Мы живем в эпоху, когда проектные данные текут в изобилии. Компании отслеживают время, потраченное на проверку кода, измеряют задержки процессов, когда доставка блокируется, и прогнозируют все: от количества ошибок до уровня выгорания команды.
Инфраструктура показателей впечатляет, но вот что интересно: большинство этих инструментов по-прежнему ориентированы на анализ, а не на действие. Они рассказывают нам, что произошло, иногда предсказывают, что может произойти, но редко вмешиваются, чтобы активно управлять самой работой.
Именно в этом разрыве между измерением и управлением ИИ начинает давать о себе знать. Как человек, который много лет занимался управлением поставками, меня все больше интересует фундаментальный вопрос: может ли ИИ выйти за рамки создания информационных панелей и действительно помочь организовать ежедневный ритм реализации проекта? Если говорить более провокационно, то смогут ли эти инструменты в конечном итоге полностью заменить менеджера по доставке людей?
От показателей к менеджменту: где мы находимся сегодня
Текущее состояние искусственного интеллекта в управлении проектами примечательно, но несовершенно. У нас есть сложные системы, которые могут в удовлетворительной степени приближать сроки проекта, распознавать закономерности, позволяющие выявить начало выгорания команды, и вычислять объемы рефакторинга на основе данных о сложности кода. Все это реальные улучшения, особенно для организаций, пытающихся принимать основанные на данных решения о распределении ресурсов и создании графиков.
Но если вы внимательно посмотрите на реальную повседневную работу менеджера по доставке, вы заметите, что немногие инструменты искусственного интеллекта справляются более чем с половиной этой работы. Рассмотрим типичный рабочий день: он синтезирует знания из разных источников, объясняет технические инновации в терминах, понятных заинтересованным сторонам, управляет динамикой людей внутри команд и выносит суждения, когда что-то неизбежно идет не так. Эти задачи требуют контекстной чувствительности, эмоционального интеллекта и способности согласовывать конкурирующие потребности способами, недоступными для анализа голых данных.
Настоящий вопрос заключается не в том, способен ли ИИ отслеживать модели работы (это очевидно), а в том, способен ли он также превращаться из наблюдателя в участника самого процесса доставки. Первоначальные признаки заключаются в том, что этот переход уже происходит, но, возможно, это не тот тот общий, драматичный переход, которого ожидают от нас популярные повествования.
Новый набор инструментов искусственного интеллекта для менеджеров по доставке
Несколько конкретных приложений уже меняют распределение времени для менеджеров по доставке. Записи совещаний являются простым примером. Инструменты искусственного интеллекта могут присутствовать на собраниях проекта, фиксировать основные решения и действия, а также генерировать форматированные отчеты, которые в противном случае пришлось бы выполнять вручную с очисткой после собрания. Это может показаться мелочью, но для любого, кто пытался реально участвовать в совещании, одновременно делая заметки, когнитивная нагрузка, которую это снижает, будет очевидна.
Генерация отчетов — еще одна область, в которой ИИ начинает проявлять себя. Вместо того, чтобы извлекать информацию из трекеров задач, компилировать ее в удобочитаемые сводки и вручную отправлять обновления статуса клиентам и заинтересованным сторонам по электронной почте, менеджеры могут все чаще полагаться на ИИ для выполнения этого синтеза от их имени. Инструменты сканируют статус заявки, выявляют блокировщиков и создают достоверные отчеты о ходе проекта. Сгенерированные отчеты по-прежнему должны быть прочитаны и одобрены людьми и, в большинстве случаев, нуждаются в контекстных дополнениях, но тяжелая работа заранее выполняется автоматически.
Возможно, более амбициозно то, что некоторые команды экспериментируют с планированием проектов с помощью ИИ. Вы предоставляете краткое описание или документ с требованиями, и система генерирует предварительный план проекта с детализацией задач, сопоставлением зависимостей и оценками сроков.
Аналогичным образом, ИИ может оценивать сроки, предложенные подрядчиками, сравнивая их с историческими данными по аналогичным проектам, отмечая оценки, которые кажутся нереалистичными на основе прошлых показателей эффективности.
Эти приложения интересны не только тем, что они экономят время, хотя это имеет значение. Они создают согласованность в способах обработки и передачи информации. Менеджер-человек, у которого выдалась трудная неделя, может подготовить менее подробные отчеты или упустить важные закономерности в данных. ИИ поддерживает тот же уровень внимания независимо от внешнего давления. Эта надежность имеет реальную ценность, особенно в сложных проектах, где небольшие оплошности могут перерасти в более крупные проблемы.
Что будет дальше: расширение сферы применения ИИ в менеджменте
В ближайшем будущем, вероятно, появятся более амбициозные приложения. Представьте себе системы искусственного интеллекта, которые действительно могут проводить ежедневные совещания с вашей командой. Инструмент проверяет информацию через чат или голос, собирает обновления о прогрессе и блокировщиках, определяет элементы действий, назначает их соответствующим членам команды и отслеживает выполнение. Он мог бы отслеживать эти разговоры с течением времени, выявляя закономерности, которые могут указывать на возникающие проблемы, такие как неясные требования, расширение масштабов или межличностные разногласия.
Сбор требований представляет собой еще один рубеж. ИИ может взаимодействовать с клиентами для сбора первоначальных требований, задавать уточняющие вопросы, основанные на типичных неясностях в аналогичных проектах, и даже генерировать предварительные варианты решения с четко сформулированными компромиссами. Менеджер по доставке по-прежнему будет принимать окончательные решения и вести деликатные переговоры, но основная работа будет в значительной степени автоматизирована.
Еще одна возможность — мониторинг плана посредством непрерывного взаимодействия с командой. Вместо того, чтобы ждать еженедельных совещаний по статусу, ИИ может поддерживать постоянную осведомленность о ходе выполнения, обрабатывая сообщения чата, фиксации кода и обновления задач. Когда фактический прогресс отличается от плана, это может сигнализировать об отклонении и даже предлагать корректировки, основанные на имеющихся ресурсах и конкурирующих приоритетах.
Эти возможности фундаментально сместят роль менеджера по доставке с практического координатора на нечто вроде системного архитектора и тренера команды. Вместо того, чтобы тратить время на сбор и обобщение информации, менеджеры сосредоточатся на проблемах более высокого порядка, таких как развитие команды, стратегическое планирование и решение действительно новых ситуаций, когда шаблоны из прошлого дают ограниченное руководство.
Человеческий фактор: почему менеджеры по-прежнему важны
Вот что я думаю о будущем управления доставкой: ИИ будет выполнять расширяющийся набор задач, но сама роль в обозримом будущем останется в основном человеческой.
ИИ превосходен в действиях, которые можно стандартизировать, которые включают распознавание образов в больших наборах данных и которые выигрывают от неутомимой согласованности. Он может обрабатывать стенограммы совещаний быстрее, чем любой человек, создавать отчеты без промедления и одновременно поддерживать осведомленность о сотнях деталей проекта. Эти возможности делают его чрезвычайно ценным инструментом.
Но подумайте, с чем все еще борется ИИ. Он не может понять, когда член команды действительно испытывает трудности, а не просто у него плохой день. Он не понимает негласной динамики между клиентом и его организацией, которая могла бы объяснить, почему определенные отзывы кажутся противоречивыми.
Он не может выносить суждение о том, что иногда лучше пропустить дедлайн, чем утомить свою команду, хотя данные могут свидетельствовать об обратном. Самое главное, ИИ не может брать на себя значимую ответственность за решения. Когда что-то идет не так, как это неизбежно случается в сложных проектах, кто-то должен взять на себя ответственность за последствия и разобраться с ними вместе с заинтересованными сторонами и членами команды.
Роль менеджера по доставке превращается в нечто, что я называю «первым пилотом» в кабине, в которой все больше используется искусственный интеллект. Системы искусственного интеллекта осуществляют текущий мониторинг, отмечают потенциальные проблемы и предлагают варианты действий.
Пилот-человек сохраняет высшую власть, принимает сложные решения и берет на себя ответственность за результаты. Эта схема отражает то, как автоматизация преобразила кабины авиакомпаний, не устранив при этом пилотов, поскольку определенные виды суждений и ответственности просто невозможно делегировать алгоритмам.
Что это означает практически? Менеджерам по доставке необходимо опираться на чисто человеческие аспекты своей работы. Атмосфера и моральный дух в команде имеют большее, а не меньшее значение, когда рутинная координация автоматизируется.
Укрепление подлинного доверия с клиентами и заинтересованными сторонами становится все более ценным, когда ИИ может обрабатывать транзакционные коммуникации. Мягкие навыки, такие как сочувствие, ведение переговоров, разрешение конфликтов и способность принимать мудрые решения в условиях неопределенности, становятся основными компетенциями, определяющими успешных менеджеров.
Будущее управления доставкой не за людьми и не за искусственным интеллектом. Это люди и искусственный интеллект, каждый из которых вносит свой вклад в достижение общей цели — создания отличного программного обеспечения. Это будущее уже наступает, и оно больше похоже на партнерство, чем на замену.
ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Игорь Мишуров — технологический лидер с опытом реализации крупномасштабных ИТ-проектов в сфере финансовых технологий, телекоммуникаций и организаций государственного сектора. Он работал с такими компаниями, как Skype, Microsoft, Swedbank, крупными операторами связи и крупными финансовыми учреждениями, внося свой вклад в обе… Подробнее от Игоря Мишурова
