زمینه‌‌‌هایی که هوش مصنوعی می‌‌‌تواند به مدیران پروژه کمک کند، عبارتند از:

۱- امکان برقراری ارتباط موثر . ارتباط موثر در مدیریت پروژه ضروری است زیرا کمک می‌‌‌کند اطمینان حاصل شود که همه افراد درگیر در پروژه درک درستی از تصویر کلی کار و تعاملات و فرآیندهای کاری درون‌پروژه‌‌‌ای دارند و در راستای اهداف یکسان فعالیت می‌‌‌کنند. یکی از راهکارهایی  که هوش مصنوعی می‌‌‌تواند در مدیریت پروژه کمک کند، چت‌‌‌بات‌‌‌ها و دیگر دستیارهای مجازی هستند. این ابزارها می‌توانند با اعضای تیم ارتباط برقرار کنند، جلسات را زمان‌بندی کنند و پیشرفت پروژه را به روزرسانی کنند. هوش مصنوعی با بهبود ارتباط و همکاری تیمی می‌‌‌تواند به کاهش سوءتفاهم‌ها و تاخیرها کمک کند و منجر به ارائه پروژه کارآمدتر و موثرتر شود. این کار در نهایت می‌‌‌تواند در زمان و منابع صرفه‌جویی کند و شانس موفقیت پروژه را افزایش دهد.

۲- ایجاد زمینه‌هایی برای تصمیم‌‌‌گیری بهتر و کاهش ریسک‌‌‌های احتمالی. هوش مصنوعی همچنین می‌‌‌تواند با ارائه دیدگاه‌های ارزشمند و خودکار کردن برخی وظایف به مدیران پروژه کمک کند تا تصمیمات بهتری بگیرند. به عنوان مثال، خودتنظیمی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌‌‌تواند بر اساس پارامترهای انتخاب‌شده توسط مدیر پروژه و تیم پروژه در ابتدای کار رخ دهد. این برنامه می‌‌‌تواند مدیر پروژه را از هر تغییری که به توجه آنها و همچنین ریسک‌‌‌های احتمالی نیاز دارد، مطلع کند و تصمیماتی را که باید بگیرند اولویت‌بندی کند و برای هر کدام راه‌حل‌های بالقوه ارائه دهد. تحقیقات گارتنر نشان می‌دهد که به زودی در مورد آینده هوش مصنوعی، در فرآیند تصمیم‌‌‌گیری در مدیریت پروژه تغییراتی رخ خواهد داد. پیش‌بینی گارتنر این است که تا سال ۲۰۳۰، ۸۰ درصد از وظایف امروز مدیریت پروژه، توسط هوش مصنوعی توانمند شده از طریق «یادگیری ماشینی» و پردازش زبان‌‌‌های طبیعی اجرا خواهد شد.

۳- برنامه‌ریزی بهتر و بهینه‌سازی تخصیص منابع. هوش مصنوعی همچنین می‌‌‌تواند با پردازش داده‌‌‌های پیچیده پروژه و کشف الگوهایی که ممکن است بر تحویل پروژه تاثیر بگذارند، به تخصیص موثرتر منابع کمک کند. این سیستم می‌‌‌تواند در ایجاد برنامه‌های دقیق و نمودارهای ریسک جامع، پیش‌بینی نتایج، بهینه‌سازی تخصیص منابع، و افزایش ارتباطات برای مدیران پروژه مفید باشد.

چالش‌هایی که رهبران و مدیران پروژه‌‌‌ها در رابطه با پیاده‌‌‌سازی هوش مصنوعی با آن مواجه خواهند شد، عبارتند از:

  یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با سیستم‌های موجود: پیاده‌‌‌سازی هوش مصنوعی در یک سازمان ممکن است به تغییرات قابل توجهی در سیستم‌های موجود نیاز داشته باشد که می‌‌‌تواند چالش‌برانگیز باشد.

  تضمین حریم خصوصی و امنیت داده‌‌‌ها: با پردازش مقادیر زیادی از داده‌‌‌ها توسط سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است نگرانی‌هایی در مورد حریم خصوصی و امنیت داده‌‌‌ها وجود داشته باشد.

  پرداختن به ملاحظات اخلاقی: ممکن است ملاحظات اخلاقی هنگام استفاده از هوش مصنوعی مانند تضمین پاسخگویی شفاف، رعایت انصاف و ... وجود داشته باشد.

  غلبه بر مقاومت در برابر تغییر: ممکن است در برابر تغییر از سوی کارکنانی که نگران از دست دادن شغل یا سایر تاثیرات هستند، مقاومت وجود داشته باشد.

  ایجاد تعادل بین اتوماسیون با دخالت انسان: پیدا کردن تعادل بین اتوماسیون با دخالت انسان برای اطمینان از نتایج بهینه مهم است.

  تضمین آموزش و حمایت کافی: کارمندان ممکن است به آموزش چگونگی استفاده موثر از سیستم‌های جدید هوش مصنوعی نیاز داشته باشند.

  توجه به ملاحظات هزینه‌ای: پیاده‌‌‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است به سرمایه‌گذاری قابل توجهی نیاز داشته باشد که می‌‌‌تواند چالشی برای برخی سازمان‌ها باشد.

  غلبه بر محدودیت‌های فنی: ممکن است هنگام پیاده‌‌‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی محدودیت‌های فنی مانند مشکلات سازگاری یا نبود زیرساخت وجود داشته باشد.

  تضمین داده‌‌‌های با کیفیت بالا: برای اینکه سیستم‌های هوش مصنوعی به طور موثر کار کنند، به داده‌‌‌های با کیفیت بالا نیاز دارند که اگر داده‌‌‌ها ناقص یا نادرست باشند، می‌‌‌تواند یک چالش اساسی باشد.

  تضمین نظارت انسانی: داشتن نظارت انسانی هنگام استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی مهم است تا اطمینان حاصل شود که آنها طبق هدف کار می‌‌‌کنند و به هر مشکلی که ممکن است پیش بیاید رسیدگی می‌‌‌کنند.

  رسیدگی به تاثیرات منفی: ممکن است اثرات منفی مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی مانند کاهش تعداد مشاغل موجود برای مدیران پروژه‌‌‌های انسانی یا مساله تعصب به هوش مصنوعی وجود داشته باشد. ریسک‌‌‌های مرتبط با استفاده بیش از حد از هوش مصنوعی در تصمیم‌‌‌گیری مدیریت پروژه عبارتند از:

  ریسک اختلال: هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که مدل‌های کسب‌‌‌وکار و بازارهای موجود را مشابه زمانی که هیچ تکنولوژی‌‌‌ای وجود نداشت، مختل کند.

  ریسک امنیت سایبری: با پردازش حجم زیادی از داده توسط سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است نگرانی‌‌‌هایی در مورد در امان نگه داشتن سیستم‌های داده سازمان و پرسنل از دست هکرها و دیگر خرابکاران وجود داشته باشد.

  ریسک اعتباری: بیش از ۵۰ درصد از مدیران، نگرانی «عمده» یا «افراطی» خود را در مورد ریسک‌‌‌های اخلاقی و اعتباری هوش مصنوعی در سازمان خود گزارش می‌‌‌دهند.

  ریسک قانونی: یکی از خطرات هوش مصنوعی مربوط به همسویی ضعیف استراتژیک با اهداف کسب‌‌‌وکار و فقدان مهارت برای حمایت از ابتکارات در همه رده‌های سازمان است.

اخبار مرتبط