الذكاء الاصطناعي ثورة في إدارة المشاريع

 كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في إدارة المشاريع:

 ثلاث حالات استخدام

 الاصطناعي (AI) كلمة طنانة في عالم الأعمال ، حيث تناقش الشركات إمكاناته لتحويل كيفية إجراء العمل على جميع المستويات. بصفتي متخصصًا في إدارة محفظة المشاريع (PPM) ، فقد قرأت العديد من المقالات والمنشورات التي توضح بالتفصيل كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفيد مكتب إدارة المشاريع (PMO) ومديري المشاريع من خلال تعزيز الإنتاجية وقدرات صنع التنبؤ.

ومع ذلك ، مع ظهور ChatGPT وخدمات الذكاء الاصطناعي الأخرى ، فإن مجرد مناقشة إمكانات الذكاء الاصطناعي في PPM لم يعد كافياً للحفاظ على ميزة تنافسية. في هذه المقالة ، سأناقش أمثلة ملموسة لكيفية تحسين الذكاء الاصطناعي لإدارة المشاريع في سيناريوهات الحياة الواقعية. تستند هذه التجارب إلى ربط ChatGPT بحل PPM المستند إلى مجموعة النظراء.

الحالة 1: الجداول التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي

تتمثل إحدى المسؤوليات الحاسمة لمدير المشروع في إنشاء جدول زمني. تقليديًا ، كانت معظم الشركات تعتمد على قوالب جدول محددة مسبقًا تحتوي على مراحل ومراحل ومهام مطلوبة بشكل شائع. ومع ذلك ، فإن هذا النهج الثابت للتحكم في جودة الجدول الزمني قد يصبح قريبًا شيئًا من الماضي ، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء جداول معقدة للغاية ودقيقة من خلال تحليل جميع البيانات المتاحة.

في إحدى التجارب ، استخدمنا جداول فارغة وطلبنا من مديري المشاريع وصف سياق المبادرة. في المقابل ، تم إنشاء هيكل تقسيم العمل الكامل (WBS) والجدول الزمني في غضون ثوانٍ. عندما قمنا بتدريب أنفسنا على وصف السياق بشكل أفضل ، أصبحت الجداول الزمنية أكثر دقة. يمكن تحسين النص ببساطة على السياق على أنه "مشروع تنفيذ تخطيط موارد المؤسسات لمدة 12 أسبوعًا" عن طريق إضافة المزيد من السياق ، مثل "النشر العالمي لنظام تخطيط موارد المؤسسات الجديد إلى خمس مناطق باتباع منهجية PMBOK ، بدءًا من الأسبوع الثاني من شهر مايو 2023 والانتهاء منه بعد عام ".

في غضون 30 ثانية تقريبًا ، تم إرجاع جدول كامل يحتوي على جميع المتطلبات ومدة المهمة المقترحة والنتيجة التي تعكس احتمالية تقدير الذكاء الاصطناعي لمدة المهمة. هذا وحده يمكن أن يوفر لمديري المشاريع مئات الساعات ، ويمكن أن يساعد أيضًا مكتب إدارة المشاريع في إنشاء قوالب أفضل حيث يربطون تجربتهم الخاصة ببقية العالم. يمكن أن يؤدي الناتج بالتأكيد إلى جداول زمنية أكثر دقة ، وتخصيص أفضل للموارد ، وفي النهاية ، مشاريع أكثر نجاحًا.

الحالة 2: سجلات المخاطر التي ينشئها الذكاء الاصطناعي

أحد الجوانب الحاسمة لإدارة المشروع هو إدارة المخاطر. يعد تحديد المخاطر المحتملة في وقت مبكر من دورة المشروع أمرًا بالغ الأهمية لضمان إكمال المشروع بنجاح. يمكن ربط المخاطر بمجالات مختلفة ، مثل دراسة الجدوى نفسها ، وتوافر الموارد ، والجدول الزمني ، والجودة ، والمزيد.

يمكن لمدير المشروع المتمرس إنشاء سجل سريع للمخاطر المحتملة بناءً على خبرته الخاصة. يمكنهم أيضًا التنبؤ باحتمالية وتأثير المخاطر وشرح كيفية التخفيف منها في حالة تحولها إلى مشكلات حقيقية.

ومع ذلك ، فإن الاستخلاص من تجربة الفرد ليس دائمًا ممكنًا. هذا هو المكان الذي تدخل فيه أداة PPM والذكاء الاصطناعي التوليفي. من خلال ربط الاثنين ، يمكن لمديري المشروع إنشاء سجل مخاطر ببساطة عن طريق شرح سياق المشروع وطلب عدد معين من المخاطر. في غضون ثوانٍ ، يملأ الذكاء الاصطناعي ، ويصنف ويصنف سجل المخاطر وفقًا للسياق. يمكن أن يُطلب منه أيضًا كتابة وصف تفصيلي للمخاطر وخطوات التخفيف وخطط الطوارئ. مرة أخرى ، فكر ببساطة في هذا كمساعد يستمد من المعرفة المجمعة المتاحة على الإنترنت - إنه ضخم.

في حين أنه قد يكون هناك العديد من الأسباب الداخلية لضرورة إضافة بعض المخاطر يدويًا ، يمكن أن تكون سجلات المخاطر التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بمثابة نقطة انطلاق. بالنسبة لمديري المشاريع الأقل خبرة ، يمكن أن يؤدي توفر سجل كامل للمخاطر بسهولة إلى تحسين الإنتاجية بشكل كبير ومساعدتهم على أن يصبحوا أفضل في عملهم في وقت أقل من ذي قبل.

الحالة 3: تقدير التكلفة بمساعدة الذكاء الاصطناعي\تضمنت الحالة الأخيرة ربط شبكة مالية داخل أداة PPM بـ ChatGPT. في السابق ، كان على المستخدمين إدخال التكاليف المتوقعة يدويًا في كل خلية بناءً على فئة التكلفة والإطار الزمني. ومع ذلك ، من خلال أتمتة العملية ، تمكنت ChatGPT من اقتراح التكلفة الكاملة وتوزيعها بناءً على منحنى S. علاوة على ذلك ، يمكن تخصيص التجربة لاستيعاب أطر زمنية مختلفة ، من سنوات إلى أرباع أو أشهر ، حسب احتياجات الشركة.

كما هو الحال مع الحالات الأخرى ، يجب اعتبار البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بمثابة اقتراح ، مما يحفظ مدير المشروع من الاضطرار إلى صياغته يدويًا. يعتمد ما إذا كان يمكن أن يؤدي إلى توقعات مالية أكثر دقة أم لا على مقدار البيانات التي ترغب الشركة في مشاركتها.

إحضار بيانات الشركة الخاصة بك

من المؤكد أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تجاوز الحالات الواردة في هذه المقالة ، مثل تحسين اختيار المشروع من خلال اقتراح أنسب العروض بناءً على أولويات العمل وقيود الميزانية. ومع ذلك ، قد يتطلب ذلك تقديم بيانات الشركة إلى خدمة الذكاء الاصطناعي ، الأمر الذي من شأنه أن يثير مخاوف أمنية.

في حين أن خيارات التدريب على البيانات المحلية للذكاء الاصطناعي متاحة بالفعل ، إلا أنها تُستخدم عادةً في سياق روبوتات المحادثة وقد لا تكون كافية لإدارة حجم هائل من بيانات المشروع. ومع ذلك ، من المرجح أن يؤدي نشر مثل هذه الأساليب القائمة على الذكاء الاصطناعي في اختيار المشروع إلى توقع أكثر دقة لسيناريوهات ماذا لو وتوفير حل أكثر كفاءة وقابلية للتوسع لإدارة الحافظة بشكل عام.

في الوقت الحالي ، قد تستمر المؤسسات في الاعتماد على أدوات محاكاة PPM المتوفرة في السوق حتى تنضج بروتوكولات الذكاء الاصطناعي والأمان.

ملخص

يمكن أن يساعد دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة PPM المؤسسات على تحسين تخطيط المشاريع وتنفيذها وتتبعها. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة مديري المشاريع في إنشاء جداول مفصلة وسجلات شاملة للمخاطر ، والتنبؤ بالنتائج ، وتحسين تخصيص الموارد وتحسين الاتصال.

في حين أن فوائد دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة PPM واضحة ، فمن الضروري التأكد من أن حلول الذكاء الاصطناعي مصممة لتلبية الاحتياجات التنظيمية المحددة. مع وجود حل الذكاء الاصطناعي الصحيح ، يمكن للمؤسسات تنفيذ استراتيجياتها بكفاءة أكبر ، مما يؤدي في النهاية إلى نتائج أعمال أفضل.

مجلس تكنولوجيا Forbes هو مجتمع مدعو فقط لمدراء تقنية المعلومات على مستوى عالمي ومدراء تكنولوجيا المعلومات والمدراء التنفيذيين في مجال التكنولوجيا. هل أنا مؤهل؟