20 Nov L’AI cambierà il modo di fare Project Management in azienda?

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (AI) ha fatto il suo ingresso anche nei software di Project Management, portando un grande cambiamento nella gestione dei progetti aziendali. Oltre alle funzionalità tradizionali, l’AI, e in particolare il machine learning, consente di ottenere previsioni più accurate sui tempi di consegna, migliorare l’analisi dei rischi e ottimizzare l’allocazione delle risorse. I sistemi di Project Management basati su machine learning riescono, infatti, a sfruttare i dati storici per generare suggerimenti proattivi, anticipare problemi potenziali e automatizzare le attività più ripetitive.

A conferma dell’importanza di queste innovazioni, secondo un sondaggio condotto dal Project Management Institute (PMI) nel 2023, l’81% delle aziende leader nel Project Management ha già adottato tecnologie di AI per ottimizzare i processi e migliorare le performance dei progetti. Vediamo più nel dettaglio come l’AI sta trasformando il lavoro del project manager e quali vantaggi porta a livello operativo.

Come l’AI può facilitare il lavoro del Project Manager

L’introduzione dell’AI nei software di Project Management si traduce in una serie di strumenti innovativi che semplificano e ottimizzano il lavoro del project manager. Ecco alcuni degli ambiti chiave in cui l’AI offre un reale valore aggiunto:

• Previsioni sui tempi di consegna: utilizzando dati storici, l’AI riesce a prevedere con maggiore precisione le date di completamento, permettendo al project manager di avere sempre una visione chiara sull’avanzamento delle attività e di intervenire in modo tempestivo in caso di ritardi.
• Analisi proattiva dei rischi: i modelli di machine learning possono identificare rischi potenziali analizzando modelli di dati e correlazioni difficili da rilevare per un essere umano. Questo permette di prevenire problemi e prendere decisioni strategiche che riducano il rischio di fallimento del progetto.
• Ottimizzazione dell’allocazione delle risorse: attraverso algoritmi di ottimizzazione, l’AI è in grado di suggerire il miglior utilizzo delle risorse, tenendo conto delle competenze disponibili e della capacità di carico di ciascun membro del team.
• Automazione delle attività ripetitive: le attività che richiedono molto tempo e sono soggette a errore umano (ad esempio, l’aggiornamento dello stato delle attività) possono essere automatizzate, liberando il project manager da compiti operativi per concentrarsi su aspetti più strategici.

Quali sono i limiti attuali dell’AI nel Project Management

Anche se l’AI rappresenta una risorsa preziosa, ha ancora alcuni limiti che è importante considerare. Come affermato da Gartner, entro il 2030 l’80% delle attività oggi svolte dai project manager sarà automatizzata grazie all’intelligenza artificiale. Tuttavia, la buona notizia è che l’AI non sostituirà completamente i project manager, ma piuttosto ne cambierà il ruolo, spostandolo da una dimensione operativa a una più strategica.

Alcuni degli ostacoli principali all’adozione diffusa dell’AI nel Project Management sono:

• Resistenza all’adozione: non tutte le organizzazioni sono pronte a integrare l’AI, poiché implica un cambiamento culturale e organizzativo significativo. Spesso, i team hanno bisogno di tempo e formazione per abituarsi a utilizzare strumenti basati su AI.
• Costi elevati: l’implementazione di sistemi avanzati di machine learning può richiedere investimenti consistenti, non solo in software, ma anche nella formazione del personale e nell’aggiornamento delle infrastrutture.
• Affidabilità dei dati inseriti: l’efficacia dell’AI dipende dalla qualità dei dati su cui si basa. Se i dati storici utilizzati per addestrare gli algoritmi non sono affidabili o completi, anche le previsioni e i suggerimenti dell’AI possono risultare imprecisi o fuorvianti.
• Mancanza di spiegabilità e trasparenza: molti sistemi di machine learning sono ancora delle “scatole nere”, il che significa che i project manager non sempre possono comprendere in che modo l’AI giunge a certe conclusioni o suggerimenti. Questo può creare diffidenza e limitare la fiducia nei risultati forniti dal software.

Come ottenere il massimo dall’AI integrata nel Project Management

Dall’analisi pubblicata sulla Harvard Business Review, emerge che ogni anno vengono investiti circa 48.000 miliardi di dollari in progetti. Tuttavia, solo il 35% di questi si conclude con successo. Lo spreco di risorse e i benefici non realizzati del restante 65% dipendono dal basso livello di maturità delle tecnologie disponibili per la gestione.

Per sfruttare al meglio l’intelligenza artificiale integrata nei processi di Project Management, è fondamentale seguire alcune best practice.

Stabilire obiettivi e scopi chiari: quando si implementa l’AI in un progetto, è cruciale definire in modo preciso cosa si vuole ottenere. Obiettivi chiari non solo aiutano a dare una direzione ai progetti, ma permettono anche di configurare con precisione gli strumenti di AI. Ad esempio, se il tuo obiettivo principale è ridurre i ritardi, puoi sfruttare la capacità dell’AI di prevedere rischi e proporre soluzioni preventive. Coinvolgere tutti gli stakeholder nella definizione degli obiettivi contribuisce a integrare le esigenze delle diverse parti, rendendo l’adozione dell’AI più fluida ed efficace.

Definire gli indicatori chiave di prestazione (KPI): i KPI sono essenziali per monitorare il successo del progetto e l’efficacia dell’uso dell’AI. Prima di iniziare, è utile determinare quali metriche sono più rilevanti: tempi di completamento, costi rispetto al budget o qualità dei deliverable, ad esempio. Comunicando i KPI a tutti i membri del team, si garantisce un allineamento sugli obiettivi, motivando le persone a utilizzare efficacemente le capacità dell’AI per raggiungere risultati tangibili. Un KPI efficace per un progetto con AI integrata potrebbe essere, ad esempio, il numero di volte che l’AI segnala un rischio che viene evitato grazie ad azioni preventive.

Monitorare e valutare continuamente le intuizioni fornite dall’AI: l’AI non dovrebbe essere un sistema statico. È essenziale monitorare regolarmente le previsioni e i suggerimenti forniti, verificando la loro accuratezza e utilità. Implementare un feedback loop con il team aiuta a migliorare ulteriormente l’efficacia dell’AI, permettendo di adattare i modelli di machine learning per rispondere meglio alle esigenze specifiche del progetto. Ad esempio, se l’AI segnala frequentemente rischi di sovraccarico del team che non si verificano, potrebbe essere utile rivedere i parametri di previsione. Un monitoraggio continuo assicura che le intuizioni fornite dall’AI siano sempre pertinenti, accurate e ottimizzate per supportare al meglio i progetti.

Il futuro del Project Management

Il futuro del Project Management prevede un’integrazione sempre più profonda dell’intelligenza artificiale, con l’avanzamento continuo di tecnologie come l’analitica predittiva, l’apprendimento automatico e i modelli di AI generativa. Ma, quindi, ma sono le prospettive future per il Project Management?

Collaborazione tra umani e AI: Il futuro del Project Management vedrà una sinergia tra intelligenza artificiale e intelligenza umana. L’AI potrà analizzare grandi quantità di dati e offrire raccomandazioni utili, mentre il project manager, con il suo tocco umano, sarà essenziale per interpretare questi suggerimenti e adattarli alla cultura del team e alle specifiche del progetto. Ad esempio, uno strumento AI potrebbe rilevare un sovraccarico di lavoro e proporre un riequilibrio dei compiti, ma sarà sempre compito del project manager prendere decisioni finali basate su esperienza e intuito.

Nuove competenze richieste: Man mano che l’AI diventa una parte integrante del Project Management, le competenze richieste per questo ruolo evolveranno. Oltre alle capacità tradizionali, sarà importante comprendere i dati, interpretare analisi AI e utilizzare strumenti tecnologici avanzati. Il focus del project manager si sposterà dall’esecuzione operativa alla supervisione strategica e all’ottimizzazione dei processi tramite l’AI.

Questa trasformazione richiede un cambiamento nel mindset: essere aperti all’apprendimento continuo e all’aggiornamento delle competenze tecniche per mantenersi al passo con l’innovazione. La capacità di integrare l’AI nel flusso di lavoro diventerà una skill cruciale. In definitiva, il futuro del Project Management sarà definito da un equilibrio tra capacità umane e tecnologie AI, con il project manager sempre più nel ruolo di guida strategica, utilizzando l’AI come partner per prendere decisioni informate e ottimizzare l’esecuzione dei progetti.