Отчасти. AI може периодично да проверява дали проектът остава в срок, в рамките на бюджета и обхвата, и да сигнализира за това. Самото коригиране — решението за промяна на обхвата, преразпределение на капацитета или преразглеждане на краен срок — остава при ръководителя на проекта или мениджъра. Задачата се разделя на част, която днес може да бъде поета от AI, и част, която остава работа за хора.
Резултатът зависи преди всичко от три оси: степен на структурираност, обем и пространство за преценка.
Степента на структурираност е средна. Ходът на изпълнение, бюджетът и обхватът често могат да бъдат количествено измерени в инструмент за управление на проекти — записани часове, достигнати етапи, изразходван бюджет. Но въпросът дали отклонение е приемливо не винаги е фиксиран в правило. Проект, който изостава с две седмици, може да е безобиден или да е знак за по-дълбок проблем, и това разграничение изисква контекст, който не винаги се съдържа в системата.
Обемът е висок: при няколко текущи проекта периодичната проверка на статуса е повтарящо се, еднотипно действие. Точно вида работа, при който агент се отличава от еднократни, уникални оценки.
Пространството за преценка е средно, и това е същината на ограничението. Сигнализирането, че бюджетът при 80% от продължителността вече е изразходван на 95%, е фактическа констатация. Решаването дали това се дължи на промяна в обхвата, забавяне при доставчик или подценен бюджет — и какво да се направи по въпроса — изисква претегляне на интереси, които не всички се съдържат в данните.
Срещу това стоят ниските разходи от грешки (2) и относително високите изисквания за спазване на нормативна уредба (4): пропуснат сигнал може да доведе до късно откриване на проблеми в проекта, а в регулирани среди (държавни проекти, финансов сектор) често важат фиксирани изисквания за отчитане на хода на изпълнение. Това прави автоматизирането на сигнализирането привлекателно, точно защото последствията от липсата на сигнал са значителни — а оставянето на коригирането при човек, точно защото последствията от грешно решение също са значителни.
Строителна компания с десет текущи проекта използва агент, който всекидневно отчита хода на изпълнение от инструмента за управление на проекти: планирани спрямо действителни часове, изразходван бюджет спрямо достигнати етапи. При предварително зададено отклонение — например повече от 10% над бюджета при по-малко от 80% завършеност — агентът генерира сигнал с обосновка. Ръководителят на проекта преценява този сигнал, при необходимост иска пояснение от екипа, и решава дали е нужна корекция. Периодичната проверка е поета от AI; коригирането не.
При компания без инструмент за управление на проекти, където ходът на изпълнение се докладва устно на съвещания, липсват актуалните данни, които тази задача изисква. Тогава има малко за автоматизиране, колкото и структурирана да е задачата на теория. Също и при проекти, при които обхватът непрекъснато се променя — както при ранни иновационни проекти — няма стабилна изходна база, спрямо която да се сравнява, и тогава балансът отново се измества към работа за хора.
Обратното също важи: организация с ясни критерии за отклонение и добре попълнен инструмент може да остави по-голяма част от сигнализирането на агент, отколкото е описано тук. Предпоставката винаги е една и съща: актуални данни за проекта и предварително зададени критерии за това какво представлява отклонение.
Тази задача не стои изолирано. Който следи хода на изпълнение, често трябва също да следи бюджета и да сигнализира за отклонения — задача с подобен профил: сигнализирането се автоматизира добре, оценката на отклонението — не. Сигналите, идващи от следенето на хода на изпълнение, често подхранват подготовката и съставянето на дневния ред за управленски съвещания, където агент може да подготви дневния ред и подлежащите числа. А при по-големи организации резултатът в крайна сметка попада в управленска отчетност за ръководството или акционерите, където се появява същият модел на събиране на факти спрямо интерпретация. Това е същото изместване, което се повтаря отново и отново: периодичната, структурирана част отива при AI, интерпретирането и вземането на решения остава при мениджъра. Също и при делегиране на задачи и отговорности в екип присъства това разделение: кой прави какво е въпрос с организационни, а понякога и трудовоправни последици, за които важат собствени законови изисквания, които този вид автоматизация не заменя.
Въпросът дали това важи и за вашите проекти зависи от това колко от вашите проектни данни вече са структурирано записани и колко ясно са определени вашите критерии за отклонение. Това се различава по компания и по вид проект. За да получите първоначална индикация за това, съществува безплатен бърз тест от дванадесет въпроса, без регистрация, който показва каква част от часовете във вашия профил могат днес да бъдат поети от AI. Пълният анализ на работата, който картографира дейността на вашата компания задача по задача, все още се разработва.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.