Che cos'è l'AI nella gestione dei progetti?

Le tecnologie di AI, come ad esempio l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'AI generativa, l'analytics predittiva e l'automazione, vengono integrate in sistemi intelligenti che hanno funzione di copilot per la gestione dei progetti. Questi assistenti intelligenti aiutano i team a gestire i workflow, tracciare i traguardi e allocare risorse con maggiore efficienza. Invece dei tradizionali processi statici, gli strumenti di AI consentono approcci dinamici e basati su dati che supportano la produttività e la collaborazione tra membri del team e stakeholder.

La gestione dei progetti consiste nella preparazione ed esecuzione di iniziative aziendali per raggiungere obiettivi specifici rispettando vincoli definiti come tempi, budget e ambito. Una gestione efficace dei progetti è pertinente per ogni settore, dalle piccole startup che lanciano prodotti di nicchia alle aziende globali che gestiscono progetti infrastrutturali da milioni di dollari. Una gestione inadeguata dei progetti può comportare spreco di risorse, mancato rispetto delle scadenze o perdite finanziarie.

L'AI sta modificano il futuro della gestione dei progetti consentendo una pianificazione più intelligente e un'esecuzione più rapida. L'AI introduce approcci basati sui dati per workflow di progetto, in modo che i leader possano prendere scelte più informate.

La ricerca di Gartner ha previsto che entro il 2030 l'80% delle attività di gestione dei progetti di routine sarà gestito dall'AI.¹ A testimonianza della rapidità con cui l'AI viene adottata nel settore, uno studio condotto dall'Association for Project Management ha rilevato che il 70% dei professionisti dei progetti ha dichiarato che la propria organizzazione utilizza l'AI, un aumento rispetto al 36% registrato due anni prima.² Man mano che la tecnologia continua a progredire, aumenteranno anche le modalità di applicazione.

Alcuni dei principali vantaggi derivanti dall'applicazione di strumenti AI nella gestione dei progetti includono:

• Maggiore efficienza: i sistemi basati su AI automatizzano le attività manuali e tengono traccia dell'avanzamento dei progetti in modo che i team possano concentrarsi su un processo decisionale più strategico.
• Migliore comunicazione: gli ai chatbot e gli strumenti di elaborazione del linguaggio naturale come ChatGPT garantiscono una comunicazione immediata e fluida per gli stakeholder e i membri del team.
• Processo decisionale informato: l'AI può elaborare i dati attuali del progetto in tempo reale per rilevare tendenze, valutare l'allocazione delle risorse e suggerire miglioramenti man mano che il progetto si evolve.
• Previsioni più intelligenti: analizzando i dati sulle prestazioni della cronologia, l'AI applica l'analytics predittiva per prevedere i rischi, così da poter affrontare i problemi prima nell'elaborazione.

I casi d'uso comuni dell'intelligenza artificiale nella gestione dei progetti includono:

L'AI si è evoluta da semplici automazioni basate su regole a sistemi che apprendono attivamente dalla cronologia dei progetti, dal comportamento degli utenti e dai modelli di gestione delle attività. L'AI può aiutare a ridurre i costi amministrativi regolando la distribuzione dei workload e riconoscendo quando è necessario bilanciare nuovamente le pianificazioni, funzioni che in genere richiedono un tempo operativo significativo. Questa riduzione porta a un'esecuzione più prevedibile e a un coordinamento più facile tra i team.

L'analytics predittiva basata su AI aiuta i project manager a prendere decisioni basandosi su dati completi piuttosto che solo sulle proprie intuizioni. L'AI è in grado di individuare modelli poco evidenti nelle prestazioni passate o nuove variabili che gli esseri umani spesso trascurano. Questo miglioramento porta a previsioni e modellazioni di scenari più accurate che aumentano la fiducia degli stakeholder durante i cicli di pianificazione.

I modelli AI aiutano nella gestione del rischio, rilevando problemi emergenti e simulando possibili risultati per orientare la risposta. Invece di recensioni periodiche dello stato, l'AI consente una valutazione costante del rischio e può adattarsi a cambiamenti e tendenze in tempo reale. Per le iniziative difficili da prevedere o ad alto rischio, l'AI fornisce allerte tempestive e opzioni di mitigazione su misura per i potenziali rischi. Numerosi e moderni strumenti di AI possono inoltre simulare migliaia di possibili risultati per individuare quali rischi hanno maggiori probabilità di avere un impatto sulla consegna.

Gli strumenti di AI possono valutare costantemente sia dati strutturati sia non strutturati del progetto per individuare inefficienze e blocchi. Questa analisi in tempo reale significa meno sorprese per i project manager e consente di accelerare eventuali correzioni attraverso insight su risorse, tempistiche o problemi di qualità.

L'AI consente di modellare scenari complessi, in modo che i project manager possano vedere con precisione come i cambiamenti di personale, le interruzioni del fornitore, le revisioni del progetto o gli aggiustamenti del budget influenzeranno i risultati della consegna. Questo livello di lungimiranza supporta decisioni strategiche migliori e una pianificazione più sicura nel mondo reale.

L'AI generativa riduce il tempo necessario per generare report e riepiloghi, preparare aggiornamenti sullo stato degli stakeholder e riassumere le informazioni tra gli strumenti. Gli assistenti basati su NLP trasformano riunioni, chat, set di dati e altre informazioni eterogenee in aggiornamenti concisi e coerenti. Queste caratteristiche sono utili per team particolarmente grandi o distribuiti e quando si utilizza una comunicazione asincrona.

Con l'aumento delle funzionalità dell'AI, i project manager si trovano ad affrontare un ecosistema crescente di strumenti progettati per migliorare i risultati del progetto, tra cui:

Questi strumenti di gestione progetti AI integrano la tradizionale gestione di attività e programmazione con caratteristiche integrate di apprendimento automatico e linguaggio naturale. Semplificano la pianificazione e consentono ai team di gestire l'esecuzione all'interno di una dashboard o di un ambiente unico. Esempi includono Asana con i suoi compagni di squadra AI, ClickUp Brain, monday.com Suite di gestione del lavoro basata su AI e funzionalità di previsioni di Smartsheet.

L'agentic AI si riferisce a sistemi in grado di prendere l'iniziativa e di svolgere attività in più fasi in modo autonomo, una funzionalità che guida sia gli assistenti AI sia gli agenti AI nelle fasi iniziali. Questi strumenti operano insieme alle piattaforme di gestione dei progetti per eseguire attività di routine, recuperare informazioni tra le applicazioni, sintetizzare aggiornamenti per gli stakeholder, rispondere alle domande sui progetti e generare una documentazione o dei piani con il minimo prompting. In pratica, funzionano più come compagni di squadra che come software statici, aiutando i project manager a tenere traccia delle iniziative con una minore supervisione manuale. Tra gli esempi possiamo citare Microsoft Copilot per Microsoft 365 e gli assistenti AI di Google Workspace. I team possono inoltre utilizzare piattaforme di automazione come IBM Watsonx Orchestrate® per sviluppare agenti digitali personalizzati che eseguono workflow a più fasi e supportano i project manager con processi personalizzati.

Questi strumenti migliorano il flusso di informazioni tra i team trasformando contenuti non strutturati in insight attuabili e concisi. Riassumono le riunioni, organizzano la documentazione, redigono aggiornamenti per gli stakeholder e fanno emergere risposte alle FAQ provenienti da repository di conoscenza di grandi dimensioni, funzioni che riducono il sovraccarico di comunicazione e migliorano la chiarezza. Esempi includono Slack AI, Notion AI e Microsoft 365 Copilot.

Questi strumenti aiutano le organizzazioni a semplificare i processi aziendali più ampi che entrano o escono dagli ambienti di progetto. Pur non essendo strumenti di gestione di progetto in senso stretto, sono sempre più fondamentali nelle grandi imprese dove processi operativi complessi e comunicazione interfunzionale influenzano fortemente le tempistiche dei progetti e le esigenze di risorse. Un esempio è rappresentato da IBM watsonx Orchestrate®, che unisce funzioni di AI per renderle più efficienti, collaborative e più facili da scalare in un'azienda. Altri esempi includono ServiceNow AI e altri motori di workflow aziendali con ottimizzazione dei processi basati su AI.

Questi strumenti supportano la pianificazione strategica analizzando i dati della cronologia, modellando scenari di rischio e proiettando le prestazioni future sotto diverse ipotesi. Risultano particolarmente utili nelle organizzazioni che gestiscono portfolio di grandi dimensioni oppure iniziative ad alto consumo di capitale, in cui il rilevamento precoce del rischio ha un impatto significativo sui risultati. Come esempio possiamo citare IBM Planning Analytics, che aiuta a unificare la business planning in un'unica piattaforma, infusa con guida AI, oltre all'analisi del rischio basata su AI di Oracle Cloud e alla modellazione predittiva del portfolio di Planview.

Le organizzazioni che desiderano integrare l'AI nei propri processi di gestione dei progetti possono agire seguendo diversi passaggi:

Individuare le inefficienze nei workflow e nei processi può aiutare le organizzazioni a capire meglio da dove iniziare e a cosa dare priorità. Quali sono le attività ripetitive che possono essere automatizzate? Dove si verificano i ritardi? Come vengono gestite le risorse? Questa valutazione può aiutare a individuare le aree in cui gli strumenti di AI possono essere più utili. Analizzare lo stato attuale delle operazioni e stabilire obiettivi chiari per il futuro aiuterà a determinare su dove concentrarsi.

Fattori come le dimensioni e la complessità dei progetti, le competenze tecniche dei membri del team e il budget dell'organizzazione influenzano gli strumenti più appropriati. Mentre le imprese di dimensioni più grandi possono investire in strumenti sofisticati come IBM watsonx o Microsoft Project Copilot, le organizzazioni di piccole e medie dimensioni spesso si trovano meglio con piattaforme come Trello o Asana.

Gli strumenti di AI variano considerevolmente per quanto riguarda il prezzo, dai modelli SaaS basati in abbonamento che costano centinaia di dollari al mese, per arrivare a soluzioni aziendali che costano migliaia di dollari all'anno. Per garantire un buon ritorno sull'investimento, concentrati sugli obiettivi aziendali e confronta i guadagni di efficienza previsti con il costo dello strumento per assicurarti che sia in linea con gli obiettivi complessivi.

Un'integrazione efficace dell'AI dipende dalla capacità del team di lavorare con la tecnologia. Workshop di formazione, webinar e altri approcci possono consentire ai membri del team di acquisire familiarità con il funzionamento degli strumenti di AI e sviluppare così un senso di fiducia nelle proprie funzionalità.

Gli strumenti di AI offrono un supporto utile, ma non sostituiscono completamente il giudizio umano. Le organizzazioni devono garantire una governance e un adeguato coinvolgimento dell'uomo, nonché controllare in modo critico le raccomandazioni basate su AI per assicurarsi che siano in linea con le policy e gli obiettivi aziendali. L'implementazione responsabile dell'AI richiede una comunicazione chiara a tutti gli stakeholder, l'esecuzione di valutazioni approfondite dei rischi e l'investimento in strumenti che rispettano le best practice di sicurezza dei dati.

Al termine dell'implementazione, le organizzazioni dovrebbero monitorare in che modo lo strumento influisce sui progetti utilizzando indicatori chiave di prestazione (KPI) come i tassi di completamento dell'attività, le percentuali di raggiungimento delle attività e le metriche di produttività del team. Possono quindi apportare modifiche in base ai risultati e perfezionare costantemente i processi in corso.