Автор Майк Гриффитс — опытный менеджер проектов, автор и консультант, работающий в PMI экспертом в данной области. До прихода в PMI Майк более 30 лет консультировал и управлял инновационными и технологическими проектами в Европе, Северной и Южной Америке. Он был одним из руководителей PMBOK Guide (седьмое издание), руководителем руководства по гибкой практике и внес вклад в составление содержания экзаменов PMI-ACP и PMP. Помимо PMI, Майк поддерживает веб-сайты www.LeadingAnswers.com , посвященные ведущим командам, и www.PMillustrated.com , где преподают управление проектами для визуальных учащихся.
Искусственный интеллект обещает произвести революцию в управлении проектами; он может помочь в анализе данных, автоматизировать рутинные задачи и прогнозировать тенденции проекта.
Однако, как опытный руководитель проекта (читай «слегка циничный пожилой человек»), я обеспокоен тем, что ИИ вызовет цунами неудач проектов, прежде чем улучшит состояние практики.
Люди склонны к лени, а дурак с инструментом все равно дурак. Хуже того, дурак с инструментом, который дает хорошо написанные, убедительные результаты проекта, — очень опасный дурак.
Попытка решить не ту проблему
Ускоренная разработка уставов проектов (или планов коммуникаций, планов управления рисками и т. д.) не является правильной целью. У руководства проектами нет проблем со скоростью набора текста.
К сожалению, поставщики ИИ и люди, стремящиеся внедрить инструменты ИИ, имеющие лишь поверхностное представление о том, чем занимаются менеджеры проектов, склонны выбирать эти видимые результаты в качестве места для внедрения ИИ. При этом они упускают из виду сотрудничество, анализ и координацию, которые необходимы для того, чтобы эти видимые результаты могли быть точно созданы. Они видят только внешне видимую часть айсберга ПМ.
Очень легко использовать ИИ для создания этих видимых результатов, предоставляя в ЗАПРОСЕ для нейросети некоторую общую информацию о проекте. К сожалению, это будет плохой основой для начала без проведения всей скрытой работы. Начнем с того, что они не задействовали все необходимые точки зрения заинтересованных сторон.
Досадные проблемы людей
Приведу историю пожилого человека сомнительной значимости. Еще в школе у меня был учитель, который любил рассказывать нам, как бы ему понравилось преподавать, если бы не надоедливые ученики. Это было его не очень тонкое напоминание о том, что мы были причиной большинства его головных болей и проблем.
Однако преподавание без учеников бессмысленно. Его любовь к предмету, возможно, привела его к его изучению и, в конечном итоге, к преподаванию этого предмета, но цель преподавания состоит в том, чтобы вызвать у студентов такую же любовь к этой области и помочь им сориентироваться в своем пути развития. Тот, кто любит какую-то тему, но не любит общаться с учениками, имеет хобби, но не является учителем.
Будучи младшим менеджером по проекту, я любил науку и теорию управления проектами. Мне нравилось разрабатывать уставы и планы, переходя от задач к WBS и графику. Такие методы, как критический путь, теория ограничений и выравнивание ресурсов для преобразования оценок в сроки, приносят мне радость. Была чистота и математическая обоснованность, которые были надежными и приносящими удовлетворение,… но затем всегда разрушались непоследовательностью людей.
Люди в роли спонсоров предъявляют нам неполные и противоречивые требования к выполнению в невероятные сроки. Наши команды дают нам нереалистичные оценки, а затем тратят целую вечность, работая над задачами, которые они даже не перечислили и не оценили. Продавцы лгут нам, чтобы получить работу, а клиенты хотят, чтобы наши продукты бесплатно решали все их проблемы. Управление проектами было бы замечательным, если бы не непоследовательность и непредсказуемость людей, портящих наши планы.
Однако проекты без беспорядка и ненадежности людей были бы столь же бесполезны, как и преподавание без студентов. Проекты управляются людьми. Проекты придумываются людьми, разрабатываются людьми, а результаты используются еще большим количеством людей. Однако эти люди часто заняты, асоциальны, находятся далеко; они могут быть непостоянными, склонными к ошибкам, скрытными и некоторыми другими словами - на букву «f», которые приходят на ум.
Нет коротких путей к любому месту, куда стоит идти
Попытка спланировать наши проекты без достаточного участия всех этих проблемных людей очень заманчива, но совершенно бессмысленна. Инструменты ИИ могут составлять уставы проектов, описать задачи, создавать структуры декомпозиции работ, а также формировать сметы и графики менее чем за 1% времени, которое нам требуется, чтобы сделать это вручную — какой прогресс! Для гибких проектов инструменты ИИ могут создавать хорошо сформированные пользовательские истории, журналы невыполненных работ по продукту, критерии приемки, планы спринтов и полные дорожные карты выпуска.
Все эти результаты будут хорошо написаны — вероятно, лучше, чем 80% тех, которые производились на проектах ранее. Они будут подробными и правдоподобными, что особенно опасно. Они будут включать в себя большинство отраслевых норм (и это хорошо), но они почти гарантированно потерпят неудачу.
Они терпят неудачу, потому что были созданы без достаточного участия всех «раздражающих» людей. Люди, которые говорят нам, что они слишком заняты, чтобы начинать, что наша технология устарела и нуждается в обновлении, что мы не можем работать с поставщиком X, а у отдела Y есть конкурирующий проект.
Существует поговорка: «Ни один план не выдерживает контакта с врагом», которая для управления проектами была перепрофилирована на «Ни один план не выдерживает контакта с реальностью». Мы управляем этим риском, взаимодействуя с заинтересованными сторонами, чтобы привнести реальность в наши планы. В прогнозных/традиционных средах это включает в себя обширные интервью с заинтересованными сторонами, сбор подробных требований, а затем тщательную комплексную проверку для проверки и принятия технических заданий, оценок задач и т. д.
В адаптивных/гибких средах это предполагает изучение наших клиентов и понимание их потребностей и разочарований, а затем итеративную работу с нашими командами над определением задач, составлением краткосрочных планов, созданием приращений продукта, получением отзывов и соответствующим уточнением нашего направления/планов. Возможно, предварительного анализа и оценок заинтересованных сторон будет меньше, но это происходит по мере появления деталей. Человеческий фактор в проектах нельзя безопасно избегать, поскольку именно здесь всплывают реалии проектов.
Однако с помощью ИИ поразительно легко создавать убедительно выглядящие результаты проекта без надлежащих консультаций с заинтересованными сторонами.
Рецепт катастрофы
Используя короткий ЗАПРОС, любой может попросить инструмент искусственного интеллекта сгенерировать результат проекта, и он послушно выполнит задание. Вот пример использования ChatGPT-4 17 апреля 2024 г.
ЗАПРОС: вы опытный менеджер проектов. Создайте устав проекта для новой инициативы по разработке программного обеспечения. Целью проекта является разработка мобильного приложения для крупной компании электронной коммерции с целью улучшения качества обслуживания клиентов и увеличения продаж. Устав проекта должен включать следующие разделы:
- Обзор проекта
- Краткое описание проекта
- Цели и задачи проекта
- Соответствие стратегии компании
- Объем проекта
- Включено: особенности и возможности мобильного приложения.
- Исключения: любые элементы, не охваченные проектом.
- Допущения и ограничения.
- Заинтересованные стороны
- Список ключевых заинтересованных сторон и их роли
- План взаимодействия с заинтересованными сторонами.
- Общая временная шкала
- Предполагаемые даты начала и окончания
- Основные этапы и результаты
Составьте устав проекта четко и кратко, используя пункты, где это необходимо. Устав должен быть простым для понимания, в том числе нетехническими заинтересованными сторонами.
ОТВЕТ : Конечно! Вот устав проекта новой инициативы по разработке программного обеспечения для создания мобильного приложения для крупной компании электронной коммерции:
Обзор проекта
- Краткое описание: Разработка удобного мобильного приложения для улучшения качества обслуживания клиентов и увеличения продаж для крупной компании электронной коммерции.
- Цели и задачи:
- Улучшите взаимодействие с пользователем и упростите навигацию.
- Включите расширенные функции для персонализации покупок.
- Увеличьте продажи за счет улучшенной мобильной доступности и функциональности.
- Соответствие стратегии компании:
- Поддерживает видение компании по расширению цифрового присутствия и доступности.
- Соответствует цели использования технологий для роста рынка и удовлетворенности клиентов.
Объем проекта
- Включения:
- Создание и управление учетными записями пользователей.
- Функции просмотра продуктов, поиска и покупки.
- Интеграция с существующими платежными шлюзами.
- Функции чата поддержки клиентов.
- Системы отзывов и рейтингов.
- Исключения:
- Разработка нового платежного шлюза.
- Обновление внутренней системы управления запасами.
- Интеграция и функциональность физического магазина.
- Предположения и ограничения:
- Предположение: клиенты предпочтут использование мобильных приложений веб-сайту.
- Ограничение: должно быть совместимо с платформами iOS и Android.
- Ограничение: шестимесячный срок для первоначального запуска.
Заинтересованные стороны
- Список ключевых заинтересованных сторон и ролей :
- Спонсор проекта: Генеральный директор компании.
- Менеджер проекта: [Ваше имя/Назначенный премьер-министр].
- Команда разработчиков: Собственные разработчики программного обеспечения.
- Маркетинговая команда: для продвижения и анализа обратной связи.
- Отдел обслуживания клиентов: Для информации о потребностях клиентов.
- План взаимодействия с заинтересованными сторонами:
- Еженедельные встречи по статусу проекта с командой разработчиков.
- Ежемесячные встречи со всеми заинтересованными сторонами.
- Обновления по электронной почте после основных этапов.
Расписание высокого уровня
- Предполагаемые даты начала и окончания :
- Старт: 1 июня 2024 г.
- Окончание: 1 декабря 2024 г.
- Основные этапы и результаты:
- Завершение прототипа: 15 августа 2024 г.
- Этап бета-тестирования: 20 сентября 2024 г.
- Запуск маркетинговой кампании: 1 ноября 2024 г.
- Официальный запуск приложения: 1 декабря 2024 г.
Я намеренно попросил дать краткий ответ, но чем больше деталей вы попросите, тем более убедительными могут показаться эти результаты. Меня это беспокоит не потому, что я боюсь потерять работу менеджера проекта (теперь я думаю, что у меня есть гарантия трудоустройства до конца моей карьеры, спасая эти обреченные начинания), а из-за глупости составления оценок и планов на основе таких плохих исходных данных.
Некоторые непосредственные вопросы, которые приходят на ум по этому поводу включают:
- Откуда взялся шестимесячный график?
- Есть ли у нас команда с необходимыми навыками?
- Какой набор технологий мы используем?
- Какую продукцию мы продаем, в каком количестве и на каких рынках?
- Судя по всему, это соответствует нашей корпоративной стратегии, и это хорошо, и, похоже, нам даже не нужно знать, что это за стратегия.
Если шесть месяцев — это слишком долго, это не проблема. Попросите ИИ скорректировать график до четырех месяцев, и вуаля, он это сделает – без каких-либо надоедливых взаимодействий с инженерами.
«Используйте на свой страх и риск», я слышу, как вы говорите: «Если вы достаточно глупы, чтобы создать устав таким образом, вы заслуживаете последствий».
Это верные аргументы, но люди ограничены во времени и ленивы. Большинство людей даже не читают подобные статьи. Я подозреваю, что на каждого человека, дочитавшего здесь, приходится 50 человек, которые использовали ИИ, чтобы невольно создать невозможный план проекта.
ПОДГОТОВЬТЕСЬ к разумному использованию ИИ для управления проектами.
При правильном использовании ИИ — это благо. Мы можем использовать ИИ, чтобы улучшать наши планы, искать упущения и предлагать улучшения. Он может выявить риски и предложить вспомогательные инструменты и методы, которые мы, возможно, не рассматривали.
Однако нам следует использовать его после того, как мы пообщались со всеми надоедливыми людьми, которые перечисляют проблемы, а не в качестве замены разговора с ними.
ПОДГОТОВКА — это мнемоника для более ответственного использования ИИ в управлении проектами. Основное внимание уделяется улучшению артефактов, которые мы создаем, после консультаций с соответствующими заинтересованными сторонами и сотрудничества с нашими командами.
Мнемоника PREPAIR обозначает следующие атрибуты:
- Protect/Защита. Защитите свои данные (анонимизируйте их), чтобы предотвратить разглашение конфиденциальной информации.
- Revisions/Изменения. Попросите ИИ внести улучшения или обновления для улучшения результата.
- Exclusions/Исключения. Определите, что не включено, но, возможно, должно быть включено.
- Problems/Проблемы. Проверьте наличие ошибок в процессе или выводе.
- Assessments/Оценки – Оцените потенциальные риски и предложите меры реагирования на риски.
- Resources/Ресурсы. Рассмотрите дополнительные инструменты, технологии или методологии, которые могут поддержать и улучшить результаты проекта.
- Explore/Исследуйте– исследуйте отраслевые тенденции, которые могут повлиять на направление или реализацию проекта.
Итак, вместо того, чтобы использовать ИИ для создания устава проекта за одну минуту (а затем нанимать команду из 10 человек и тратить шесть месяцев на неудачу), я предлагаю сделать эту работу по-старому, поговорив со всеми соответствующими заинтересованными сторонами (спонсорs, клиентs, архитекторы, команды, поставщики и т. д.), чтобы узнать их цели, желания, проблемы и ограничения и т. д.
Затем пройдите процесс привлечения людей, которые будут выполнять работу по формированию оценок, а также ознакомьтесь с историческими и отраслевыми данными. Применяйте резервы на случай непредвиденных обстоятельств, преобразуйте оценки в бюджеты и выполняйте всю обычную работу по управлению проектами.
Затем займите ИИ тем, в чем он хорош — составлением материалов и составлением списков. Попросите его просмотреть наши планы и предложить улучшения.
Однако, во-первых, нам необходимо защитить наши данные. Службы искусственного интеллекта могут показаться полезными помощниками, с которыми мы можем общаться в чате. У некоторых даже дружелюбные имена, например «Клод», но они вам не друзья. Они представляют собой интерфейсы для больших языковых моделей (LLM), которые обучаются на основе данных, включая любые данные, которые вы им предоставляете, а также ваши запросы и ответы.
Давайте рассмотрим каждый этап ПОДГОТОВКИ более подробно:
- Защитите свои данные. Итак, ознакомьтесь с политикой вашей организации по использованию инструментов искусственного интеллекта. Даже если ваша организация еще не разработала политику использования ИИ, убедитесь, что вы анонимизируете свои данные и не передаете, не загружаете и не упоминаете какую-либо конфиденциальную, клиентскую или закрытую информацию о продуктах.
Изучите основы анонимизации данных, генерации синтетических данных и маскировки данных. Такие инструменты, как µ-ARGUS, sdcMicro и Anonimatron, являются бесплатными решениями и/или решениями с открытым исходным кодом, которые могут помочь защитить ваши данные и интеллектуальную собственность.
Когда мы знаем, что наши данные анонимны и защищены, мы можем задействовать ИИ для выполнения оставшихся Запросов в духе PREPARE.
В следующих примерах я использую [устав проекта] в качестве созданного вручную результата, который хочу улучшить. Однако это может быть любой результат проекта, например [план проекта], [WBS], [невыполненная работа по продукту], [персональный список] и т. д. Точно так же я использую [анализ подземных вод] в качестве своей области деятельности, но это может быть [разработка программного обеспечения], [бытовая солнечная генерация] или любая другая область вашего проекта.
- Изменения. Попросите выбранного вами ИИ-агента критически проанализировать результаты вашего [устава проекта], который вы создали сами, и найти способы его улучшить.
Запрос: вы опытный менеджер проектов. Проанализируйте прилагаемый [устав проекта] и предложите улучшения его структуры, последовательности действий, макета, читабельности и ясности. Объясните причину своих рекомендаций.
- Исключения. Спросите, чего может не хватать.
Запрос: В документе чего-то не хватает? Проверьте содержание на предмет плохо объясненного содержания, упущенных деталей и отсутствующих разделов, которые обычно встречаются в таких документах в моей отрасли [анализа подземных вод]. Объясните, почему этот элемент будет полезным дополнением.
- Проблемы. Ищите ошибки, проблемы и конфликты.
Запрос: имеются ли в документе потенциально противоречивые утверждения или ошибки? Проверьте наличие взаимоисключающих утверждений, противоречий и утверждений, которые могут быть неверными или сомнительными для [устава проекта], используемого в отрасли [анализа подземных вод].
- Оценки – Оцените риски, включая угрозы и возможности. Попросите список прогнозируемых рисков. Всегда полезно быть предупрежденным о потенциальных угрозах и возможностях.
Запрос: Как эксперт по управлению проектами, имеющий опыт реализации проектов в отрасли [анализа подземных вод], создайте список потенциальных рисков (угроз) и возможностей, которые могут быть связаны с проектом. Для каждого риска опишите потенциальное воздействие и план реагирования на риск.
- Ресурсы. Предложите вспомогательные инструменты, методы и документы. Попросите совета о дополнительных инструментах или методах, которые мы могли бы использовать, чтобы улучшить наше дело. Возможно, я стар, но я всегда ищу более эффективные подходы, новые приемы и лучшие способы добиться успеха.
Запрос: Как опытный бизнес-аналитик, менеджер проекта и менеджер по продукту; рассмотрите цель и задачи моего [устава проекта] в области [анализа подземных вод]. Порекомендуйте вспомогательные инструменты, методы и результаты, которые могут помочь в обосновании моего довода. Объясните свои предложения, объяснив, почему они могут быть полезны, а также предоставьте ссылки и ссылки на примеры и пояснения.
- Исследуйте – ищите совпадения (или отклонения) от норм вашей отрасли. Нам следует искать изменения на рынке, которые могут указывать на то, что наш продукт/проект движется в правильном для нашей отрасли направлении (или намеренно прокладывает новый путь).
Запрос: вы являетесь экспертом в области [анализа подземных вод] и хорошо разбираетесь в последних разработках, исследованиях и тенденциях отрасли. Есть ли в этом [уставе проекта] что-то, что указывает на отклонение от наиболее вероятного направления рынка? Объясните, как документ соответствует отраслевым тенденциям и есть ли в нем отклонения. Подтвердите свою точку зрения ссылками на соответствующие источники.
Эти запросы и действия для улучшения наших результатов помогут нам быть более эффективными в управлении рисками. Мы используем возможности искусственного интеллекта, осознавая при этом сложность проектов, ориентированных на людей, которые требуют дальнейшего анализа и сотрудничества.
Проекты представляют собой сложные адаптивные системы.
Проекты ведут себя как сложные адаптивные системы (CAS). Это сеть, находящаяся в постоянном движении, которую объединяют группы заинтересованных сторон с конкурирующими требованиями, например, спонсоры, которые хотят, чтобы все было быстро и по низкой цене, но высокого качества; клиенты, которые хотят, чтобы все было просто, привлекательно, комплексно и дешево; и команды разработчиков, которые хотят значимой работы, карьерного роста, гибкости работы и высокой оплаты.
Проекты не могут быть завершены без управления этими противостоящими силами, и не существует универсального лучшего способа сделать это. С точки зрения системного мышления, сегодняшние проекты работают в областях 2) Complicated и 3) Complex фреймворка Cynefin Domains:
Фреймворк Cynefin позволяет нам классифицировать, насколько проста или хаотична система. Он описывает различные уровни сложности и предлагает подходы к работе с ними. Все начинается в нижнем правом квадранте 1) Simple / Простых сред. Здесь царит порядок с четкой причинно-следственной связью. Это идеализированный взгляд на проекты, которыми я руководил в качестве младшего менеджера проекта, занимаясь планированием без непредсказуемости со стороны людей. В простых средах универсальные лучшие практики можно использовать снова и снова с предсказуемыми результатами.
Затем мы переходим к 2) Complicated / Сложным доменам и далее к 3) Complex / Комлексным доменам. В этих средах причинно-следственную связь между переменными проекта можно понять только после того, как произошли события. Проекты с использованием новых технологий или работа в новых областях усложняют проекты. Вот почему адаптивные / гибкие подходы создают и оценивают небольшие инкременты продукта для определения жизнеспособности. Их короткие итерации и циклы обратной связи отражают рекомендации по анализу – восприятию – реагированию для сложных сред.
Понимание сложности проектов и действующих переменных может помочь нам управлять ими более эффективно. У ИИ огромное будущее, поскольку он помогает нам в скрытой деятельности.
ГОТОВЬТЕСЬ к будущему
ИИ - отличный инструмент при правильном использовании. Он может помочь нам планировать и улучшать процессы управления проектами, вовлечения заинтересованных сторон, командное взаимодействие, результаты проекта и их конечные результаты.
Однако он также может подвести нас, если будет использоваться для составления уставов проектов, планов и смет без требуемого привлечения заинтересованных сторон и должной осмотрительности.
Я фанат ИИ, но не его преждевременных возможностей создания документов. Я использовал ИИ для улучшения этой статьи после того, как написал ее. Я также использовал искусственный интеллект для создания мнемоники PREPARE на основе моего первоначального списка ошибок, упущений, рисков и т.д.
Мы можем использовать ИИ, чтобы помочь опросить все необходимые группы заинтересованных сторон и провести соответствующий анализ. Например:
Запрос 1: Я встречаюсь с представителем Финансовой группы, чтобы обсудить цели проекта электронной коммерции ABC. Составьте список вопросов, которые я должен задать, чтобы понять масштаб проекта и требования с их точки зрения. Также составь список вопросов, отражающих их определение выполненного задания и критерии успеха проекта.
Запрос 2: У нас первая ознакомительная встреча с ведущим ИТ-архитектором проекта XYZ CRM. Составь список вопросов, которые мы должны задать, чтобы прояснить потребности в инфраструктуре для решения. Также составьте список вопросов для изучения безопасности, соответствия нормативным требованиям, о которых нам необходимо знать.
Я бы, вероятно, не стал использовать в своих интервью именно те вопросы, которые содержат эти Запросы. Однако ценность заключается в предлагаемых темах. Скорее всего, в нем будет предложено что-то, о чем я не думал спрашивать, но что может быть полезным.
Проекты - это управляемые людьми сложные адаптивные системы. Если мы не поддадимся искушению использовать ИИ для создания убедительных (но ошибочных) документов, в которых отсутствуют базовые консультации и анализ, мы действительно сможем извлечь выгоду из ИИ.
Используя мнемонику PREPARE, мы можем использовать искусственный интеллект для помощи нам в проверке, улучшении и поддержке наших планов и процессов. Такое разумное использование ИИ играет на наших сильных сторонах как проектного менеджера и ИИ как поддерживающей и стимулирующей технологии.