nie tylko na badaniach aktualnych danych projektowych, ale również na wnioskach z zakończonych projektów (na przykład: poprzedni „podobny” projekt przy takim statusie jak nasz na koniec opóźniony był o 68 dni).

Fot. stock.adobe.com

Podsumowanie

Oczywiście wymieniliśmy tutaj tylko kilka aspektów zastosowania sztucznej inteligencji, które okażą się być może na tyle interesujące, że pojawią się gotowe rozwiązania – zapewne najbliższa przyszłość zweryfikuje te plany. Nie rozmawialiśmy o szczegółowym zastosowaniu sztucznej inteligencji do tworzenia kodu czy rozwiązywania problemów technologicznych, w których to AI ma już bardzo szczegółowe zastosowania.

Aby podkreślić nieuchronność zmian dodam, że miałem nadzieję, że sztuczna inteligencja będzie miała problemy z pokonaniem nas w grę w brydża. Oprócz zasad gry trzeba tutaj jeszcze przeprowadzić negocjacje z partnerem z drużyny oraz przeciwnikami. Wypracowane zasady negocjacji między zespołem bardzo często odbiegają od statystycznej strategii postępowania. Niestety w tym roku sztuczna inteligencja ograła ośmiokrotnego mistrza świata w brydża. Kolejny kamień milowy rozwoju AI został osiągnięty.

W tej chwili możemy poczekać na zmiany w funkcji kierownika projektu (wdrożone przez PMO w organizacji), ale myślę, że warto przygotować się na nową rolę – kierownika projektów wdrożeń AI w firmie. Popatrzcie, jaką wartość będziecie stanowić dla waszej organizacji, jeżeli nie tylko potraficie prowadzić projekty w firmie, ale również macie wiedzę o sztucznej inteligencji, która już puka do drzwi waszej organizacji…