Volodymyr Plakhov: Еволюція проектного менеджера: адаптуйся до світу АІ, або шукай собі нову роботу (UA)
•
0 likes•61 views
Volodymyr Plakhov: Еволюція проектного менеджера: адаптуйся до світу АІ, або шукай собі нову роботу (UA) UA Online PMDay 2023 Spring Website - www.pmday.org/online Youtube - https://www.youtube.com/startuplviv FB - https://www.facebook.com/pmdayconference
Recommended
Recommended
More Related Content
What's hot
What's hot (20)
Similar to Volodymyr Plakhov: Еволюція проектного менеджера: адаптуйся до світу АІ, або шукай собі нову роботу (UA)
Similar to Volodymyr Plakhov: Еволюція проектного менеджера: адаптуйся до світу АІ, або шукай собі нову роботу (UA) (20)
More from Lviv Startup Club
More from Lviv Startup Club (20)
Volodymyr Plakhov: Еволюція проектного менеджера: адаптуйся до світу АІ, або шукай собі нову роботу (UA)
- 1. Еволюція менеджера Адаптуйся до світу АІ... або шукай нову роботу
- 2. @droopytroll volodymyr.plakhov@gmail.com /vplakhov VOLODYMYR PLAKHOV Portfolio Director & GM at P2H Middle East Agile Trainer, TenStep Ukraine
- 3. Сьогодні я розкажу про: - Управління проектами: як виглядає наше “сьогодні” - Яким буде “завтра”, або в чому АІ вже кращий за тебе? - Приклади інтеграції AI-інструментів в проектні процеси - В чому AI поки не зможе замінити людину - Які скіли треба качати вже сьогодні - Формула успіху з AI
- 4. Шокуючі статистичні дані* Щороку ± $48 трильйонів інвестуються в проекти *за даними досліджень Standish Group Тільки 35% вважаються успішними 65% проектів провальні - повністю, або частково
- 5. 1970 В чому причина? Одна з найбільших - це відставання технологій управління проектами 1973 1960 Але скоро це зміниться…
- 6. Потенціал штучного інтелекту До 2030 року 80% завдань УП буде виконувати штучний інтелект* Потенціал зростання успіху проектів - 25% *за даними досліджень Gartner Технології готові, радикальні зміни - зараз.
- 7. В чому АІ вже кращий за тебе? Визначення проекту та збір вимог Детальне планування проекту Репорти в реал-таймі, а не як зазвичай Світовий досвід для прогнозування
- 8. В чому АІ вже кращий за тебе? Робота делівері та PMO ● Моніторинг ходу проекту в реальному часі ● Прогнозування потенційних проблем ● Генерація та доставка звітів ● Визначення методології управління ● Моніторинг виконання стандартів та політик ● Автоматизація рутинних операцій
- 9. В чому АІ вже кращий за тебе? Підвищення продуктивності команди: ● Підтримка прийняття рішень ● Розподіл ресурсів та задач ● Віртуальні асистенти проектів
- 10. В чому АІ вже кращий за тебе? Інтелектуальне забезпечення якості (IQA): ● Автоматизація рутинного тестування ● Патерни та аномалії поведінки користувачів ● Прогнозування дефектів та ризиків ● Адаптивні системи тестування
- 11. Кейси інтеграції AI-інструментів в проектах Google: ідентифікують шаблони та тенденції в даних для пріоритезації в портфельному управлінні, оцінках ризиків та відстеженні прогресу проектів. IBM: використовують AI-інструменти для аналізу великих обсягів даних, аналіз ризиків, можливостей та проблем, а також реагування на зміни. Microsoft: використання AI для аналізу та оцінки вартості ресурсів, автоматизації призначення завдань, покращення планування та прогнозування. Salesforce: використовують AI для аналізу коду, виявлення потенційних проблем та автоматичного створення рішень.
- 12. Кейси інтеграції AI-інструментів в проектах Accenture: автоматичне відстеження проектних ресурсів, розподіл робочого навантаження, аналіз продуктивності команд. Cognizant: автоматизація тестування софта, аналіз продуктивності команд, управління ризиками, та взаємодія між проектними командами. Infosys: планування проектів, розподіл ресурсів, контроль за виконанням завдань та аналіз проектних ризиків. Wipro: ідентифікація проблем, автоматизація низки проектних завдань, зокрема тестування, контролю якості та балансування ресурсів.
- 13. В чому AI поки не замінить людину? Емпатія та взаєморозуміння Лідерство та мотивація Креативність та інноваційне мислення
- 14. В чому AI поки не замінить людину? Міжособистісні комунікації Етика та прийняття рішень Культурна сприйнятливість
- 15. Що ще треба качати вже сьогодні? Глобальне і стратегічне бачення проекту Критичне і аналітичне мислення Фокус на бізнесових цілях та результаті Майстерність у використанні AI та Big Data Адаптація до нових технологій і змін
- 16. Що ще треба качати вже сьогодні? Навички управління ризиками Оцінка та оптимізація процесів Знання у сфері захисту даних Етичне використання AI
- 17. Формула успіху в епоху AI Успіх = (Технічні навички + Soft Skills) × Ефективне використання AI × Неперервний розвиток
- 18. ● Запит на революційні зміни в технологіях УП вже сформований ● AI-інструменти швидко проникають в процеси управління проектами ● ПМи не зникнуть, але суттєво зміняться ● Запит на адаптивність, лідерство, стратегічного бачення, розуміння бізнесу та нових технологій Підсумки
- 19. Дякую за вашу увагу!
Editor's Notes
- Щорічно в світі інвестуються величезні суми коштів - приблизно $48 трильйонів - у різноманітні проекти. Від масштабних інфраструктурних робіт до інноваційних технологічних стартапів, всі ці проекти мають на меті стимулювати економічне зростання, створювати робочі місця та вносити свій вклад у розвиток суспільства. Однак, не всі проекти досягають своїх цілей, і багато з них закінчуються невдачами. Згідно з дослідженням Standish Group, лише 35% проектів вважаються успішними. Це означає, що вони досягають своїх цілей та мети в межах планованого бюджету і графіка. Таким чином, велика кількість коштів, часу та ресурсів, вкладених в 65% невдалих проектів, марнується. Втрачена цінність та витрачені ресурси цих проектів є справді шокуючими і можуть мати значні наслідки для інвесторів, компаній та економіки в цілому.
- Однією з причин низького рівня успіху проектів є відставання технологій, доступних для їх управління. Давайте згадаємо чим ми користуємось? Перші електронні таблиці було розроблені на початку 1970-х років. Називалося "VisiCalc" і було створене для комп'ютера Apple II. VisiCalc була першою електронною таблицею, яка дозволяла користувачам вводити дані, виконувати обчислення та відображати результати у форматі таблиці. Це був проривний інструмент, який революціонізував спосіб роботи з числами та даними. Перші презентації, які нагадують ті, що ми знаємо сьогодні, були створені в 1960-х роках. Одним з ранніх прикладів є "Slide-Show" від IBM, який використовував проектор для демонстрації зображень на екрані. Проте, перші електронні презентації були створені у 1973 році Xerox представив програмне забезпечення "PARC Universal Packet" (відоме також як "DocuShow"), яке дозволяло створювати презентації з використанням зображень та тексту, інтерактивної навігації та зберігати їх на дискетах. Пізніше, у 1984 році, Apple представила свій продукт - програмне забезпечення "Keynote", яке стало дуже популярним серед користувачів Mac. Концепція таск-трекінгу існує дуже давно, але першим сучасним таск-трекером часто вважається програмне забезпечення під назвою "ARPANET Report Processor" (ARP), яке було розроблено в кінці 1960-х років Агентством передових досліджень Оборонного відомства США (ARPA). ARP використовувався для відстеження прогресу різних проектів і завдань в мережі ARPANET, яка є прообразом інтернету. ARP дозволяв користувачам створювати, задачі, спілкуватися з іншими користувачами щодо цих тасків, тощо. Більшість організацій та керівників проектів все ще використовують електронні таблиці, презентації, таск трекери та інші програми, які суттєво не змінилися протягом останніх десятиліть. Ці інструменти є досі достатньо ефективними, якщо успіх проекту вимірюється виконанням тасків та дотриманням термінів, але вони виявляються недостатньо ефективними в умовах, коли проекти та ініціативи постійно адаптуються, змінюється бізнес та середовище. Так, управління портфелем проектів покращується, управління ризиками теж. Але реальних проривних “розумних” функцій у процесах планування, комунікації, взаємодії в команді, прогнозуванні світ давно не бачив. Але скоро це зміниться
- Дослідження Gartner свідчить, що зміни наближаються, прогнозуючи, що до 2030 року 80% завдань управління проектами будуть виконуватися штучним інтелектом, який працює на основі біг дати, машинного навчання (ML) та обробки природної мови. Декілька дослідників, таких як Пол Будро в своїй книзі "Застосування інструментів штучного інтелекту до управління проектами", та зростаюча кількість стартапів вже розробили алгоритми для застосування штучного інтелекту та машинного навчання в світі управління проектами. Коли цей нове покоління інструментів буде широко використовуватися, відбудуться радикальні зміни. Якщо застосування штучного інтелекту та інших технологічних інновацій до управління проектами змогло покращити показники успіху проектів хоча б на 25%, це б означало б 12 трильйонів доларів цінностей та переваг для організацій, суспільств та користувачів. Ці основні технології вже готові до використання. Зміни відбуваються вже зараз.
- Одним з найбільш розвинених напрямків автоматизації управління проектами є управління ризиками. Сучасні програмні рішення, що використовують Big Data та машинне навчання (ML), дозволяють передбачати ризики та забезпечують рекомендації щодо запобігання їм. Незабаром такі інструменти будуть автоматично коригувати плани, уникати ризиків та спрощувати багато процесів, які наразі є трудомісткими та повторюваними. Застосування машинного навчання, обробки природної мови та GPT інструментів допоможе наприклад у: Визначення проекту та збір вимог: автоматизація процесу збору та аналізу історій користувачів для виявлення проблем, таких як двозначності, дублікати, пропуски, невідповідності та складності. Планування проекту: використання інструментів для складання детальних графіків, планів та вимог до ресурсів. Автоматизація звітування: зменшення трудомісткості звітів та забезпечення актуальних даних у режимі реального часу, з відображенням статусу проекту, досягнутих результатів, можливих затримок та настрою команди. Використанні світового досвіду та уроків для прогнозування: врахування знань та досвіду спеціалістів з усього світу для покращення прогнозів, точного планування та прискорення виконання проектів з мінімальними ризиками та витратами.
- Делівері менеджмент та PMO Стартапи зі збору, аналізу та автоматизації даних допомагають організаціям оптимізувати управління делівері та функції офісу управління проектами (PMO). Ці нові інтелектуальні інструменти радикально трансформують їх роботу та продуктивність виробничих підрозділів та PMO, забезпечуючи: Моніторинг ходу проекту в реальному часі Прогнозування потенційних проблем та автоматичне вирішення найпростіших із них Автоматизовану генерацію та доставку звітів про проекти та збір зворотного зв'язку Більш поміркований вибір методології управління для кожного з проектів Моніторинг відповідності процесів проекту до стандартів та політик Автоматизацію функцій, таких як оновлення статусу тасків, логування часу, оцінка ризиків, аналіз зацікавлених сторін
- Підвищення продуктивності команди Підтримка прийняття рішень: AI може аналізувати різні сценарії та варіанти розвитку подій, що допомагає проектним менеджерам приймати обґрунтовані рішення на підставі даних. Розподіл ресурсів та задач: AI може оптимізувати розподіл ресурсів та задач між членами команди, враховуючи їх навички, досвід, навантаження та інші фактори, що допомагає забезпечити ефективне використання ресурсів та підвищення продуктивності. Віртуальні асистенти проектів AI-інструменти, як-от чат-боти, можуть полегшити комунікацію в команді та координацію роботи, а також забезпечити доступ до актуальної інформації про стан проекту в режимі реального часу. Практично відразу, ChatGPT змінив уявлення світу про те, як AI може аналізувати величезні набори даних та генерувати нові та оперативні висновки зрозумілою мовою. В управлінні проектами такі інструменти сприятимуть "ботам" або "віртуальним помічникам". Нещодавно Oracle оголосила про нового віртуального помічника з управління проектами, який надає миттєві оновлення статусу та допомагає користувачам оновлювати час та прогрес завдань через текст, голос або чат. Цей віртуальний помічник вчиться з минулих таймлогів, даних планування проектів та загального контексту, щоб налаштувати взаємодію та розумно фіксувати важливу інформацію про проект
- Інтелектуальне забезпечення якості Сьогодні важко знайти великий проект без численних систем та видів програмного забезпечення, які слід протестувати перед впровадженням проекту. Передові тестові системи, доступні зараз лише для окремих мегапроектів, стануть загальнодоступними. Автоматизація тестування: AI може автоматизувати рутинні процеси тестування, такі як регресійне тестування, перформанс тестування та секʼюріті тестування. Це дозволяє командам зосередитися на важливіших аспектах проекту. Аналіз даних: AI може аналізувати великі обсяги даних від користувачів і відстежувати паттерни та аномалії, які можуть вказувати на проблеми з якістю. Прогнозування дефектів: AI може використовувати алгоритми машинного навчання для прогнозування потенційних дефектів у програмному забезпеченні, що дозволяє командам швидше виявляти та вирішувати проблеми. Адаптивні системи тестування програмного забезпечення з AI використовують алгоритми машинного навчання та інші технології для покращення ефективності тестування, зменшення часу на виявлення дефектів та підвищення якості програмного забезпечення. Уявіть автоматизоване генерування тестових сценаріїв, ретроспективна адаптація тестів, самокоригуючі заходи. Це суттєво зменшить час, витрачений на важкі тестувальні дії, зменшить кількість переробок і, в кінцевому підсумку, допоможе створити прості у використанні та безпомилкові рішення.
- Компанія Google використовує AI в своєму проектному менеджменті для виявлення шаблонів і тенденцій в даних. Це допомагає їм ефективно виділяти ресурси та пріоритезувати завдання, забезпечуючи оптимальне використання часу та зусиль команди. AI також використовується для автоматизації процесів, таких як оцінювання ризиків та відстеження прогресу проекту. IBM: IBM використовує AI в своєму проектному менеджменті для вдосконалення процесів прийняття рішень та підвищення продуктивності. Вони використовують AI-інструменти для аналізу великих обсягів даних, що допомагає командам краще розуміти ризики, можливості та проблеми, з якими вони стикаються, а також швидше реагувати на зміни. Microsoft: Компанія Microsoft використовує AI для підтримки своїх проектних менеджерів, автоматизуючи рутинні завдання та полегшуючи комунікацію між командами. Це включає використання AI для аналізу та оцінки вартості ресурсів, автоматизації призначення завдань, а також покращення планування та прогнозування. Salesforce: Salesforce використовує AI для покращення своїх проектів з розробки програмного забезпечення. Зокрема, вони використовують AI для аналізу коду, виявлення потенційних проблем та автоматичного створення рішень. Це допомагає зменшити кількість помилок, скорочує час на тестування та забезпечує високу якість продуктів та сервісів, які вони пропонують своїм клієнтам.
- Accenture: Компанія Accenture використовує AI в своєму проектному менеджменті для оптимізації роботи з клієнтами. Вони впроваджують AI-рішення для автоматичного відстеження проектних ресурсів, розподілу робочого навантаження, а також для аналізу продуктивності працівників і виявлення можливих проблем, що допомагає забезпечити своєчасне і ефективне виконання проектів. Cognizant: Компанія Cognizant, що надає послуги в сфері IT-аутсорсингу, використовує AI для підвищення ефективності своїх проектів. Штучний інтелект допомагає їм у автоматизації тестування програмного забезпечення, аналізі продуктивності команди, управлінні ризиками та підтримці співпраці між проектними командами. Infosys: Infosys, один з лідерів в аутсорсингу IT, використовує AI для забезпечення кращого проектного менеджменту. AI допомагає в автоматизації процесів, таких як планування проектів, розподіл ресурсів, контроль за виконанням завдань та аналіз проектних ризиків. Це покращує ефективність та забезпечує більш точне виконання проектів. Wipro: Wipro, глобальний постачальник послуг в сфері інформаційних технологій, використовує AI в проектному менеджменті для покращення якості розробки програмного забезпечення та ефективності робочого процесу. Штучний інтелект допомагає Wipro виявляти та вирішувати проблеми раніше, а також автоматизувати низку проектних завдань, зокрема тестування, контроль якості та балансування ресурсів. Це дозволяє компанії Wipro знизити витрати на проектні ресурси, забезпечити вищу якість продуктів та виконання проектів відповідно до графіка.
- Що AI поки що не може замінити Хоча AI дозволяє автоматизувати багато аспектів управління проектами, існують важливі soft skills та людські аспекти, які AI поки що не може замінити. Емпатія та взаєморозуміння: Проектні менеджери повинні розуміти емоції та переживання членів своєї команди, щоб створювати сприятливе середовище для роботи та підтримувати мотивацію. AI поки що не може повністю розуміти та реагувати на емоційний стан людей. Лідерство: Проектні менеджери мають вести свою команду, мотивувати її та інспірувати на досягнення успіху. Вони також повинні бути відкритими до змін та адаптуватись до нових обставин. AI поки що не може повністю замінити лідера з людським досвідом та інтуїцією. Креативність та інновації: Проектні менеджери мають вміти генерувати нові ідеї та рішення для розв'язання складних проблем. Хоча AI може пропонувати деякі інноваційні рішення, воно не може повністю замінити людський потенціал для креативності та інтуїтивного мислення.
- Міжособистісні комунікації: Проектні менеджери повинні ефективно спілкуватися з різними зацікавленими сторонами, зокрема з командою, клієнтами та партнерами. Вони мають вміти налагоджувати конфлікти та переконувати інших у своїх рішеннях. AI може покращити комунікацію, але не може повністю замінити людину в міжособистісних взаємодіях. Етика та прийняття рішень: Проектні менеджери мають вміти приймати рішення, які враховують не тільки економічну вигоду, але й етичні аспекти та вплив на людей та довкілля. AI може допомогти в аналізі даних та підготовці аргументів, але остаточне рішення залежить від людського судження та цінностей. Культурна свідомість: У глобалізованому світі проектні менеджери часто працюють з командами з різних культур та традицій. Вони повинні розуміти ці культурні відмінності та адаптувати свій підхід до управління та комунікації, щоб створити сприятливе середовище для всіх учасників проекту. AI може допомогти в аналізі та адаптації до різних культур, але людська сприйнятливість та емпатія відіграють вирішальну роль у цьому процесі.
- Отже, хоча AI може забезпечити значну автоматизацію та покращення в управлінні проектами, важливо підкреслити, що людські якості та soft skills залишаються незамінними. Тож в еру АІ варто приділяти увагу розвитку ключових навичок для проектних менеджерів в еру AI: Глобальне бачення проекту: Розуміння всіх аспектів проекту, їх взаємозв'язку та координація дій з урахуванням можливостей AI для ефективного проектного менеджменту. Сюди ж аналіз тенденцій, передбачення зміни та планування на основі даних та інформації, отриманої від AI. Критичне і аналітичне мислення: Вміння оцінювати інформацію, виявляти зв'язки, аналізувати дані та вирішувати проблеми для кращого розуміння та використання результатів, отриманих від AI, при прийнятті обґрунтованих рішень. Фокус на бізнесових цілях та результаті: Зосередженість на досягненні очікуваних результатів та їх відповідності стратегічним цілям, використовуючи AI для підтримки процесу прийняття рішень. Майстерність у використанні AI та Big Data: Вміння ідентифікувати найкращі сфери застосування AI, оцінювати вплив AI на проектні структури та процеси, а також ефективно працювати з великими даними для оптимізації проектів та прийняття рішень. Адаптація до нових технологій і змін: Проектні менеджери повинні бути в курсі новітніх технологій, інструментів та платформ для управління проектами, бути готовими до змін, швидко пристосовуватися до нових умов і інтегрувати інструменти АІ та суміжних областей в процеси управління проектами для досягнення максимальної ефективності для команди та клієнтів.
- Навички управління ризиками: Проектні менеджери повинні використовувати AI для виявлення потенційних ризиків, аналізу їх можливого впливу та вірогідності виникнення. Застосування AI дозволяє швидше і точніше ідентифікувати ризики та розробляти стратегії їх мінімізації або уникнення, що допомагає уникнути негативних наслідків для проектів. Оцінка та оптимізація процесів: Проектні менеджери повинні відстежувати робочі процеси та аналізувати їх ефективність, використовуючи AI. Штучний інтелект може допомогти ідентифікувати плями низької продуктивності, виявляти проблеми та пропонувати оптимальні рішення для покращення роботи команди та досягнення кращих результатів в проекті. Знання у сфері захисту даних: Розуміння норм і принципів конфіденційності та захисту даних є важливим для проектних менеджерів у контексті AI. Це означає знання про регулятивні вимоги, стандарти безпеки та використання правильних практик управління даними, щоб гарантувати прозорість, відповідальність та законність зберігання та обробки даних. Етичне використання AI: Проектні менеджери мають бути обізнані з етичними питаннями, що виникають під час використання штучного інтелекту. Це включає забезпечення справедливості, прозорості, відповідальності та поваги до приватності користувачів. Етичне застосування AI передбачає також зосередження на побудові неупереджених систем, як і обмеження негативних наслідків на стейкхолдерів. Проектні менеджери повинні забезпечувати, що AI-технології використовуються у відповідності з етичними принципами та цінностями організації, і враховувати можливий вплив цих рішень на людей та суспільство.
- Технічні навички: Проектні менеджери повинні мати глибокі знання в області інформаційних технологій, а також розуміння основних принципів роботи AI, щоб успішно інтегрувати AI-інструменти в проект. Soft Skills: Розвиток важливих софтових навичок, таких як емпатія, лідерство, креативність, комунікація, етика та культурна свідомість, є критичним для створення ефективного та гармонійного робочого середовища. Ефективне використання AI: Проектні менеджери повинні вміти правильно визначити, де застосування AI буде найбільш вигідним, та забезпечити етичне і відповідальне використання AI-технологій у проекті. Неперервний розвиток: Проектні менеджери повинні бути відкриті до навчання та постійного розвитку своїх професійних знань і навичок. Це допоможе їм адаптуватися до швидко змінювального технологічного середовища та успішно впроваджувати новітні AI-технології у проектах. Врахування цієї формули та активне працювання над кожним елементом допоможе проектним менеджерам досягти успіху в епоху AI.
- Для багатьох керівників проектів автоматизація значної частини їхніх поточних завдань може здатися лякаючою, але успішні фахівці зможуть використовувати ці інструменти на свою користь. Проектні менеджери не зникнуть, але їм потрібно прийняти ці зміни та скористатися новими технологіями. Зараз ми уявляємо собі команди проектів з різними функціональними спеціалістами як групу людей, але скоро ми можемо сприймати їх як команди людей та роботів. Зі зміною акценту від адміністративної роботи, від менеджерів проектів майбутнього керівництво буде очікувати високий рівень софт скіллів, лідерських здібностей, стратегічного мислення та компетенцію в бізнесі. Вимогою до менеджерів буде фокус на досягненні очікуваних результатів та їх відповідності стратегічним цілям. Суттєвою перевагою буде обізнаність в нових технологій та можливість швидко адаптувати їх задля підвищення ефективності проектів. Деякі організації вже включають штучний інтелект в програми навчання та сертифікації з управління проектами.