Для начала давайте определимся с терминами

Искусственный интеллект (ИИ) - это математическая модель, которую обучили на исторических и маркированных данных, после чего она способна отвечать на поставленные вопросы. Как видите, я здесь сознательно не говорю про простые статистические методы и алгоритмы обработки данных. Хотя некоторые алгоритмы работают так, что складываются ощущение, что внутри системы работает искусственный интеллект.

Управление проектами - действия руководителя проектов направленные на планирование, контроль исполнения и корректировку проекта для достижения Цели проекта. Часто, в зоне ответственности руководителя проекта находятся коммуникации с заинтересованными сторонами и командой проекта, корректировка проекта, изменение плана проекта и так далее.

Обсуждение вопроса искусственного интеллекта в управлении проектами в сообществе руководителей проектов выявило несколько направлений применения решений на основе ИИ.

Решения на основе Искусственного интеллекта помогающие руководителю проектов

а) Оценка и моделирование сроков задач по описанию

Так, как в проектах, часто, есть большая вариативность оценок в зависимости от постановки и описания задач, то результате обучения модели ИИ на таких исторических данных получится стандартизация.

Однако, при применении системы управления с ИИ в обязательной форме приведет к сопротивлению "Я не согласен". Поэтому применимость ИИ для оценки сроков возможно только в качестве советчика и умной автоматической подстановки.

б) Проверка требований к ИТ-проекту (и других проектных документов)

В ИТ-проектах, часто, создается множество документов - требований к программному обеспечению и даже опытный аналитик не может удержать все связи в голове. Модель ИИ понимающая семантику и связность сущностей может снизить когнитивную нагрузку на аналитика. Другими словами, для ИТ-проектов применение ИИ-агентов будет весьма полезное. Однако оно больше лежит в плоскости бизнес-анализа чем управления проектами.

в) Распознавание речи при подготовке отчета о совещании.

Коммуникации - это большая часть работы руководителя проектов. И системы протоколирования совещаний уже есть на рынке. Главное, заставить их дружить с ИСУП (информационной системой управления проектами), чтобы вся информация была в одном месте.

г) Формирование реестра и матрицы заинтересованных сторон на основе анализа переписки по всем каналам

Работа с заинтересованная сторонами одна из больших головных болей руководителя проекта. Если собрать имена и признаки тематики не проблема, то хорошая модель обработки и анализа текстов (в том числе полученных из распознавания речи) может дать дополнительные рекомендации по работе с каждым заинтересованным лицом.

Поддержка принятия решений

Некоторые решения можно реализовать и без искусственного интеллекта. Это тоже будет "поддержка принятия решений", но на основе простых признаков. Я пока не понимаю, где там нужна ИИ-модель с обучением.

а) Оценка полноты документов по управлению проектами.

Система проверяющая, что необходимые проектные документы не только созданы, но и наполнены и регулярно обновляются. Это решение снижает нагрузку на руководителя проектного офиса, так берет на себя часть проверок. Однако, если мы говорим про ИИ, то такое решение можно сделать без ИИ. Так, как обновление проверяется по метке обновления документа, а полнота - наличием ключевых слов.

Хотя, ключевые слова это не гарантия "наличия смысла" в документах.

б) Информирование заинтересованных сторон о изменениях.

Информирование всех кого надо - это одна из главных болей руководителя проекта необходимо не забыть кого проинформировать и когда проинформировать . Такое решение тоже не требует ИИ , и обеспечивается сравнением было-стало и сигнализацией на основе отклонений контрольных точек или уровня потребления буфера критической цепи.

в) Проверка выполнения Соглашения об уровне оказания услуг (OLA/SLA).

Контроль срока выполнения заявок в соответствии с Соглашением об уровне оказания услуг отнимает много внимания руководителя проекта, когда его ведении находится обеспечение поддержки существующего продукта. И для этого тоже не требуется искусственный интеллект, так как реализуется сигнализацией через анализ потребления буфера заказа (из решения Барабан-буфер-канат Теории Ограничений) или анализ потребления буфера проекта.

Помощники на основе моделей искусственного интеллекта

Кроме непосредственно управления проектом, конечно хочется иметь и помощников на основе искусственного интеллекта в смежных областях. И хотя у меня к ним вопросы, которые можно свести к одному тезису "Автор всё также боится чистого листа бумаги перед ним", но давайте рассмотрим:

а) Генераторы много текста по короткому описанию

Генераторы текста - это могут быть генераторы проектных документов, генераторы технического описания продукта, генераторы типовых требований и другие.

Однако, если вы хотите применить такую систему, то зайдет себе вопросы

• А нужно ли создавать эту кучу текста если её никто не будет читать?
• А если текст структурированный по шаблону, то зачем ему ИИ?

б) Генераторы схем по текстовому описанию

Уже сейчас существует множество генераторов схем на основе текстового описания. Когда хочется приложить красивую картинку, но лень рисовать. Однако, решения по рисованию диаграмм и схем на основе текстового описания тоже существуют - это - PlantUML и GraphViz, но они делают это без ИИ. Конечно, есть минус (или плюс) они понимают всё буквально, но если мы чего-то не знаем, но следует задаться вопросами:

• НУЖНО ЛИ использовать чужой опыт без проверки?
• Применим ли чужой опыт в вашей среде?

Заключение

Проведённое исследование о применении инструментов с искусственным интеллектом для проектного управления показывает, что руководителям проектов часто не хватает внимания для контроля проекта и предсказательная аналитики. Это направление, куда информационная система управления проектами будут стремиться.

BIPULSE, как информационная система управления проектами и поддержки принятия решений имеет в своем составе признаки применения искусственного интеллекта, однако на самом деле -- это умные и предсказательные алгоритмы на основе статистического анализа данных проектов. Алгоритмы BIPULSE предсказывают "Когда проект будет завершён" и дают раннюю индикацию о проблемах на проекте задолго до того, как они наступили.