Този сайт използва бисквитки (cookies). Ако желаете можете да научите повече тук. Разбрах

Новини Анализи и тенденции

Как изкуственият интелект може да подобри управлението на проектите?

Оценяването на рисковете, управлението на ресурсите и ключовите индикатори за ефективност са само няколко от важните области, в които машинното обучение и прогностичните анализи могат да имат положителен ефект върху резултата от проектите.

от , 12 януари 2018 0 660 прочитания,

Как изкуственият интелект може да подобри управлението на проекти?

От софтуерното разработване до логистиката и финансите – всяка компания има проекти, които трябва да бъдат планирани, управлявани и проследявани. Но инструментите, които организациите използват за тази цел често са сложни, създадени за специалисти и в повечето случаи не предупреждават достатъчно добре за потенциални проблеми. Дали системите с изкуствен интелект (AI), подпомагащи взимането на решения, ще увеличат успеха на проектите като намалят разходите и грешките, анализират рисковете, увеличават ефективността и следят спазването на сроковете и бюджета?

Оценяване на рисковете

Доброто управление на даден проект не включва само предварителното подготвяне на план и придържането към него. Зависимостта на съответния проект от външните промени може да доведе до непредвидени резултати. Модерните техники като поставянето на гъвкави цели намалява несигурността, но това все пак не е гаранция за краен успех. Често мениджърите избират съвкупност от проекти, които балансират риска и наградата (тъй като е трудно компания да запази конкурентоспособността си, ако винаги играе на сигурно), но точното оценяване на рисковете се оказва трудно.

Компаниите обаче могат да използват машинното обучение, за да правя прогнози за резултатите от даден проект на база на данните, които вече имат. Например, могат да използват информацията за началото и края на отделните фази по проекта, за да се изчисли скоростта на изпълнението на задачите и за да се предвиди вероятността за приключването на целия проект навреме.

Основната цел е да се избегнат случаите, при които проектът се завършва, а резултатът се оказва неблагоприятен. Използваните алгоритми и модели могат да покажат какъв е източникът на риска и как той да се отстрани. Тогава мениджърите ще знаят предварително дали има 60% или 50% процента шанс за провал и ще предприемат действия.

Подобни възможности предлага компанията Aptage. Тя няма да разреши проблемите по самия проект, но разработените от нея инструменти ще предупредят екипите за възможните рискове.

Как изкуственият интелект може да подобри управлението на проекти?

Управление на ресурсите

Някои от бизнес инструментите, основани на изкуствен интелект, вече се внедряват и могат да направят проектите по-ефективни и надеждни. Според специалистите не става дума само за предвиждане на крайния резултат, но и за премахване на рисковете, възникващи в самия процес на работа.

Изкуственият интелект вече може да проследява прогреса и ефективността, като идентифицира бавно развиващите се тенденции в потока от данни, които са важни, но трудни за откриване (или просто хората лесно ги игнорират дори след като ги забележат). Инструментите, имащи подобна задача, ще помагат на екипите да следят ежеседмично напредъка на работата и когато се забележи лоша тенденция, да я улавят навреме.

Изкуственият интелект също така може да помогне с автоматизацията, оставяйки повече време на ръководителите за типично мениджърските задачи. Голяма част от AI в различните индустрии освобождава хората от скучната работи и им позволяват да се фокусират върху онези задачи, които машините не могат да изпълняват. Освен това експертите изтъкват, че подобно прехвърляне на монотонната работа не само спестява време, но също така намалява грешките. Редица компании вече използват роботизираната автоматизация на бизнес процеси (RPA), която извършва задачи като сливане на данни от различни системи, координиране на доставките и другите системи за управление на логистиката.

Прогнозиране и експериментиране

RPA може също така да се използва за оптимизиране на ресурсите и графиците, което намира изключително полезно приложение при логистиката. Там могат да се използват много различни оптимизации, за които ще допринесе машинното обучение. Подобни практики са това, което наистина ще отличи успешните организации през следващите 5 години.

Днес компаниите се фокусират върху компонентите в един проект; върху ресурсите; върху напредъка спрямо наличните ресурси и върху доброто състояние и ефективността на ресурсите. Логично следващата стъпка ще бъде изкуственият интелект да се използва за целия проект. При опити чрез машинно обучение да се направи прогноза за крайния успех на проекта, има обаче риск. За да се избегне той, специалистите предупреждават, че трябва да се събере детайлна информация от много завършени до момента проекти. В тази връзка трябва обаче да се внимава с точността на прогнозите, предупреждават специалистите.

КОМЕНТАРИ ОТ  

Полезни страници
    За нас | Аудитория | Реклама | Контакти | Общи условия |
    Действителни собственици на настоящото издание са Иво Георгиев Прокопиев и Теодор Иванов Захов