Представляем вашему вниманию небольшой но емкий обзор современного применения искусственного интеллекта для управления проектами. Может показаться удивительным, но вопросу применения искусственного интеллекта для управления проектами насчитывается уже более 30 лет. Еще в 1987 году вышла знаковая статья Уильяма Хосли «Использование приложений искусственного интеллекта для управления проектами». В том же году под эгидой NASA завершилось исследование об эффективности применения методов искусственного интеллекта в управлении проектами. Между тем, в последнее время появилось большое количество решений, которые можно условно разделить на два класса: виртуальные помощники руководителя проекта; искусственный интеллект в системах управления проектами. ИИ превосходит людей во многих сферах применения, но он особенно эффективен в обработке огромных объемов данных.
ИТ-рынок знает немало примеров, когда ИИ помогал командам сократить до нескольких дней расчеты, на проведение которых в противном случае потребовались бы месяцы.
«Анализ данных с привлечением ИИ и машинного обучения поможет руководителям отточить планы своих проектов с учетом прошлых результатов. Он позволяет выявлять риски, которые могут угрожать успешной реализации проекта», — утверждает генеральный директор DevOps Institute Джейн Гролл. Она также добавила, что ИИ ни при каких обстоятельствах не должен заменять фактического менеджера проекта, а выступать в роли доверенного помощника.
Применять ИИ целесообразно, если команда работает над долгосрочным проектом или же ей приходится сталкиваться с повышенным объемом данных. В этом случае ПО на базе ИИ может применять для анализа информации, получения выводов и принятия решений скомпилированные данные. Не исключено, что в ходе анализа он сможет извлечь из данных неочевидные, но сулящие выгоду решения. Менеджерам проекта желательно обзавестись вопросами, на которые ИИ в состоянии ответить. Для этого нужно соответствующим образом настроить программный интерфейс ИИ. Если процедура настройки будет выполнена некорректно, ревизия данных не увенчается успехом.
Минус 1: ИИ-приложения для управления проектами находятся на ранних стадиях разработки
Руководители предприятий далеко не всегда внимают советам или рекомендациям ИТ-профессионалов по инвестициям в те или иные программные решения. В нашем случае они объясняют свой отказ незрелостью ИИ-инструментов для управления проектами, которые уступают традиционным приложениям. Например, недавно исследователи создали фреймворк на базе ИИ для управления Agile-проектами, обладающий значительным потенциалом. Однако даже сами разработчики говорят, что прототип является основой для будущих исследований и разработок набора инструментов ИИ для гибкого управления Agile-проектами и может помочь практически на каждом этапе Agile-разработки.
Тем временем новозеландская фирма Psoda разработала приложение для синхронизации физических и цифровых Канбан-досок. ИИ-приложение PsodaVision, работающее на базе технологии машинного зрения, умеет запоминать изображения на физических картах Канбан и затем воспроизводить их цифровую проекцию. Psoda утверждает, что ее инструменты для управления проектами используются в крупнейших проектах, которые оцениваются в 10 и более миллиардов долларов.
В настоящее время командам нужно определиться с выбором: или встать на путь тестировщиков новых ИИ-инструментов для управления проектами, или дождаться того времени, когда они достигнут стадии готовности и их работу не будет сопровождать череда непредвиденных ошибок. Одновременно с этим нужно отметить растущую тенденцию применения ИИ в бизнес-среде. По данным Gartner, за последние четыре года спрос на него повысился на 270%. CIO могут воспользоваться этой статистикой, чтобы убедить CEO в перспективах инструментов для управления проектами, располагающих встроенным ИИ.
Плюс 2: ИИ помогает снизить стоимость проекта
Руководители по управлению проектами не понаслышке знают, как не просто проконтролировать, чтобы их команды не выходили за рамки бюджета. Исследования показывают, что внедрение ИИ-интерфейсов для управления проектами помогает управляемо контролировать затраты. По данным Accenture, административные задачи занимают 54% рабочего времени руководителя проекта, но, как считают аналитики, ИИ вдвое сократит эту цифру.
ИИ умеет визуализировать данные, освещая в ходе реализации проекта узкие места, которые непросто обнаружить без комплексной оценки. Иной способ его применения: ввод данных для вычисления средних затрат времени на выполнение отдельных частей проекта по командам и вычисление приблизительного времени, которое потребуется на завершение проекта. Обычно перерасход бюджета возникает тогда, когда его меньше всего ждут и он связан с проблемами административного характера. Внедрение ИИ подскажет руководителям проектов способы минимизации проблем, прежде чем они выйдут из-под контроля.
Минус 2: Неподготовленные для ИИ данные приводят к ошибочным выводам
«Всецело полагаться на принятие решений ИИ не стоит, иначе это приведет к искажению действительности и снижению уровня критического мышления, который (по крайней мере, на сегодняшний день) уникален для людей. Управление проектами — это не только искусство, но и опыт, поэтому в нем должны быть выдержаны пропорции между быстрой и умной аналитикой, которую может предоставить ИИ, и наставничеством менеджеров по проектам и продуктам», — считает Гролл.
Говоря об ИИ, многие часто упускают из виду такой важный аспект, как подготовка данных. Компаниям, которые рассматривают возможность внедрения ИИ для управления проектами, следует иметь в виду, что им придется потратить немало времени на очистку и обучение данных. Наиболее трудоемкой частью обучения является подготовка данных для работы алгоритмов. Проигнорировав этап обучения данных, компания рискует заполучить сырую систему, которая с высокой степенью вероятности будет выдавать неполные или не заслуживающие доверия результаты. Примечательно, что некачественно очищенные данные могут привести к сбоям даже самых дорогих и продвинутых ИИ-систем для управления проектами.
Управление проектами не может обходиться без участия человека
ИИ может упростить выполнение некоторых постоянно повторяющихся процессов и администрирование. Подобные задачи отвлекают руководителей проектов от решения стратегических вопросов. Тем не менее, применение ИИ для управления проектами — это пока что относительно новое начинание и оно несет определенные риски. Нужно учитывать, что даже наиболее качественно обученные алгоритмы в ИИ-решениях для управления проектами не гарантируют их бесшовную работу, поэтому сотрудникам нужно регулярно следить за данными, которые «потребляет» ИИ, чтобы предотвратить возможное искажение результатов.
Рассмотрим некоторые из систем ИИ для управления проектами:
1. Виртуальные помощники руководителя проекта
В 2017 году Allan Rocha и Ricardo Vargas представили PMOtto – сервис персонального виртуального помощника руководителя проекта, объединяющий в себе функции чат-бота и интерфейс взаимодействия с системами управления проектами и портфелями проектов, например с Microsoft Office 365 Project Online. Участники проекта могут свободно общаться с PMOtto посредством смартфона или веб-чата. Сообщать статус выполнения задач, информировать о рисках, запрашивать необходимую информацию. PMOtto распознает речь и текст, и преобразует это в команды для информационных систем. Кроме того, PMOtto может давать рекомендации по реализации проекта, основываясь на результатах машинного обучения и реализованных в нем алгоритмах. Разработчики утверждают, что PMOtto представляет собой комбинацию различных профилей с более чем 20-летним опытом управления проектами!
Французский стартап Lili.ai, созданный с целью внедрения методов искусственного интеллекта для оптимизации бюджетов проектов и повышения эффективности проектного управления, представляет Лили – виртуального помощника по проектному управлению. Лили неплохо зарекомендовал себя, получил несколько наград, в том числе награду CogX AI Rising Star Award, является участником престижного конкурса X-Prize. Лили ведет профессиональный блог liliai.blog
Чат-бот «Иван из Проектной ПРАКТИКИ»
В 2018 году Центр дистанционного обучения Группы компаний «Проектная ПРАКТИКА» представил прототип виртуального помощника руководителя проекта – чат-бота «Иван из Проектной ПРАКТИКИ». Работающий через Telegram, Иван (@ivanpm_bot) мог поделиться опытом внедрения проектного управления, предоставить по запросу руководителя проекта шаблоны проектных документов.
Construction IQ (ранее известный как Project IQ) – интеллектуальный помощник для проектов строительства в которых применяется платформа Autodesk BIM 360. Использующий методы машинного обучения, Construction IQ собирает и анализирует данные о качестве и безопасности строительных объектов, возможных рисках проекта. Например, выявляет работы с высокой вероятностью сдвига сроков и другие риски. Construction IQ извлекает информацию из зафиксированных данных проекта – результатов наблюдений и аудитов, журналов технадзора, фотографий, технических заданий, отчетов исполнителей и других проектных документов. Все это используется для идентификации, анализа и приоритезации рисков проекта. Результаты анализа рисков, выполненные Construction IQ представляются пользователям в Project Home – едином окне, отображающем ключевую информацию о проекте, включая прогресс по работам, интерактивную модель объекта, данные с камер т.п.
Управлять проектами с использованием решения Битрикс24 помогают программные роботы – они могут создать новые задачи проекта, назначать или менять ответственных исполнителей, актуализировать статус исполнения задач, отправлять необходимые письма и выполнить прочие поручения.
На платформе Битрикс24 также был разработан функционал Битрикс24.Ассисетнт, который позволяет работать с популярными голосовыми помощниками, например, такими как Яндекс Алиса или Google Assistant. С использованием Битрикс24.Ассисетнт можно раздавать задания сотрудникам и коллегам, назначать встречи в календаре, общаться в Битрикс24.Чат.
Искусственный интеллект в помощь Agile-проектам
Международная группа исследователей представила на 41-й Международной конференции по разработке программного обеспечения (ICSE) 2019, прошедшей в мае этого года в Монреале, в Канаде, архитектуру виртуального помощника гибких (agile) проектов. Виртуальный помощник мог бы пригодиться гибким командам в выявление элементов бэклога, уточнение элементов, планирование спринта, мониторинге выполнения спринта и управлении рисками. С предварительно опубликованной работой можно ознакомиться на сайте arXiv.
Платформы создания виртуальных помощников
Одной из наиболее продвинутых платформ создания виртуальных помощников руководителей проектов и других чат-ботов является Azure Bot Service, предоставляющая исчерпывающий инструментарий для создания решений корпоративного уровня.
Другим примером является Dialogflow. Инструментарий Dialogflow объединенный с такими системами как, например, Redbooth, может использоваться для управления проектами.
2. Применение искусственного интеллекта в системах управления проектами
Отечественная интеллектуальная система управления проектами Smart Projects – это семейство продуктов, обеспечивающих поддержку полного цикла управления проектами. Smart Projects использует такие технологии как мультиагентные системы, онтологии (базы знаний) и сетецентрический подход для построения сложных систем планирования и управления.
Aurora ориентирована на создание оптимальных календарно-сетевых графиков проектов. Система использует технологии искусственного интеллекта для сохранения и применения правил и знаний планирования. Пользователи также могут расширять знания системы правилами, специфичными для конкретной предметной области. Первоначально система разрабатывалась для NASA, для помощи в решении критичных задач планирования со сложными ограничениями. В последующем нашла широкое применение и в других организациях. Аврора особенно эффективна применительно к крупным проектам со сложными ограничениями и требованиями к ресурсам.
LiquidPlanner является еще одним примером динамического интеллектуального планировщика. LiquidPlanner автоматически корректирует ожидаемые даты завершения задач проекта, в случае изменения ожиданий, также, когда ресурсы перенаправляются на другие проекты или когда другие работы получают более высокий приоритет.
Infosys Nia Contracts Analysis
Infosys Nia – это платформа искусственного интеллекта, которая автоматизирует бизнес-процессы и ИТ-процессы, позволяет клиентам использовать технологии искусственного интеллекта для самого широкого круга задач. Входящий в ее состав модуль Nia Contracts Analysis использует машинное обучение и семантическое моделирование для помощи в управлении контрактами, ускорении проверки контрактов и снижения рисков их заключения. Применение такого интеллектуального приложения становится особенно эффективно в случае действительно сложных проектных договоров, состоящих из десятков и даже сотен страниц с множественными оговорками, различными ценовыми схемами и условиями поставки, наличием дополнительных соглашений, которые могут изменяться с течением времени.
Приложение искусственного интеллекта PsodaVision, реализующее технологию машинного зрения, позволяет синхронизовать физические и цифровые Канбан-доски. Приложение запоминает изображения на физической доске и затем воспроизводить его в цифровой форме.
Cloverleaf поможет руководителю проекта сформировать оптимальную команду проекта или развить людей для результативной совместной работы и успешной реализации проекта. Используя технологии искусственного интеллекта, Cloverleaf сопоставляет личные качества и навыки участников команды проекта, чтобы помочь принять правильные решения по ее работе, дополняя функции HR-партнера.
PineStem – это еще один интеллектуальный инструмент, ориентированный в первую очередь на проекты по разработке программного обеспечения, помогающий руководителю проекта сформировать оптимальную команду программистов. PineStem подскажет, какие сотрудники лучше всего подходят для конкретного проекта, основываясь на прошлом опыте их работы. Эффективность использования PineStem возрастает по мере того, как все больше проектов и задач записываются в его базу данных.
PineStem может быть полезен в Agile-проектах, где он отслеживает ход исполнения каждого спринта и ежедневно информирует участников команды о проделанной работе, о том, успевают ли они с учетом оставшихся задач и возникающих ошибок. Основываясь на анализе текущих данных и прошлом опыте, PineStem определяет производительность команды и возможное превышение сроков, что дает руководителю проекта возможность своевременно принять корректирующие меры, чтобы вернуть проект в нужное русло.
TARA AI – платформа искусственного интеллекта, использующая машинное обучение, призванная помогать организациям и руководителям проектов в планировании и реализации проектов. Система предложит варианты реализации проекта в рамках выделенного бюджета, поможет с подбором членов команды проекта. В ходе реализации поможет перепланировать проект, например, в случае изменения функционального объема.
3. Заключение
Приведенный перечень примеров далеко не исчерпывает все возрастающее влияние искусственного интеллекта на проектное управление. Между тем, вопрос о замене руководителя проекта искусственным интеллектом едва ли может быть актуальным. Искусственный интеллект высвобождают время от рутинных и технических задач. Позволяет руководителю проекта сконцентрироваться на сложно формализуемых областях, например, управлении коммуникациями и ожиданиями, разрешении конфликтов, стратегическом планировании и других. Кроме того, внедрение искусственного интеллекта требует достаточно высокого уровня культуры и дисциплины проектного управления. Искусственный интеллект работает с данными, и эти данные должны быть достоверными и своевременно предоставляться.
Успешных проектов!
4. Полезные ссылки
1. Hosley, W. N. (1987). The application of artificial intelligence software to project management / Project Management Journal, 18(3), 73–75
2. Harris, R.M., Shaffer, S.C., Stokes, J., Goldstein, D. (1987). Application of expert systems in project management decision aiding / Scientific and Technical Report
3. Lahmann M., Keiser P., Stierli A. (2018) AI will transform project management. Are you ready? / PWC Report
4. Auth, G., Jokisch, O., Durk, Ch. (2019) Revisiting automated project management in the digital age – a survey of AI approaches / OJAKM, Volume 7, Issue 1, 27–39
Источник: https://habr.com/
Автор: Александр Михайлов
Понравилась статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и заглядывайте по рекламным ссылкам!
