Come l’intelligenza artificiale sta trasformando il project management

In un mondo guidato dall'innovazione, le aziende e le organizzazioni sono alla costante ricerca di modi per aumentare l'efficienza, ridurre i costi e migliorare i risultati dei progetti. L'Intelligenza Artificiale (IA), è una rivoluzione tecnologica che non ha lasciato inalterato nessun settore e la gestione dei progetti, o project management, tradizionalmente un settore che si affida all'impegno e all'esperienza manuale, ha visto una notevole trasformazione con l'integrazione dell'IA. L'impatto è profondo e ridefinisce il panorama della gestione dei progetti in termini di efficienza, automazione e successo. In questo articolo analizziamo in che modo l'IA sta cambiando il volto della gestione dei progetti.

Le sfide del project management

Prima di iniziare a vedere i vantaggi dell’integrazione IA nel project management, diamo un'occhiata ad alcuni dati riguardo questo settore per identificare i problemi principali.

Come riportato in un articolo della rivista Harvard Business Review, ogni anno vengono investiti circa 48.000 miliardi di dollari in progetti. Tuttavia, secondo lo Standish Group, solo il 35% dei progetti ha successo. Lo spreco di risorse e i benefici non realizzati del restante 65% sono sconvolgenti.

Secondo una ricerca pubblicata da Gartner la situazione dovrebbe cambiare presto e prevede che l'80% delle attività di gestione dei progetti sarà gestito dall'intelligenza artificiale entro il 2030. Questo cambiamento sarebbe dovuto alla popolarità e diffusione di strumenti come IA alimentate da enormi quantità di dati, le cosiddette learning machines e strumenti di elaborazione del linguaggio.

L’impatto dell’IA nel project management

L'IA è pronta a trasformare diverse aree della gestione dei progetti, rendendo i processi più efficienti e basati sui dati. Vediamo quali sono i cambiamenti più significativi portati da questa tecnologia.

• Semplificare l'avvio e la pianificazione dei progetti:

Il cuore di ogni progetto è costituito dalle fasi di avvio e pianificazione. L'intelligenza artificiale ha inaugurato una nuova era in cui i project manager possono fare affidamento su informazioni basate sui dati per prendere decisioni informate. Gli strumenti automatizzati aiutano a definire l'ambito del progetto, a fissare gli obiettivi e ad analizzare le parti interessate. Ciò consente ai project manager di creare piani di progetto completi con precisione, eliminando le congetture dei metodi tradizionali. In altre parole, il project manager può rispondere alla domanda “quali sono i progetti che porteranno più benefici all’azienda?” in modo più facile e veloce.

• Automazione e ottimizzazione dei compiti:

Gli aspetti più monotoni e in cui è più facile commettere errori nella gestione dei progetti, come l'assegnazione dei compiti, la programmazione e l'allocazione delle risorse, hanno trovato un salvatore nell'intelligenza artificiale. Grazie all'intelligenza artificiale, i project manager possono delegare le attività di routine alle macchine, liberando le risorse umane per il processo decisionale strategico. Questo non solo fa risparmiare tempo, ma riduce anche la probabilità di errori nella distribuzione dei compiti.

• Analisi predittiva al lavoro:

Uno dei contributi più potenti dell'IA nella gestione dei progetti è l'analisi predittiva. Analizzando tutti i dati raccolti nella sua attività, l'intelligenza artificiale è in grado di prevedere le tempistiche dei progetti, gli sforamenti di budget e il fabbisogno di risorse con un notevole grado di precisione. Le intuizioni offerte dalle analisi predittive alimentate dall'intelligenza artificiale consentono ai project manager di affrontare in modo proattivo i potenziali ostacoli, riducendo al minimo i rischi del progetto e garantendo operazioni più fluide.

• Gestione e mitigazione dei rischi:

Grazie all’analisi predittiva l'intelligenza artificiale eccelle nell'identificare i rischi del progetto analizzando le tendenze e i dati storici. Inoltre, non si limita a segnalare i problemi, ma suggerisce anche strategie di mitigazione dei rischi, consentendo ai project manager di adottare misure proattive. Questo tipo di azione preventiva può far risparmiare tempo e denaro, beni preziosi nel mondo della gestione dei progetti.

• Allocazione e ottimizzazione delle risorse:

Il ruolo dell'intelligenza artificiale nell'allocazione delle risorse va oltre la semplice assegnazione dei compiti. Analizza le competenze, la disponibilità e i carichi di lavoro dei membri del team, assicurando che le persone giuste siano assegnate ai compiti corrispettivi al momento giusto e che nessuno abbia troppo carico di lavoro. Questa allocazione intelligente delle risorse si traduce in una maggiore produttività ed efficienza.

Inoltre, l'intelligenza artificiale identifica le risorse necessarie analizzando i dati del progetto. Nello specifico assiste nella stima e nel controllo dei costi, identificando i fattori di costo e assicurando che i progetti rimangano all'interno del budget. Questo controllo finanziario assicura che i progetti vengano completati senza sforamenti imprevisti del budget.

• Controllo del progetto

L'intelligenza artificiale è un vigile supervisore della qualità del progetto. Può monitorare la qualità dei prodotti del progetto analizzando i dati e i criteri di qualità predefiniti. Questo assicura che gli standard di qualità del progetto siano rispettati in modo costante. Inoltre, l'intelligenza artificiale genera metriche di performance e dashboard in tempo reale, fornendo ai project manager una visione completa dell'andamento del progetto.

• Controllo del team:

Il tempo è denaro e l'intelligenza artificiale aiuta a monitorare come viene speso. Analizzando il tempo dedicato alle attività, l'intelligenza artificiale può fornire informazioni sulla produttività del team. Questi dati consentono ai project manager di prendere decisioni basate sui dati per quanto riguarda l'allocazione delle risorse e le tempistiche del progetto.

• Comunicazione e collaborazione:

Nel mondo globalizzato di oggi, la comunicazione e la collaborazione sono fondamentali per il successo di un progetto. L'intelligenza artificiale, con le sue capacità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), semplifica e migliora la comunicazione all'interno dei team di progetto. Gli aggiornamenti dei compiti, i rapporti sullo stato di avanzamento e altre informazioni vitali possono essere scambiati senza sforzo utilizzando il linguaggio naturale, riducendo gli errori di comunicazione e le incomprensioni.

• Approfondimenti e raccomandazioni personalizzate:

L'IA non si limita a offrire soluzioni uniche. Fornisce approfondimenti e raccomandazioni personalizzate ai project manager in base alle prestazioni storiche e alle preferenze individuali. Questa personalizzazione delle raccomandazioni assicura che le decisioni siano in linea con gli obiettivi e i requisiti specifici del progetto.

L’IA contribuisce all’assistenza anche attraverso chatbot e gli assistenti virtuali, strumenti preziosi per gestire le domande e le preoccupazioni relative ai progetti in grado di fornire risposte immediate, riducendo la necessità di intervento umano. Questo non solo fa risparmiare tempo, ma facilita anche una migliore collaborazione all'interno dei team di progetto.

• Gestione dei documenti:

La mole di documenti relativi a un progetto può essere opprimente. L'intelligenza artificiale mette ordine in questo caos categorizzando e etichettando automaticamente i documenti. Ciò significa che le informazioni essenziali sul progetto sono a portata di mano, rendendo il recupero delle informazioni più efficiente e accurato. Non solo, i processi di automazione possono aiutare nella compilazione di pratiche burocratiche risparmiando molto tempo.

• Facilitazione del lavoro a distanza:

In un'epoca in cui il lavoro a distanza è sempre più diffuso, l'intelligenza artificiale assiste nella gestione dei team remoti. Fornisce informazioni sull'impegno del team, sui modelli di collaborazione e sui potenziali problemi derivanti dall'ambiente di lavoro remoto. Questo aiuta i project manager ad adattarsi e a mantenere la produttività del team, indipendentemente dai confini geografici.

• Integrazione con altri strumenti e servizi:

Gli strumenti di project management dotati di intelligenza artificiale possono integrarsi perfettamente con altri software e servizi, migliorando la collaborazione, la comunicazione e la condivisione dei dati. Questa integrazione garantisce ai project manager l'accesso a un ecosistema più ampio di strumenti per gestire i progetti in modo più efficiente. Tuttavia, come vedremo più avanti, l’integrazione dell’IA con altre tecnologie potrebbe non essere immediata e richiedere un costo significativo.

Limiti

I vantaggi dell’uso dell’IA per la gestione di progetti sono diversi e molto significativi per il settore, tuttavia questa tecnologia presenta ancora alcuni limiti.

• Qualità e disponibilità dei dati: L'IA si basa sui dati “inseriti” al suo interno per l'addestramento e il processo decisionale. Dati incoerenti, incompleti o imprecisi possono portare a risultati distorti, inaffidabili o non ottimali. Garantire dati di alta qualità e prontamente disponibili è ancora una sfida significativa, soprattutto per le organizzazioni più piccole.
• Pregiudizi dell'IA: gli algoritmi di IA possono ereditare i pregiudizi presenti nei dati storici. Questo può portare a discriminazioni e a decisioni ingiuste. È essenziale garantire che i sistemi di IA siano addestrati su dati imparziali e monitorati regolarmente per individuare potenziali pregiudizi.
• Costi: l'implementazione di sistemi di IA, lo sviluppo di soluzioni personalizzate e la formazione del personale possono essere costosi. Questo può essere un ostacolo significativo per le aziende più piccole o per i progetti con budget limitati.
• Problemi di integrazione: L'integrazione degli strumenti di IA con i sistemi di gestione dei progetti esistenti può essere complessa dal momento che alcuni sistemi esistenti potrebbero non essere progettati per funzionare con le soluzioni di IA, con conseguenti problemi tecnici e potenziali interruzioni.
• Privacy e sicurezza dei dati: L'archiviazione e l'elaborazione di dati sensibili di progetto nei sistemi di IA può creare problemi di sicurezza e privacy. Le organizzazioni devono garantire la protezione dei dati e la conformità alle normative pertinenti e in alcuni casi può portare un’organizzazione a dover investire anche nelle infrastrutture o servizi di protezione e mantenimento dei dati.
• Scalabilità: Garantire che le soluzioni di IA siano scalabili con la crescita dell'organizzazione o del progetto è una sfida. Ciò che funziona bene per un progetto di piccole dimensioni potrebbe richiedere ampie modifiche per uno più grande.