Sztuczna inteligencja podobno zabierze pracę nam wszystkim. Będzie albo najlepszą rzeczą, która się przydarzyła ludzkości, albo tą rzeczą, która ludzkość zniszczy. Nie wiem, gdzie jesteśmy, być może na drodze ku zagładzie, a być może na drodze do wiecznego szczęścia. Postanowiłem się przyjrzeć temu trochę bardziej pragmatycznie – gdzie sztuczną inteligencję można by było zastosować w zarządzaniu projektami. I o tym dziś chcę opowiedzieć. Zapraszam do lektury.
Z mojej perspektywy temat AI jest warty uwagi. Uważam, że to jest to coś co będzie zmieniało naszą rzeczywistość. Ten film będzie o zastosowanie sztucznej inteligencji w kontekście zarządzania projektami. Mój znajomy który zajmuje się sztuczną inteligencją mówi tak „jeżeli na Power Poincie masz sztuczną inteligencję to najprawdopodobniej jest to marketingowy hype”. „ jeżeli masz machinę learning, co znaczy że ktoś coś więcej o temacie wie”. Sztuczna inteligencja to określenie które jest medialne. Przyciąga mocno uwagę, ale pod spodem obejmuje bardzo dużo różnych obszarów. To co wygenerowało to największe poruszenie to część dotycząca uczenia maszynowego. Idea polega na tym, że wrzucamy jakiś zestaw danych do maszyny zestaw danych i maszyna sama się uczy na podstawie informacji zwrotnej od nas czy to było ok czy nie. Bardzo to upraszczam, ale mniej więcej do tego się to sprowadza. Nie masz do końca wygląda jak przebiega ten cały proces nauki.
Uczenie maszynowe – gdzie możemy je wykorzystać w projektach
Prognozowanie. Jako ludzi nie jesteśmy najlepsi w prognozowaniu, często nie doszacowujemy, brakuje nam danych, nigdy nie jesteśmy obiektywni. Tutaj przy odpowiedniej ilości danych wejściowych możemy wykorzystać uczenie maszynowe.
Analiza danych. Wyciąganie wniosków i zależności w projekcie. Kolejnymi obszarami są automatyzacja i optymalizacja procesów.
I teraz jak jest ryzyko że sztuczna inteligencja nas w tych obszarach zastąpi? Jest to bardzo wysoce prawdopodobne. To nie są skomplikowane rzeczy, tylko mnie jesteśmy najlepsi w prognozowaniu, automatyzowaniu sobie roboty, a na optymalizację procesów najczęściej nie mamy czasu.
Analiza danych
Większość kierowników projektów mierzy się ze sprawdzaniem postępów projektu. Gdzie w ogóle jesteśmy, czy projekt został dowieziony czy nie. Jak są 524 zadania w projekcie to część jest przed czasem, część jest po czasie, a reszta nie wiadomo na jakim etapie. Orientowanie się gdzie jesteśmy często jest trudne. A gdyby tak wrzucić te dane do narzędzia, gdzie działa sobie algorytm i sprawdza to za nas?
Efektywność zasobów i ryzyka projektowego. Zorientowanie się w ilu projektach są zaangażowani twoi ludzie, jak bardzo są obciążeni jest trudne. Gdyby tutaj też wrzucić dane do maszyny która wskaże nam osoby, które nie są w stanie wyrobić się ze swoją pracą na czas to by było dosyć pomocne nie? Nie potrzebujemy do tego mega skomplikowanych algorytmów.
Zarządzanie ryzykiem projektowym wymaga sporej uwagi i sprawdzania. Jeżeli prowadzisz jeden projekt i masz na to czas to jest okej. Przypadku większej ilości projektów nie jest już to takie proste, tutaj też sztuczna inteligencja mogłaby bardzo pomóc.
Algorytmy i modele predykcyjne
Prognozy dotyczące wyników projektów, czasu trwania, kosztów i innych parametrów. Można przewidzieć wyniki projektów, czas trwania, koszty i różne inne parametry. Jest metoda punktów funkcyjnych, której uczyłem się na studiach. Jest świetna do szacowania projektów IT, tylko legenda jest taka, że nikt jej do końca nie zastosował bo nikomu się nie chciało. Metoda polega na tym, że bierze się jakąś funkcjonalność IT i rozbijało się ją na ekrany. Można było rozpisać z iloma punktami ona się łączy, jak duże bazy danych ma do połączenia, ile jest elementów interakcji użytkownika w danym miejscu itd. I zebranie takich kilku parametrów na podstawie danych historycznych dawało ci informacje ile prawdopodobnie będzie kosztowało wdrożenie danej funkcjonalności. Rewelacyjna rzecz. Można to zmodyfikować w zależności od tego w jakim środowisku działasz, jakie oprogramowanie wytwarzasz. Problem największy jest taki, że nikomu nie chce się tego robić, bo potrzebne są dane historyczne, później szacowanie tego i na koniec przepychanie się z kimś dlaczego tak to oszacowałeś, a nie inaczej. Więc finalnie zostajemy z planing poker, albo szacowaniem na palcach. Są tu ukryte realne pieniądze i na 100% sztuczna inteligencja może nam w tym bardzo pomóc.
Automatyzacja procesów
Generowanie raportów. Aż się prosi. Wystarczy trochę automatyzacji i wprowadzenia odpowiednich danych.
Aktualizowanie harmonogramów. Tutaj przydałoby się trochę więcej myślenia, bo czysto automatyczne podejście może dużo wywrócić. Natomiast jest to przestrzeń na zastosowanie AI.
Monitorowanie postępów. Wyobraź sobie, że masz coś do zrealizowania. W projekcie najczęściej ludzie mają problem z aktualizowaniem statusów zadań. A co byś powiedział na to gdyby sztuczna inteligencja sprawdziła za ciebie jakie zadania są do wykonania, przełożyła to na głos i zadzwoniła do ciebie z informacją? Następnie rozpoznałaby twoją mowę i uzupełniła statusy zadań na podstawie tego co przekazałeś przez telefon. Na koniec za raportowała to do kierownika projektu. Jak najbardziej do zrobienia.
Jakie korzyści może przynieść wykorzystanie AI w zarządzaniu projektami?
Oszczędność czasu i zasobów ludzkich. To zdecydowanie.
Prognozowanie i optymalizacja. Znowu za tym kryje się kasa, lepsze harmonogramy, lepsza ocena ryzyka, alokacja projektów to może super zadziałać. Można mieć modele zarządzania ryzykiem dotyczące twojej firmy.
Monitorowanie na bieżąco tego, co się dzieje w projekcie. Myślę że to jeszcze chwileczkę zajmie. Trzeba byłoby wiedzieć nad czym ludzie pracują. Ale jeżeli masz narzędzie w którym ludzie pracują i udostępniają sobie informacje zaczynasz wiedzieć co się dzieje firmie. Gdyby z tego narzędzia korzystali na bieżąco to wiesz od razu czy ktoś pracuje na zadaniach w danym projekcie, czy nic tam się nie dzieje. Czy uzupełnia komentarze czy nie. Z tego spokojnie można wyłapać wzorce zachowań, które świadczą o tym czy ktoś pracuje na zadaniu czy nie. Jeżeli ktoś nie otworzył i nie kliknął treści zadania przez tydzień to najprawdopodobniej się tym nie zajmuje, itd.
Podejmowanie decyzji. Największy problem przy podejmowaniu decyzji w projektach to jest brak danych.
Poprawa efektywności. Lepsze wykorzystanie zasobów i redukcja czasu potrzebnego do wykonania zadań. Poprawa decyzyjności i efektywności ma dużo większą szanse na portfelu projektów. Dla pojedynczych projektów uważam, że w krótkim okresie ma mniejszy sens. Jeżeli kierownika projektów dostarczasz odpowiednie dane i będą wiedzieć w czym się w ogóle poruszamy, to będzie git.
Karta projektu zrobiona przez Chat GPT
Rozpoczynanie projektu
Zrobiłem następującą rzecz. Odpaliłem Chata GPT, postanowiłem z nim popracować nad tym jak opisze kartę projektu. Oczywiście zbriefowałem go odpowiednio. Opisałem projekt, pisałem metodę 12 pytań na której będziemy bazować, żeby dostać kartę projektu w taki sposób jak robią to uczestnicy naszych szkoleń. Naprawdę zrobił to całkiem nieźle.
Jak na pierwszą wersję rozpisał to naprawdę nieźle. Można by na tym pracować. Oczywiście do niektórych rzeczy można się przyczepić. Przykład na pytanie jak będziemy monitorować postępy otrzymałem odpowiedź będziemy monitorować na bieżąco. Fajnie brzmi, ale nie do końca rozwiązuje problem i odpowiada na pytanie.
Podrążyłem troszeczkę dalej. Pięć razy dlaczego. Dojdźmy do tego dlaczego ten projekt jest naprawdę ważny. Całkiem nieźle udało się Chatowi GPT pogłębić i dać uzasadnienie, dlaczego ten projekt jest naprawdę ważny.
Poruszyłem też temat interesariuszy. Oraz od razu analizę interesariuszy. Kto ma jaki wpływ na projekt. Tutaj też wynik był całkiem niezły. Po pierwsze identyfikował interesariuszy. Nie wrzucałem mu danych projektu (podróż dookoła świata). Wrzuciłem bardzo krótki brief i kolejne pytania tylko i wyłącznie pogłębiały temat bez dorzucania większej ilości danych.
Dalej zajęliśmy się kryteriami sukcesu. Tutaj powiedziałem mu jak bym chciał żeby to było zrobione. Dawałem takie instrukcje, które wynikały z mojego doświadczenia i z narzędzi których ja uczę. Powiedziałem w jakiej formie chciałbym uzyskiwać odpowiedzi. Też wyszło bardzo dobrze. W skrócie da się nauczyć metod zarządzania i standardów pracy na projektach Chata GPT. Trzeba zrobić to różnymi obejściami, bo to nie jest takie proste, natomiast jeżeli da się to zrobić na tym etapie to jesteś w stanie zaprogramować sobie to na rzędzie tak, żeby dało ci wsad do pracy projektowej. Ja byłem pod wrażeniem rozwiązania, natomiast warto mieć na uwadze, że to jest złudzenie przemyślenia tematu. Jeżeli zespół dostaje gotową rozpiskę, bez przemyślenia tematu, połączenia kropek to wtedy „sieć neuronowa” w zespole jest pusta. Wyrzucenie całkiem planowania i rozpisywania projektu jest takie sobie. Natomiast jeśli utknąłeś z projektem i chcesz ruszyć i się zainspirować to polecam. Tylko sam Chat GPT tego nie zrobi, sam ci nie podpowie. Potrzeba dostarczenia jakiejś wiedzy, pokierowania procesowego, żeby to ogarnął. Ja mam taką wiedzę, więc na pewno to ułatwiło przygotowanie tej karty projektu przez Chat GPT.
To wszystko na dziś, dajcie znać w komentarzach, gdzie Wy widzicie zastosowanie AI w zarządzaniu projektami?
VIDEO