Projektledning kan liknas vid att navigera ett fartyg i grumligt vatten.
Oavsett om du planerar kursen för din produktutveckling eller hanterar en portfölj av initiativ kommer du att ställas inför de stora utmaningarna att exakt förutsäga projektets milstolpar och kostnader och styra projekten mot värdefulla, kostnadseffektiva slutsatser.
Att tillämpa maskininlärning på utmaningar inom projektledning kan bana väg för smartare, effektivare projekt med lägre risk och produkter av högre kvalitet.
Effektivt utnyttjande av AI
Att identifiera de svaga punkterna i din planering och ditt genomförande och hantera intressenternas förväntningar är en del av din resa.
Artificiell intelligens (AI) kan vara er kompass och livlina, ge er ett tidigt varningssystem för potentiella hinder i projektet och hjälpa er att fokusera på de detaljer som kommer att påverka resultatet positivt. Låt oss utforska hur AI formar framtiden för projektledning.
Sentimentanalys: Ta fram dolda insikter
I alla företag kan en "kultur av goda nyheter" dölja de verkliga problemen och göra det svårt att upptäcka svaga länkar i projekten.
Ett exempel är när ett statusfält för stoppljus alltid visar grönt tills det är uppenbart för alla inblandade att det borde ha blinkat rött sedan en tid tillbaka.
Idag är våra projekthanteringssystem fulla av samtal, som när de granskas kan ge viktiga insikter om hur man kan förbättra processer och kommunikation. Men att läsa igenom var och en av dem är en gigantisk uppgift. Det är här sentimentanalys kommer till undsättning.
Sentimentanalys kan hjälpa till att sålla bland alla dessa konversationer och lyfta fram vad som går bra och vad som behöver uppmärksammas. Oavsett om ditt projekt omfattar ett team på 10 eller 10,000 kan detta AI-verktyg förändra spelplanen genom att hålla koll på projektets puls i realtid.
Styrkan i detaljerad analys av sentiment
Det fina med sentimentanalys förstärks när trender övervakas på flera nivåer - från Kanban swimlanes till uppgifter i traditionella Gantt-vyer.
Detta detaljerade tillvägagångssätt hjälper till att identifiera problem på mikronivå och ger en bredare förståelse för det övergripande projektlandskapet. Om du till exempel har en mer utbredd negativ inställning under en viss utvecklingsfas kan det vara ett tecken på flaskhalsar eller ineffektivitet som, om de inte åtgärdas, kan bidra till dåliga resultat eller till och med utbrändhet bland ditt team.
Benchmarking: Att lära av det förflutna
Ett annat AI-verktyg - benchmarking - tar med sig historiens kraft och den kollektiva visdomen från din organisations initiativ till ditt planeringsbord.
Benchmarking kan korrelera specifika projektegenskaper med resultat genom att analysera tidigare projekts framgångar och misslyckanden. Den kan identifiera om liknande historiska projekt var i tid och enligt budget, eller hur reserver fördelades och om de behövdes.
Är den plan ni för närvarande håller på att ta fram för ambitiös, saknar den tillräckliga detaljer eller har den för stora resurser jämfört med liknande planer som har funnits tidigare? Det är just dessa frågor du kan besvara när riktmärken för tidigare projekt finns inom räckhåll.
Upptäcka aktivitetsmönster och trender
Att identifiera mönster och trender i projektverksamheten kan vara till stor nytta.
AI kan utvärdera vad som har ändrats för ett projekt, vad som inte har uppdaterats och vad som ständigt revideras. Den kan bedöma om det har gjorts ändringar i projektets milstolpar eller resurser, vilket kan tyda på att tidsfrister har överskridits. AI kan också markera projekt utan bifogade dokument, vilket historiskt sett kan innebära att budgeten överskrids.
Kraften i system för tidig varning
När du kombinerar dessa AI-verktyg - sentimentanalys, benchmarking och projekttrender - skapar du ett tidigt varningssystem som uppmärksammar potentiella problem redan innan projektledare eller produktägare annars skulle vara medvetna om dem.
Även de minsta problem i projekthanteringen måste identifieras innan de kan åtgärdas, vilket ofta kan kännas som att leta efter en nål i en höstack. Med den kombinerade kraften från benchmarking, projekttrender och sentimentanalys är det mer sannolikt att chefer upptäcker problem medan de fortfarande är lätta att åtgärda.
När signalerna från det tidiga varningssystemet granskas av ledningen och valideras av projektteamen börjar vi gå från att observera korrelation till att identifiera orsakssamband och dechiffrera vilka beteenden som leder till över- eller underpresterande initiativ.
När orsakssambandet är fastställt kan dessa AI-metoder förutsäga vilken väsentlig inverkan justeringar av projektstadgar, omfattning, tidsplan och resurser har på projektresultaten. Dessa insikter skapar ett betydande mervärde för projektteam och projektledare, förbättrar deras beslutsförmåga och ger dem en framsynt syn på projektresan.
Att tillämpa maskininlärning på utmaningar inom projektledning kan vara ett transformativt steg som banar väg för smartare, effektivare projekt med lägre risk och produkter av högre kvalitet. Även om verktyg som sentimentanalys, benchmarking och projekttrendanalys kanske inte är så flashiga, kan deras resultat lugna en turbulent sjö och hjälpa till att styra ert skepp säkert in i en välkomnande hamn.
