קייס סטאדי:
מנכ”לית של ספקית טלקום גדולה משתמשת באפליקציית סמארטפון כדי לבדוק את שבע היוזמות האסטרטגיות של הארגון שלה. תוך כמה לחיצות היא יודעת מה הסטטוס של כל פרויקט ומה אחוז ההטבות הצפויות שכל אחד מהם סיפק. אמנת פרויקטים ומחווני ביצועים מרכזיים זמינים ברגע, כמו גם רמת המורל של כל חבר צוות והרכישה הכוללת של בעלי עניין קריטיים.
היא מתעמקת ביוזמת “המיתוג מחדש”. כמה חודשים קודם לכן, מתחרה גדולה השיקה מותג ירוק חדש, מה שגרם לחברה להאיץ את השקת הקיימות שלה. הרבה התאמות עצמיות מונעות בינה מלאכותית כבר התרחשו, בהתבסס על פרמטרים שנבחרו על ידי מנהל הפרויקט וצוות הפרויקט בתחילת היוזמה. האפליקציה מיידעת את המנכ”ל על כל שינוי שזקוק לתשומת לבה – כמו גם סיכונים פוטנציאליים – ומתעדפת החלטות שעליה לקבל, ומספקת פתרונות פוטנציאליים לכל אחד.
לפני ביצוע בחירות כלשהן, המנכ”ל מתקשר למנהל הפרויקט, שמקדיש כעת את רוב זמנו לאימון ותמיכה בצוות, ניהול שיחות שוטפות עם מחזיקי עניין מרכזיים וטיפוח תרבות בעלת ביצועים גבוהים. כמה שבועות קודם לכן הפרויקט היה מעט בפיגור, והאפליקציה המליצה לצוות ליישם טכניקות זריזות כדי להאיץ את זרם פרויקט אחד.
במהלך הפגישה הם מדמים פתרונות אפשריים ומסכמים על דרך קדימה. תוכנית הפרויקט מתעדכנת אוטומטית, ונשלחות הודעות המודיעות לחברי הצוות המושפעים ולבעלי העניין על השינויים ותחזית של התוצאות הצפויות.
הודות לטכנולוגיות ודרכי עבודה חדשות, פרויקט אסטרטגי שיכול היה לצאת מכלל שליטה – אולי אפילו לכישלון – עומד כעת שוב בתור להצליח ולספק את התוצאות הצפויות.
בהווה, ניהול פרויקטים לא תמיד מתקדם בצורה חלקה, אבל העתיד הזה כנראה נמצא במרחק של פחות מעשור. כדי להגיע לשם מוקדם יותר, חדשנים וארגונים צריכים להשקיע כעת בטכנולוגיית ניהול פרויקטים.
אנו בהורייזון פיתחנו קורס בינה מלאכותית למנהלי פרויקטים המותאם במיוחד לצרכי ארגון פרטניים, יחד עם אפיון להטמעת ה-AI בארגון.
ניהול פרויקטים היום ומבט קדימה
מדי שנה מושקעים בפרויקטים כ-48 טריליון דולר. אולם לפי קבוצת סטנדיש, רק 35% מהפרויקטים נחשבים למצליחים. המשאבים המבוזבזים והיתרונות הבלתי ממומשים של 65% האחרים מעוררי מחשבה.
רוב הארגונים ומובילי הפרויקטים עדיין משתמשים בגיליונות אלקטרוניים, שקופיות ויישומים אחרים שלא התפתחו הרבה במהלך העשורים האחרונים. אלה נאותים כאשר אתה מודד את הצלחת הפרויקט לפי תוצרים ותאריכים שנקבעו, אבל הם נופלים בסביבה שבה פרויקטים ויוזמות תמיד מסתגלים – ומשנים את העסק ללא הרף. חל שיפור ביישומי ניהול תיקי פרויקטים, אך עדיין חסרות יכולות תכנון ושיתוף פעולה בצוות, אוטומציה ותכונות “חכמות”.
אם יישום בינה מלאכותית וחידושים טכנולוגיים אחרים לניהול פרויקטים יכול לשפר את יחס ההצלחה של פרויקטים ב-25% בלבד, זה ישתווה לטריליוני דולרים של ערך והטבות לארגונים, לחברות וליחידים. כל אחת מליבת הטכנולוגיות המתוארות בסיפור למעלה מוכנה – השאלה היחידה כעת היא תוך כמה זמן הן יושמו ביעילות בניהול פרויקטים.
המחקר של גרטנר מצביע על כך ששינוי מגיע בקרוב, וצופה שעד 2030, 80% ממשימות ניהול הפרויקטים יופעלו על ידי AI, המופעל על ידי ביג דאטה, למידת מכונה (ML) ועיבוד שפה טבעית. קומץ חוקרים, כמו פול בודרו בספרו Applying Artificial Intelligence Tools to Management Project, ומספר הולך וגדל של סטארטאפים, כבר פיתחו אלגוריתמים ליישום AI ו-ML בעולם ניהול הפרויקטים. כאשר הדור הבא של כלים זה יאומץ באופן נרחב, יהיו שינויים קיצוניים.
6 היבטים של ניהול בAI
ארגונים ומובילי פרויקטים המוכנים ביותר לרגע ההפרעה הזה יעמדו לקצור את מירב הפירות.
כמעט כל היבט של ניהול פרויקטים, מתכנון ועד תהליכים ועד אנשים, יושפע. בואו נסתכל על שישה תחומים מרכזיים.
- בחירה ותעדוף טובים יותר
בחירה ותעדוף הם סוג של ניבוי:
אילו פרויקטים יביאו את הערך הרב ביותר לארגון? כאשר הנתונים הנכונים זמינים,
ML יכול לזהות דפוסים שלא ניתן להבחין באמצעים אחרים ויכולים לעלות בהרבה על הדיוק האנושי בביצוע תחזיות.
תיעדוף מונחי ML יביא בקרוב ל:
זיהוי מהיר יותר של פרויקטים מוכנים להשקה שיש להם את היסודות הנכונים
מבחר פרויקטים בעלי סיכויי הצלחה גבוהים יותר ומספקים את התועלת הגבוהה ביותר
איזון טוב יותר בתיק הפרויקטים וסקירת סיכונים בארגון
הסרת הטיות אנושיות מקבלת החלטות
- תמיכה במשרד ניהול פרויקטים
סטארט-אפים לניתוח נתונים ואוטומציה מסייעים כעת לארגונים לייעל ולייעל את תפקידו של משרד ניהול הפרויקטים (PMO).
המקרה המפורסם ביותר הוא השימוש של הנשיא עמנואל מקרון בטכנולוגיה העדכנית ביותר כדי לשמור על מידע עדכני על כל פרויקט במגזר הציבורי בצרפת.
הכלים החכמים החדשים הללו ישנו באופן קיצוני את האופן שבו PMO פועלים ומבצעים עם:
מעקב טוב יותר אחר התקדמות הפרויקט
היכולת לצפות בעיות אפשריות ולטפל בכמה פשוטות באופן אוטומטי
הכנה והפצה אוטומטית של דוחות פרויקט ואיסוף משוב
תחכום רב יותר בבחירת מתודולוגיית ניהול הפרויקט הטובה ביותר עבור כל פרויקט
ניטור ציות לתהליכים ולמדיניות
אוטומציה, באמצעות עוזרים וירטואליים, של פונקציות תמיכה כגון עדכוני סטטוס, הערכת סיכונים וניתוח בעלי עניין.
- הגדרת פרויקט, תכנון ודיווח משופרים ומהירים יותר
אחד התחומים המפותחים ביותר באוטומציה של ניהול פרויקטים הוא ניהול סיכונים.
יישומים חדשים משתמשים ב-Big Data ו-ML כדי לעזור למנהיגים ולמנהלי פרויקטים לצפות סיכונים שאחרת עלולים להישאר מעיניהם.
כלים אלה כבר יכולים להציע פעולות ממתן, ובקרוב, הם יוכלו להתאים את התוכניות באופן אוטומטי כדי למנוע סוגים מסוימים של סיכונים
גישות דומות יקלו בקרוב על הגדרת הפרויקט, התכנון והדיווח. תרגילים אלו גוזלים כעת זמן, חוזרים על עצמם ובעיקר ידניים.
ML, עיבוד שפה טבעית ופלט טקסט רגיל יובילו ל:
שיפור היקף הפרויקט על ידי אוטומציה של איסוף וניתוח של סיפורי משתמשים גוזלים זמן רב. כלים אלו יחשפו בעיות פוטנציאליות כגון אי בהירות, כפילויות, השמטות, חוסר עקביות ומורכבות.
כלים להקלת תהליכי תזמון ולנסח תוכניות מפורטות ודרישות משאבים
דיווח אוטומטי שלא רק מיוצר בפחות עבודה אלא יחליף את הדוחות של היום – שהם לרוב בני שבועות – בנתונים בזמן אמת. כלים אלה גם יחקרו לעומק מהאפשרי כיום, ויציגו את סטטוס הפרויקט, היתרונות שהושגו, פוטנציאל החלקה וסנטימנט צוות בצורה ברורה ואובייקטיבית.
- עוזרי פרויקט וירטואליים
כמעט בן לילה, ChatGPT שינה את ההבנה של העולם לגבי האופן שבו AI יכול לנתח קבוצות מאסיביות של נתונים ולייצר תובנות חדשות ומיידיות בטקסט רגיל.
בניהול פרויקטים, כלים כמו אלה יניעו “בוטים” או “עוזרים וירטואליים”.
אורקל הכריזה לאחרונה על עוזר דיגיטלי חדש לניהול פרויקטים, המספק עדכוני סטטוס מיידיים ומסייע למשתמשים לעדכן את הזמן ואת התקדמות המשימות באמצעות טקסט, קול או צ’אט.
העוזרת הדיגיטלית לומדת מערכים קודמים, נתוני תכנון פרויקטים וההקשר הכולל כדי להתאים אינטראקציות וללכוד בצורה חכמה מידע קריטי על הפרויקט. PMOtto הוא עוזר פרויקט וירטואלי התומך ב-ML שכבר נמצא בשימוש. משתמש יכול לבקש מ- PMOtto “תזמן את ג’ון לצבוע את הקיר בשבוע הבא ולהקצות לו משרה מלאה למשימה.” העוזר עשוי להשיב, “בהתבסס על משימות דומות קודמות שהוקצו לג’ון, נראה שהוא יצטרך שבועיים לעשות את העבודה ולא שבוע אחד כפי שביקשת. אני צריך להתאים את זה?”
- מערכות בדיקות ותוכנות מתקדמות
בדיקה היא משימה חיונית נוספת ברוב הפרויקטים, ומנהלי פרויקטים צריכים לבדוק מוקדם ולעתים קרובות.
נדיר למצוא כיום פרויקט גדול בפרויקט ללא מספר מערכות וסוגי תוכנה שיש לבדוק לפני שהפרויקט עולה לאוויר.
בקרוב, מערכות בדיקה מתקדמות שעכשיו אפשריות רק עבור מגה-פרויקטים מסוימים יהפכו לזמינות נרחבת.
לדוגמא:
קו אליזבת, חלק מפרויקט Crossrail בבריטניה, הוא מסילת רכבת מורכבת עם תחנות חדשות, תשתית חדשה, מסילות חדשות ורכבות חדשות; לכן היה חשוב שכל מרכיב בפרויקט יעבור תהליך בדיקה והפעלה קפדני כדי להבטיח בטיחות ואמינות. זה דרש שילוב שלא נראה קודם לכן של חומרה ותוכנה, ולאחר אתגרים ראשוניים, צוות הפרויקט פיתח את מתקן השילוב של Crossrail. מתקן בדיקה אוטומטי לחלוטין זה מחוץ לאתר הוכח כבעל ערך רב בהגדלת היעילות, העלות-תועלת והחוסן של המערכות. מהנדסת המערכות אלסנדרה שול-שטרנברג מתארת כמה מתכונותיו: “נכתבה ספריית אוטומציה מערכות נרחבת, המאפשרת להשיג הגדרות מורכבות, לבצע בדיקות בריאות במדויק, בדיקות סיבולת להתרחש על פני תקופות ממושכות והטמעת בדיקות בעלות אופי שחוזר על עצמו.” ניתן להפעיל ביקורות קפדניות במתקן 24-7, ללא סיכון של הטיית מפעיל.
פתרונות בדיקות מערכות מתקדמים ואוטומטיים לפרויקטי תוכנה יאפשרו בקרוב גילוי מוקדם של ליקויים ותהליכי תיקון עצמי.
זה יקטין משמעותית את הזמן המושקע בפעילויות בדיקה מסורבלות, יקטין את מספר העיבודים החוזרים ובסופו של דבר יספק פתרונות קלים לשימוש וללא באגים.
- תפקיד חדש למנהל הפרויקט
עבור מנהלי פרויקטים רבים, אוטומציה של חלק ניכר מהמשימות הנוכחיות שלהם עשויה להרגיש מפחידה, אך מצליחים ילמדו להשתמש בכלים הללו לטובתם.
מנהלי פרויקטים לא ייעלמו, אבל הם יצטרכו לאמץ את השינויים הללו ולנצל את הטכנולוגיות החדשות.
כרגע אנחנו חושבים על צוותי פרויקטים בין-תכליתיים כקבוצה של אנשים, אבל בקרוב אנחנו עשויים לחשוב עליהם כעל קבוצה של בני אדם ורובוטים.
עם מעבר מעבודה אדמיניסטרטיבית, מנהל הפרויקט של העתיד יצטרך לטפח מיומנויות רכות חזקות, יכולות מנהיגות, חשיבה אסטרטגית וחוש עסקי. עליהם להתמקד במתן היתרונות הצפויים ובהתאמתם ליעדים האסטרטגיים. הם גם יצטרכו הבנה טובה של הטכנולוגיות הללו. חלק מהארגונים כבר בונים בינה מלאכותית בתכניות החינוך וההסמכה לניהול פרויקטים שלהם, ואוניברסיטת Northeastern משלבת בינה מלאכותית בתוכנית הלימודים שלה, ומלמדת מנהלי פרויקטים כיצד להשתמש בבינה מלאכותית כדי לבצע אוטומציה ולשפר מערכי נתונים ולייעל ערך השקעה מפרויקטים.
נתונים ואנשים הופכים את העתיד למציאות
כאשר הכלים הללו מוכנים עבור ארגונים, כיצד תוודא שהארגון שלך מוכן אליהם? כל תהליך אימוץ בינה מלאכותית מתחיל בנתונים, אבל אסור לך להיכשל גם בהכנת האנשים שלכם.
אימון אלגוריתמי AI לניהול פרויקטים ידרוש כמויות גדולות של נתונים הקשורים לפרויקט. הארגון שלך עשוי לשמור על שלל נתוני פרויקט היסטוריים, אך סביר להניח שהם יאוחסנו באלפי מסמכים במגוון פורמטים של קבצים הפזורים במערכות שונות. המידע עשוי להיות לא מעודכן, עשוי להשתמש בטקסונומיות שונות, או להכיל חריגים ופערים. בערך 80% מהזמן המושקע בהכנת אלגוריתם ML לשימוש מתמקד באיסוף וניקוי נתונים, שלוקחים נתונים גולמיים ולא מובנים והופך אותם לנתונים מובנים שיכולים לאמן מודל למידת מכונה.
ללא נתונים זמינים ומנוהלים כהלכה, טרנספורמציה של AI לעולם לא תתרחש בארגון שלכם – אבל שום שינוי בינה מלאכותית לא תפרח אם לא תכין גם את עצמכם ואת הצוות שלכם לשינוי.
הדור החדש הזה של כלים לא רק ישנה את הטכנולוגיה של איך אנחנו מנהלים פרויקטים, אלא ישנה לחלוטין את העבודה שלנו בפרויקט. מנהלי פרויקטים חייבים להיות מוכנים לאמן ולהכשיר את הצוותים שלהם להסתגל למעבר הזה. עליהם להגביר את המיקוד שלהם באינטראקציות אנושיות תוך זיהוי מוקדם של חסרונות מיומנויות טכנולוגיות אצל האנשים שלהם ולפעול כדי לטפל בהם. בנוסף להתמקדות בתוצרי הפרויקט, עליהם להתמקד ביצירת צוותים בעלי ביצועים גבוהים בהם החברים מקבלים את הדרוש כדי לאפשר להם להופיע במיטבם.
אם אתם שוקלים ברצינות ליישם בינה מלאכותית על הפרויקטים ועל שיטות ניהול הפרויקטים שלכם,
השאלות הבאות יעזרו לכם להעריך את ההחלטה שלכם:
האם אתם מוכנים להשקיע זמן ביצירת מלאי מדויק של כל הפרויקטים, כולל עדכון הסטטוס האחרון?
האם אתם יכולים להשקיע כמה משאבים במשך כמה חודשים כדי לאסוף, לנקות ולבנות את נתוני הפרויקט?
האם החלטתם לשחרר את הרגלי ניהול הפרויקט הישנים, כגון דוחות ההתקדמות החודשיים?
האם אתם מוכנים להשקיע בהכשרת קהילת ניהול הפרויקטים בטכנולוגיה חדשה זו?
האם הם מוכנים לצאת מאזורי הנוחות המסורתיים שלהם ולשנות באופן קיצוני את אופן ניהול הפרויקטים שלהם?
האם הארגון מוכן לקבל ולאמץ טכנולוגיה חדשה ולהעביר את המושכות להחלטות עם סיכון גבוה יותר ויותר?
האם אתם מוכנים לתת לטכנולוגיה הזו לעשות טעויות כשהיא לומדת לבצע ביצועים טובים יותר עבור הארגון?
האם לספונסר הבכיר שלכם לפרויקט זה יש את היכולת והאמינות בארגון להוביל את השינוי הזה?
האם מנהיגים בכירים מוכנים להמתין מספר חודשים, עד שנה, כדי להתחיל לראות את היתרונות של האוטומציה?
אם התשובה לכל השאלות הללו היא כן, אז אתם מוכנים לצאת לשינוי חלוצי זה. אם יש לכם תשובה אחת או יותר “לא”, אז אתם צריכים לעבוד על הפיכתן ל”כן” לפני שתמשיכו הלאה.
כפי שראינו, היישום של בינה מלאכותית בניהול פרויקטים יביא יתרונות משמעותיים, לא רק באוטומציה של משימות אדמיניסטרטיביות ובעלי ערך נמוך, אלא אפילו חשוב יותר, כולל AI וטכנולוגיות משבשות אחרות בארגז הכלים שלכם יסייעו לארגון, למנהיגיו ומנהלי הפרויקטים שלו לבחור, להגדיר וליישם פרויקטים בצורה מוצלחת יותר.
המנכ”ל בסיפור שלנו היה פעם בתפקיד שאתם נמצאים בו היום. אנו ממליצים לכם לעשות את הצעדים הראשונים לעבר חזון חיובי זה של עתיד ניהול פרויקטים כעת.
