没有“它”的项目管理，真的危险了

想象一下这样的场景：

在不久的将来，一家大型电信供应商的首席执行官将能使用智能手机应用程序查看公司的7项战略计划。只需轻敲几下，她就知道每个项目的状态以及每个项目已经交付的预期收益的百分比。不仅项目章程和关键绩效指标可以随时查看，每个团队成员的士气水平和关键受众的总体买进情况也可以触手可得。

她深入研究了“重塑品牌”计划。几个月前，一家大型竞争对手推出了一个新的绿色品牌，促使她的公司加快了自己的可持续发展推广。基于项目经理和项目团队在项目开始时选择的参数，已经发生了许多人工智能驱动的自我调整。这款应用会告知首席执行官需要注意的每一个变化——以及潜在的风险——并优先考虑她必须做出的决策，为每一个决策提供潜在的解决方案。

在做出任何选择之前，首席执行官会打电话给项目经理，后者现在大部分时间都在指导和支持团队，与主要利益相关者保持定期对话，并培养一种高绩效的文化。几个星期前，项目已经稍微落后了，应用程序建议团队应该应用敏捷技术来加速一个项目流程。

在会议期间，他们模拟可能的解决方案，并就前进的道路达成一致。项目计划将自动更新，并发送消息，将更改和预期结果的预测通知受影响的团队成员和涉众。

由于新技术和工作方式的出现，一个原本可能失控——甚至可能失败——的战略项目，现在又将获得成功，并带来预期的结果。

在眼下的时代，项目管理的发展并不总是那么顺利，但上文中描述的项目管理的未来可能在不到十年的时间里就会到来。为了更快地实现这一目标，创新者和组织现在就应该投资于项目管理技术。

今天的项目管理和未来的道路

每年大约有48万亿美元投资于项目。然而，根据斯坦迪什集团的数据，只有35%的项目被认为是成功的。另外65%被浪费的资源和未实现的收益令人震惊。

通过多年的研究，我们发现项目成功率如此之低的一个原因是用于管理它们的技术成熟度较低。大多数组织和项目负责人仍然在使用电子表格、幻灯片和其他在过去几十年里没有太大发展的应用程序。当你通过可交付成果和截止日期来衡量项目成功时，这些已经足够了，但在项目和计划总是在适应的环境中——并且不断地改变业务——它们就不够了。项目组合管理应用程序已经有了改进，但是计划和团队协作能力、自动化和“智能”特性仍然缺乏。

如果将人工智能和其他技术创新应用于项目管理，可以将项目的成功率提高25%，这将为组织、社会和个人带来数万亿美元的价值和利益。上面故事中描述的每一项核心技术都已经准备好了——现在唯一的问题是它们多久才能有效地应用到项目管理中。

预计到2030年，80%的项目管理任务将由人工智能运行，由大数据、机器学习(ML)和自然语言处理提供支持。少数研究人员，以及越来越多的初创公司，已经开发出将AI和ML应用于项目管理领域的算法。当下一代工具被广泛采用时，将会发生根本性的变化。

项目管理将被改变的六个关键领域：

我们将这些即将到来的技术发展视为前所未有的机遇。为这一颠覆时刻做好最充分准备的组织和项目负责人将获得最大的回报。几乎项目管理的每个方面，从计划到过程到人员，都将受到影响。让我们来看看六个关键领域。

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1. 更好的选择和优先级

选择和优先级划分是一种类型的预测:哪些项目将给组织带来最大的价值?当正确的数据可用时，机器学习可以检测到其他方法无法识别的模式，并且在预测方面可以大大超过人类的准确性。

机器学习驱动的优先级划分将带来:

• 更快地识别具备正确基础的启动准备项目
• 选择有更高成功机会和提供最高效益的项目
• 更好地平衡项目组合和组织中的风险概述
• 消除决策中的人为偏见

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2. 为项目管理办公室提供支持

数据分析和自动化初创公司现在正在帮助组织简化和优化项目管理办公室(PMO)的角色。最著名的例子是法国总统埃马纽埃尔·马克龙(Emmanuel Macron)使用最新技术来维护法国每个公共部门项目的最新信息。这些新的智能工具将从根本上改变PMO的运营和执行方式:

• 更好地监控项目进度
• 预测潜在问题并自动解决一些简单问题的能力
• 自动准备和分发项目报告，并收集反馈
• 为每个项目选择最好的项目管理方法时更加复杂
• 流程和策略的遵从性监视
• 通过虚拟助手实现支持功能的自动化，如状态更新、风险评估和利益相关者分析

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3. 更好、更快的项目定义、计划和报告

项目管理自动化中最发达的领域之一是风险管理。新的应用程序使用大数据和机器学习来帮助领导者和项目经理预测可能被忽视的风险。这些工具已经可以提出缓解措施，很快，他们将能够自动调整计划，以避免某些类型的风险。

类似的方法将很快促进项目定义、计划和报告。这些操作现在是耗时的、重复的，而且大部分是手工的。机器学习、自然语言处理和纯文本输出会带来:

• 通过自动化耗时的用户事例收集和分析来改进项目范围。这些工具将揭示潜在的问题，如歧义、重复、遗漏、不一致和复杂性。
• 方便调度流程和起草详细计划和资源需求的工具。

自动化报告不仅可以减少劳动力，而且可以用实时数据取代现在的报告(通常是几周前的报告)。这些工具还将比目前可能的更深入，以一种清晰、客观的方式显示项目状态、已实现的利益、潜在的下滑和团队情绪。

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4. 虚拟项目助理

几乎在一夜之间，ChatGPT改变了世界对人工智能如何分析大量数据集并在纯文本中生成新颖和即时的见解的理解。在项目管理中，像这样的工具将为“机器人”或“虚拟助手”提供动力。

Oracle最近发布了一款新的项目管理数字助手，可以提供即时状态更新，并帮助用户通过文本、语音或聊天更新时间和任务进度。

虚拟助理从过去的时间条目、项目计划数据和整体上下文中学习，以定制交互并智能地捕获关键项目信息。

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5. 先进的测试系统和软件

如今，你很难找到一个不用横跨多个系统和软件类型的项目。很快，现在只适用于某些大型项目的先进测试系统将被广泛使用。

伊丽莎白线是英国横贯铁路项目的一部分，是一条拥有新车站、新基础设施、新轨道和新列车的复杂铁路;因此，项目的每一个元素都要经过严格的测试和调试过程，以确保安全性和可靠性。它需要前所未见的硬件和软件组合，在经历了最初的挑战后，项目团队开发了Crossrail Integration Facility。事实证明，这种完全自动化的场外测试设施在提高系统效率、成本效益和弹性方面的效果是无与伦比的。严格的审计还可以在设施全天候运行，没有操作员偏见的风险。

用于软件项目的高级自动化系统测试解决方案将推进及早发现缺陷和自我纠正的过程。这将大大减少花费在繁琐的测试活动上的时间，减少返工的数量，并最终交付易于使用和无差错的解决方案。

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6. 项目经理的新角色

对于许多项目经理来说，将当前任务的很大一部分自动化可能会让他们感到害怕，但成功的项目经理将学会利用这些工具。项目经理不会消失，但他们需要接受这些变化，并利用新技术。我们目前认为跨职能项目团队是一组个体，但我们可能很快就会认为他们是一组人类和机器人。

随着行政工作的转移，未来的项目经理将需要培养强大的软技能、领导能力、战略思维和商业头脑。他们必须专注于交付预期的利益，并与战略目标保持一致。他们还需要很好地理解这些技术。一些组织已经将AI构建到他们的项目管理教育和认证计划中，比如美国东北大学正在将AI纳入其课程，教授项目经理如何使用AI来自动化和改进数据集，并优化项目的投资价值。

数据和人让未来成为现实

任何人工智能的采用过程都从数据开始，但你必须让自己的人也做好准备。

如果没有可用的和适当管理的数据，人工智能转型永远不会在你的组织中发生——但如果你不为自己和你的团队为变革做好准备，人工智能转型就不会蓬勃发展。

新一代的工具不仅会改变我们如何管理项目的技术，而且会完全改变我们在项目中的工作。项目经理必须准备好指导和培训他们的团队以适应这种转变。他们应该增加对人际交往的关注，同时尽早发现员工的技术技能不足，并努力解决这些问题。除了专注于项目可交付成果外，他们还应该专注于创建高绩效团队，让成员获得所需的东西，以使他们发挥最佳水平。

 *本文节选自《哈佛商业评论》官方网站，原文题目 “How AI Will Transform Project Management”