プロジェクト管理におけるAI:AIがプロジェクト管理を変革する7つの方法

人工知能はあなたが考えることができるすべての産業を混乱せており、プロジェクト管理はこのルールの例外ではありません。PMIによるAIイノベーター:プロジェクトパフォーマンスに関するコードのクラッキングレポートによるとプロジェクトマネージャーの81%は、組織がすでにAIの影響を受けていることを認めています。

また、AIで管理されるプロジェクトは、今後3年間で23%から37%に増加すると予測しています。AIの影響が大きくなるにつれて、プロジェクトマネージャーは適応する必要があります。AIは、プロジェクトの管理方法、戦略の実装方法、タスクの実行方法、決定方法を変更します。

この記事では、AIがプロフェクト管理を変える7つの方法について学びます。

1.予測分析
 
マッキンゼーは1800のソフトウェアプロジェクトに関する調査を実施し、プロジェクトの30%だけが時間どおりに提供されていることを発見しました。さらに悪いことに、これらのプロジェクトの20%は、プロジェクトの範囲から特定の機能を削除したため、期限を守ることができました。

マッキンゼーの研究では、プロジェクトマネージャーが予測モデルを使用すると、日付の変動が減少することも明らかになりました。あります30から40パーセントのコードの品質を向上させ行あたりの欠陥の減少は、。計画と意思決定に予測分析を活用することにより、プロジェクトマネージャーはプロジェクトの失敗を大幅に減らし、プロジェクトの成功率を高めることができます。 

予測分析は、次のことにも役立ちます。
・時間管理
・チームコラボレーション
・タスクのより良い制御

2.リスク管理
べてのプロジェクトには、リスク、相互依存性、および不確実性が付随しています。プロジェクトマネージャーは、そうしたリスクを効率的に評価して対応する必要があります。そうしないと、これらのリスクがプロジェクトの失敗の原因になる可能性があります。AIを自由に使えるようになれば、仕事がずっと楽になります。AIシステムは、リアルタイムおよび履歴のプロジェクトデータを分析して、潜在的なリスクを警告します。 

さらに重要なことは、プロジェクトの可視性を高め、プロジェクトの結果を予測することもできます。たとえば、プロジェクトマネージャーは、タスクに費やされている時間を分析することで、タスクが期限前に完了するかどうかを確認できます。プロジェクトについても同様です。

3.プロジェクトの見積もり
プロジェクトが完了するまでにかかる時間や、プロジェクトに費やす必要のある金額が正確にわからない場合があります。これは、過去のビジネスデータとプロジェクトの見積もりに依存する必要がある場所です。AIと機械学習は、大量のデータを分析してパターンを見つけるのに優れているため、プロジェクトの見積もりに役立つ有用な情報を提供できます。

4.知識ベースのシステム
AIが馬鹿げていた時代は終わり、フィードしたデータに基づいてのみ行動できるようになりました。今日、AIベースのシステムはかつてないほど賢く、時間の経過とともに新しいことを学ぶことができます。これで、データのコンテキストを理解できるようになりました。つまり、適切な判断を下すのに役立つ有用な洞察を提供できるということです。さらに、これらの知識ベースのシステムは、人間の学習をサポートすることもできます。

知識ベースのシステムは、機械学習と自然言語生成を使用して、個人のドキュメントを作成します。PMIのチーフデータオフィサーであるMark Broome氏は、「過去に実行された多数のプロジェクトと関連するプロジェクト管理アーティファクトから学ぶことで、チャーター開発、時間、リソースの見積もりなど、プロジェクト管理のあらゆる側面でプロジェクトマネージャーを効果的に支援するAIをトレーニングします。コミュニケーション、リスクの特定と管理。」

5.機械学習
機械学習はすべてのAIテクノロジーの中核です。それはパターンを識別することになるとそれは素晴らしい仕事をします。プロジェクトマネージャーは機械学習の力を利用してプロジェクトスケジュールのパターンを研究でき、プロジェクトプロセスを加速できる領域を強調します。また、機械学習を使用してリスクを評価し、財務マネージャーが顧客により良いオファーを提供できるようにすることもできます。これにより、会社の収益と利益を増やすことができます。また、承認ワークフローを自動化し、摩擦を取り除くためにも使用できます。

6.意思決定支援システム
ほとんどの企業が尋ねている最大の質問の2つは、「AIを利用した意思決定支援システムは、コストとエラーを削減することによってプロジェクトの成功率を高めることができるか?」または「これらのシステムは効率を高め、プロジェクトが期限と予算を超過するのを防ぐことができますか?」幸い、これら両方の質問に対する答えは「はい」です。

これらの意思決定支援システムは、ルールとロジックを使用してスマートプロセスを作成し、意思決定プロセスの自動化を支援します。さらに、複雑な状況で正しい判断を下すのに役立ちます。ブルーム氏は、「プロジェクト全体で決定を下す必要があるため、プロジェクトマネージャーは予測モデルに基づいてオプションを評価し、好ましい結果が得られる可能性が最も高いものを選択する」と予測しました

機械学習アルゴリズムは、顧客が使用している製品の機能と使用していない機能を企業が視覚化するのにも役立ちます。これにより、プロジェクトマネージャーは、どの機能を改善し、どの機能を削除するかを適切に決定できます。

7.リソース管理
MicrosoftのCloud AIチームのディレクターであるLance Olsen氏は、「予測メンテナンスなど、すでに採用されているAIベースのツールの中には、プロジェクトをより効率的にするものがある」と語っています。
タスク管理ツールは、この点で最も良い例です。インテリジェントなタスク割り当てプロセスを使用して、リソース使用率を最適化し、従業員に負担をかけずに生産性を最大化します。プロジェクトマネージャーは、AIを使用して日常的で反復的なタスクを自動化し、より価値の高い活動にチームを集中させることもできます。




















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