沒有“它”的項目管理，真的危險了

想象一下這樣的場景：

在不久的將來，一家大型電信供應商的首席執行官將能使用智能手機應用程序查看公司的7項戰略計劃。只需輕敲幾下，她就知道每個項目的狀態以及每個項目已經交付的預期收益的百分比。不僅項目章程和關鍵績效指標可以隨時查看，每個團隊成員的士氣水平和關鍵受眾的總體買進情況也可以觸手可得。

她深入研究了“重塑品牌”計劃。幾個月前，一家大型競爭對手推出了一個新的綠色品牌，促使她的公司加快了自己的可持續發展推廣。基于項目經理和項目團隊在項目開始時選擇的參數，已經發生了許多人工智能驅動的自我調整。這款應用會告知首席執行官需要注意的每一個變化——以及潛在的風險——并優先考慮她必須做出的決策，為每一個決策提供潛在的解決方案。

在做出任何選擇之前，首席執行官會打電話給項目經理，后者現在大部分時間都在指導和支持團隊，與主要利益相關者保持定期對話，并培養一種高績效的文化。幾個星期前，項目已經稍微落后了，應用程序建議團隊應該應用敏捷技術來加速一個項目流程。

在會議期間，他們模擬可能的解決方案，并就前進的道路達成一致。項目計劃將自動更新，并發送消息，將更改和預期結果的預測通知受影響的團隊成員和涉眾。

由于新技術和工作方式的出現，一個原本可能失控——甚至可能失敗——的戰略項目，現在又將獲得成功，并帶來預期的結果。

在眼下的時代，項目管理的發展并不總是那么順利，但上文中描述的項目管理的未來可能在不到十年的時間里就會到來。為了更快地實現這一目標，創新者和組織現在就應該投資于項目管理技術。

今天的項目管理和未來的道路

每年大約有48萬億美元投資于項目。然而，根據斯坦迪什集團的數據，只有35%的項目被認為是成功的。另外65%被浪費的資源和未實現的收益令人震驚。

通過多年的研究，我們發現項目成功率如此之低的一個原因是用于管理它們的技術成熟度較低。大多數組織和項目負責人仍然在使用電子表格、幻燈片和其他在過去幾十年里沒有太大發展的應用程序。當你通過可交付成果和截止日期來衡量項目成功時，這些已經足夠了，但在項目和計劃總是在適應的環境中——并且不斷地改變業務——它們就不夠了。項目組合管理應用程序已經有了改進，但是計劃和團隊協作能力、自動化和“智能”特性仍然缺乏。

如果將人工智能和其他技術創新應用于項目管理，可以將項目的成功率提高25%，這將為組織、社會和個人帶來數萬億美元的價值和利益。上面故事中描述的每一項核心技術都已經準備好了——現在唯一的問題是它們多久才能有效地應用到項目管理中。

預計到2030年，80%的項目管理任務將由人工智能運行，由大數據、機器學習(ML)和自然語言處理提供支持。少數研究人員，以及越來越多的初創公司，已經開發出將AI和ML應用于項目管理領域的算法。當下一代工具被廣泛采用時，將會發生根本性的變化。

項目管理將被改變的六個關鍵領域：

我們將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最充分準備的組織和項目負責人將獲得最大的回報。幾乎項目管理的每個方面，從計劃到過程到人員，都將受到影響。讓我們來看看六個關鍵領域。

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1. 更好的選擇和優先級

選擇和優先級劃分是一種類型的預測:哪些項目將給組織帶來最大的價值?當正確的數據可用時，機器學習可以檢測到其他方法無法識別的模式，并且在預測方面可以大大超過人類的準確性。

機器學習驅動的優先級劃分將帶來:

• 更快地識別具備正確基礎的啟動準備項目
• 選擇有更高成功機會和提供最高效益的項目
• 更好地平衡項目組合和組織中的風險概述
• 消除決策中的人為偏見

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2. 為項目管理辦公室提供支持

數據分析和自動化初創公司現在正在幫助組織簡化和優化項目管理辦公室(PMO)的角色。最著名的例子是法國總統埃馬紐埃爾·馬克龍(Emmanuel Macron)使用最新技術來維護法國每個公共部門項目的最新信息。這些新的智能工具將從根本上改變PMO的運營和執行方式:

• 更好地監控項目進度
• 預測潛在問題并自動解決一些簡單問題的能力
• 自動準備和分發項目報告，并收集反饋
• 為每個項目選擇最好的項目管理方法時更加復雜
• 流程和策略的遵從性監視
• 通過虛擬助手實現支持功能的自動化，如狀態更新、風險評估和利益相關者分析

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3. 更好、更快的項目定義、計劃和報告

項目管理自動化中最發達的領域之一是風險管理。新的應用程序使用大數據和機器學習來幫助領導者和項目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，他們將能夠自動調整計劃，以避免某些類型的風險。

類似的方法將很快促進項目定義、計劃和報告。這些操作現在是耗時的、重復的，而且大部分是手工的。機器學習、自然語言處理和純文本輸出會帶來:

• 通過自動化耗時的用戶事例收集和分析來改進項目范圍。這些工具將揭示潛在的問題，如歧義、重復、遺漏、不一致和復雜性。
• 方便調度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減少勞動力，而且可以用實時數據取代現在的報告(通常是幾周前的報告)。這些工具還將比目前可能的更深入，以一種清晰、客觀的方式顯示項目狀態、已實現的利益、潛在的下滑和團隊情緒。

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4. 虛擬項目助理

幾乎在一夜之間，ChatGPT改變了世界對人工智能如何分析大量數據集并在純文本中生成新穎和即時的見解的理解。在項目管理中，像這樣的工具將為“機器人”或“虛擬助手”提供動力。

Oracle最近發布了一款新的項目管理數字助手，可以提供即時狀態更新，并幫助用戶通過文本、語音或聊天更新時間和任務進度。

虛擬助理從過去的時間條目、項目計劃數據和整體上下文中學習，以定制交互并智能地捕獲關鍵項目信息。

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5. 先進的測試系統和軟件

如今，你很難找到一個不用橫跨多個系統和軟件類型的項目。很快，現在只適用于某些大型項目的先進測試系統將被廣泛使用。

伊麗莎白線是英國橫貫鐵路項目的一部分，是一條擁有新車站、新基礎設施、新軌道和新列車的復雜鐵路;因此，項目的每一個元素都要經過嚴格的測試和調試過程，以確保安全性和可靠性。它需要前所未見的硬件和軟件組合，在經歷了最初的挑戰后，項目團隊開發了Crossrail Integration Facility。事實證明，這種完全自動化的場外測試設施在提高系統效率、成本效益和彈性方面的效果是無與倫比的。嚴格的審計還可以在設施全天候運行，沒有操作員偏見的風險。

用于軟件項目的高級自動化系統測試解決方案將推進及早發現缺陷和自我糾正的過程。這將大大減少花費在繁瑣的測試活動上的時間，減少返工的數量，并最終交付易于使用和無差錯的解決方案。

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6. 項目經理的新角色

對于許多項目經理來說，將當前任務的很大一部分自動化可能會讓他們感到害怕，但成功的項目經理將學會利用這些工具。項目經理不會消失，但他們需要接受這些變化，并利用新技術。我們目前認為跨職能項目團隊是一組個體，但我們可能很快就會認為他們是一組人類和機器人。

隨著行政工作的轉移，未來的項目經理將需要培養強大的軟技能、領導能力、戰略思維和商業頭腦。他們必須專注于交付預期的利益，并與戰略目標保持一致。他們還需要很好地理解這些技術。一些組織已經將AI構建到他們的項目管理教育和認證計劃中，比如美國東北大學正在將AI納入其課程，教授項目經理如何使用AI來自動化和改進數據集，并優化項目的投資價值。

數據和人讓未來成為現實

任何人工智能的采用過程都從數據開始，但你必須讓自己的人也做好準備。

如果沒有可用的和適當管理的數據，人工智能轉型永遠不會在你的組織中發生——但如果你不為自己和你的團隊為變革做好準備，人工智能轉型就不會蓬勃發展。

新一代的工具不僅會改變我們如何管理項目的技術，而且會完全改變我們在項目中的工作。項目經理必須準備好指導和培訓他們的團隊以適應這種轉變。他們應該增加對人際交往的關注，同時盡早發現員工的技術技能不足，并努力解決這些問題。除了專注于項目可交付成果外，他們還應該專注于創建高績效團隊，讓成員獲得所需的東西，以使他們發揮最佳水平。

?*本文節選自《哈佛商業評論》官方網站，原文題目 “How AI Will Transform Project Management”