Automatyzacja procesów decyzyjnych w zarządzaniu projektami
W tym artykule dowiesz się:
- Jakie zadania związane z zarządzaniem projektami może przejąć AI
- W jaki sposób AI może wspierać komunikację w zespole projektowym
- Na co należy uważać, aby uniknąć fauxtomatyzacji
- Na jakie wyzwania należy się przygotować przy wdrażaniu automatyzacji
Żeby skutecznie zrealizować cel biznesowy, trzeba skutecznie zarządzać projektami. Jak się okazuje, wydatnie może pomóc w tym automatyzacja procesów decyzyjnych. Jak sztuczna inteligencja i automatyzacja mogą poprawić jakość pracy projektowej?
Sztuczna inteligencja w zarządzaniu projektami
Sztuczna inteligencja pozwala przejść od prostej automatyzacji do inteligentnej robotyzacji. Odgrywa też coraz większą rolę nie tylko w optymalizacji procesów biznesowych, ale również w zarządzaniu projektami. Sprawdza się przede wszystkim w planowaniu – dzięki uczeniu maszynowemu algorytmy mogą analizować dane z poprzednich projektów, uwzględniając m.in. skomplikowanie zadania, doświadczenie zespołu czy dostępność zasobów i na tej podstawie mogą generować bardziej precyzyjne harmonogramy prac.
SI sprawdza się także w optymalizacji alokacji zasobów – algorytmy mogą analizować umiejętności członków zespołu i wymagania projektu, żeby optymalnie przydzielać dostępne zasoby. Pozwala to lepiej rozplanować całość prac i unikać nadmiernego obciążenia. Pomaga to również w podejmowaniu decyzji – AI można wykorzystywać do analizy różnych scenariuszy, co pozwala prognozować konsekwencje decyzji oraz wyszukiwać optymalne ścieżki działania.
Poza wymienionymi zastosowaniami sztuczna inteligencja pomaga też analizować duże ilości danych związanych z postępem projektu, co może pomóc w identyfikacji efektywności procesów projektowych poprzez analizę danych operacyjnych. Na ich podstawie można eliminować zbędne etapy czy identyfikować obszary wymagające poprawy.
Automatyzacja rutynowych zadań
Sposobów automatyzacji rutynowych zadań jest wiele – od systemów ERP, przez zastosowanie robotyzacji procesów biznesowych, po wykorzystanie dużych modeli językowych i sieci neuronowych. Cel jednak jest zawsze ten sam – poprawa efektywności operacyjnej przedsiębiorstwa oraz uwolnienie potencjału pracowników. Nie da się ukryć, że żmudne i nudne zadania stanowią największą część wielu stanowisk pracy, co może negatywnie wpływać na dobrostan pracowników. Powierzenie powtarzalnych zadań robotom i algorytmom może pomóc w poprawie jakości pracy zespołu.
Jak dokładnie AI w zarządzaniu projektami pomaga zautomatyzować rutynowe zadania? Przede wszystkim pomaga w zachowaniu wysokiego poziomu komunikacji w zespole. Automatyczne narzędzia do harmonogramowania spotkań mogą analizować dostępność członków zespołu i proponować optymalne terminy spotkań, a powiadomienia o spotkaniach być generowane automatycznie.
Narzędzia AI sprawdzają się też w zarządzaniu dokumentacją i harmonogramem prac. W pierwszym wypadku mogą np. tworzyć i aktualizować dokumenty projektowe i automatycznie przenosić je między etapami. W drugim AI może automatycznie i bez nadzoru monitorować postęp projektu i na bieżąco aktualizować harmonogram, uwzględniając opóźnienia, zmiany w zakresie czy dostępność zasobów.
Lepsze i szybsze decyzje dzięki AI
Jednym z najczęściej powtarzanych argumentów za wdrożeniem AI w środowisku biznesowym jest optymalizacja procesu decyzyjnego. Apologeci tego rozwiązania przekonują, że ludzie nie będą już musieli zastanawiać się nad wyborami, ponieważ AI przeanalizuje wszystkie możliwe opcje i wybierze spośród nich najlepszą. Czy jest tak naprawdę?
Mimo iż obecnie stosowane i rozwijane modele AI (np. ChatGPT) mogą imponować swoimi możliwościami, nie są magicznym rozwiązaniem wszystkich problemów. Można nawet stwierdzić, że zastosowanie SI w procesie automatyzacji środowiska pracy może być sygnałem fauxtomatyzacji (fałszywej automatyzacji). Dlaczego? Wiele osób obiecuje, że SI za pomocą niewielkiego zestawu danych odmieni oblicze organizacji. Prawda jest jednak zupełnie inna – do działania modele SI potrzebują ogromnej ilości wyczyszczonych danych, ponieważ jeśli będą one obarczone błędami, również wyniki będą błędne.
Wymienione wyżej trudności nie zmieniają faktu, że wykorzystanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu projektami może poprawić proces podejmowania decyzji. Si można stosować do analizy dużych ilości danych z poprzednich projektów w celu identyfikacji wzorców, zależności i czynników sukcesu lub niepowodzenia. Na tej podstawie można automatycznie identyfikować potencjalne zagrożenia i ryzyka związane z projektem oraz wprowadzić strategie minimalizujące lub eliminujące potencjalne problemy.
Wyzwania i korzyści wdrażania automatyzacji w zarządzaniu projektami
Automatyzacja zwiększa efektywność czasową poprzez automatyczne wykonywanie rutynowych zadań, takich jak generowanie raportów czy monitorowanie postępu projektu. Dzięki niej można też szybciej reagować na zmiany w projekcie i na bieżąco dostosowywać harmonogramy i zasoby do sytuacji.
Zastosowanie narzędzi AI może przyczynić się tez do eliminacji błędów ludzkich, co prowadzi do poprawy dokładności danych i informacji projektowych. Jest to szczególnie istotne w zadaniach wymagających precyzji, takich jak zarządzanie finansami projektu. Mniejsza ilość błędów to też lepsze wykorzystanie zasobów, które można jeszcze bardziej poprawić dzięki analizie dotychczasowego zużycia i zapotrzebowania.
Wymienione korzyści nie zmieniają faktu, że automatyzacja wiąże się również z wyzwaniami. Jednym z największych są koszty wdrożenia – implementacja automatyzacji wymaga zmian w stosowanych systemach, a często także zakupu nowego oprogramowania, co może wymagać znaczących inwestycji na zakup narzędzi, szkolenie personelu i dostosowanie infrastruktury.
Nie wolno też zapominać, że automatyzacja może powodować opór pracowników, szczególnie jeśli wpływa na ich tradycyjne zadania. Często jest to największa przeszkoda we wdrożeniu rozwiązań wykorzystujących AI, więc warto poświęcić czas i środki na wyjaśnienie członkom zespołu, że celem automatyzacji nie jest ich zastąpienie, a wsparcie w wykonywaniu codziennych obowiązków.
Porozmawiajmy!
a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!
Podobne wpisy:
Automatyzacja powinna być świadoma
Dlaczego istotne jest stworzenie mapy procesów i optymalizacja przed rozpoczęciem automatyzacji?
Automatyzacja Procesów Biznesowych (BPA). BPA a RPA – 5 istotnych zalet RPA dla biznesu
Fauxtomation – jak rozpoznać fałszywą automatyzację i nie wpaść w złe wnioski?