人工智能(AI)正在引领项目管理效率和有效性的新时代. 组织中完全接受人工智能的项目经理按时交付的可能性要高出30%, 达到或超过的可能性要高出23% ROI估计根据… 2023年PMI调查.

最近其他 采购经理人指数研究 发现82%的高级领导者认为，未来五年，人工智能至少会对他们组织的项目运行方式产生一些影响. 然而，49%的项目经理在项目管理方面几乎没有人工智能的经验或理解.

这一差距必须尽快消除. 最近，我从一家小型软件公司的管理合伙人跳槽到一家规模是它20倍的公司担任数据主管. 改善项目交付和成果一直是这两个角色的核心，而实施人工智能工具一直是在这两个工作场所实现这一目标的主要手段. 人工智能分析复杂数据集的能力, 优化资源配置, 预测潜在风险, 自动执行日常任务 不仅有助于更好的项目执行, 但也使组织能够培养一种敏捷的心态，不断适应不断变化的技术环境.

那么在项目管理中利用人工智能的主要应用和好处是什么呢? 人工智能如何增强项目经理的工具包? 在这篇文章中，我探讨了人工智能对当前项目管理实践的影响, 查看其对项目交付的主要用途和含义.

人工智能和项目管理:当前的应用和好处

人工智能项目管理工具可以应用于以下领域，以获得更成功的项目成果:

数据分析和预测分析

具有快速处理大量数据的能力, 人工智能使项目经理能够以前所未有的精确度做出基于证据的决策. 通过分析历史项目数据，人工智能可以识别模式并预测潜在的项目风险.

想象一下，在另一个国家用另一种语言运行一个与另一个项目有着相似章程的项目. 尽管存在语言障碍，模式识别仍然有效, 这意味着你的风险记录可以通过风险和 缓解策略 一个数英里之外的项目. 这反过来将导致减少代价高昂的延误和预算超支.

另外, 总有一天，项目管理平台将使用人工智能自动生成性能指标和预测报告, 为项目经理提供项目进展的实时洞察，使他们能够根据需要进行调整. 这种情况已经在小规模的平台上发生了，比如 体式, Jira, Azure-直接或通过第三方插件.

风险管理

人工智能技术已经在帮助项目经理 风险管理 在几个关键方面. 通过分析网络流量模式和识别可能表明安全漏洞的异常情况, 例如, 人工智能可以帮助项目经理识别潜在的网络安全威胁. 这类知识允许项目经理采取积极主动的步骤来降低风险, 例如实现安全补丁或增强的访问控制.

在软件开发中，人工智能驱动的代码分析工具如 微软的副驾驶, OpenAI法典, 亚马逊CodeWhisperer 能否协助项目经理在早期识别代码质量问题和潜在漏洞 开发过程. 早期发现使项目经理能够有效地分配资源, 优先处理关键问题, 并减少可能导致的软件缺陷 发射问题. 它还可以帮助开发人员更快地交付功能, 因此，额外的时间可以用于有问题的功能.

Jira等工具, 等, 跟踪速度趋势并突出显示可能导致延迟的用户故事, 允许项目经理专注于补救而不是识别——结果是更多的时间花在处理问题上，更少的时间花在检查数据上.

沟通与协作

我们看到的一个重大进步是虚拟助手的崛起. 他们可以回答常见的问题, 安排会议, 并提供更新, 将项目经理从管理任务中解放出来，以便他们能够将精力投入到更高价值的活动中. 当集成到Slack或Microsoft Teams等通信软件中时, 虚拟助手可以确保必要的信息及时地传递给合适的人.

记笔记的工具，如 水獭.ai 和 Rev在线录音器 简化捕捉口语信息的过程, 让它更容易获得, 可搜索的, 和共享. 项目经理现在可以不再实时记笔记，而是专注于讨论, 指导, 管理利益相关者的期望. 会议结束后，可以立即获得会议记录, 这样，参与者就可以在还记得细节的时候回顾这些内容, 而不是等到项目经理有时间来编辑和共享它们.

通过打破语言障碍，翻译工具也开始在全球IT项目中发挥关键作用. 这些工具会自动翻译消息和文档, 这意味着项目经理现在可以毫不费力地与全球的团队成员进行协调, 使跨国团队之间的跨文化协作和知识共享更加有效.

情感分析工具可以进一步加强沟通, 哪一个通过分析沟通内容来衡量涉众的参与和满意度. 项目经理可以获得有价值的见解，并相应地调整沟通策略，以培养更牢固的关系. MonkeyLearn 提供免费情绪分析, 哪些可以用来确定投资于项目管理特定工具是否有价值.

笔记, 数据分析, 语言翻译, 和其他由人工智能驱动的沟通工具正在帮助消除组织界限，并确保每个项目都比上一个项目更有效率, 结果更容易预测，也更容易管理.

项目管理中的人工智能:挑战和潜在解决方案

尽管目前对人工智能在项目管理中的巨大潜力持乐观态度, 这项技术也提出了需要克服的挑战.

数据的可用性和质量

才能发挥应有的作用, 人工智能需要大量可靠的数据点，以便进行适当的训练. 不准确或有偏见的数据可能导致有缺陷的预测, 危及人工智能工具所能提供的见解的质量.

在一个小的或最近成立的组织中, 项目数据的格式可能相当一致. 但在承担了数千个项目的大公司中，信息可能是碎片化的, 不完整的, 或者结构和质量各不相同.

解决这个问题需要时间、精力和投资. 您需要聘请数据工程师或分析师来确保输入的数据是正确的, 坚持最低质量标准, 并且是一种算法可以理解的格式. 因此, 我建议，沟通或管理任务是组织首次尝试利用人工智能的好地方. 需要大量的功能, 高质量数据集, 例如分析或预测, 应该排在第二位, 一旦你对技术有了更多的经验.

按比例缩小的实现

虽然项目经理可能会在个人层面上使用人工智能工具, 规模影响更难实现. 只有在对流程进行了试验之后，才能真正达到这个目标, 记录, 实现, 并被广泛采用. 不幸的是, 与采用新技术相关的学习曲线可能会减缓人工智能在项目管理中的接受程度. 我发现举办入门培训课程, 在个人和团体的基础上, 高效地带领团队跟上进度.

工具的局限性

这是人工智能最关键的限制之一, 无论是一般的还是在项目管理中, 是缺乏判断力和直觉. 项目管理”权力的技能——那些被认为对成功至关重要的人——是 沟通解决问题，协作领导和战略思维. 而人工智能擅长分析数据, 它不考虑上下文, 情感, 以及不可预见的情况——所有这些都是复杂决策的关键, 谈判, 利益相关者管理.

人的因素在项目执行中是至关重要的, 在将人工智能应用于项目管理挑战时，注意它的局限性是至关重要的. 工具应该被看作是支持性的辅助工具，而不是取代项目经理在其团队中进行的思想和创新.

抗拒改变

抵制改变 是人类的自然行为吗. 尽管围绕人工智能有很多炒作和兴奋，但在您的组织中实现人工智能工具(就像任何新技术一样)时，您无疑会遇到阻力. 你需要确保你首先赢得人心. 这种久经考验的方法旨在使更改更具吸引力, 从而减少阻力:

1. 弄清楚你的目标是通过人工智能解决哪些问题，以及通过各种功能实现的好处. 提出解决方案并听取初步反馈. 考虑任何犹豫或消极情绪的根本原因:工作保障是否受到威胁? 是否存在技术技能差距? 确保沟通明确地解决了这些问题(e).g.这个人工智能工具并不意味着企业将需要更少的项目经理)。.
2. 确保整个团队都熟悉如何使用该技术, 如果不是, 进行相应的培训.
3. 在单个项目中进行试验或概念验证. 选择一个小的但非常明显的问题——一些不太重要却不需要太多努力的问题, 但将有足够的影响力来获得支持. 测量和比较你最初的实验结果和基线，并强调积极的影响.
4. 记录进度并在整个组织内共享结果. 这里的目标是获得广泛的知名度和认可, 展示AI工具可以为您的项目团队增加的价值.

人工智能赋予项目专业人员权力，但不会取代他们

我们已经看到了人工智能工具对项目管理的影响. 通过简化工作流程, 加强跨职能协作, 促进有效沟通, 减少行政负担, 人工智能工具允许项目经理专注于关键的人工任务，如决策, 解决问题, 利益相关者管理.

有一系列可用的人工智能工具, 但重要的是要采取战略方法在您的业务中实现和利用它们. 选择补充现有技能和专业知识的工具，并注意阻力. 在开始更复杂的项目之前，首先关注于改进现有流程和消除低效率.

如果使用得当, 人工智能工具可以赋予项目经理权力, 优化交货, 并在您的业务中改进项目成果. 现在是开始的时候了.