ما المقصود بالذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع؟

يتم دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي - مثل التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والتحليلات التنبؤية والأتمتة - في أنظمة ذكية تعمل كمساعدين في إدارة المشاريع. يساعد هؤلاء المساعدون الأذكياء الفِرق على إدارة مهام سير العمل، وتتبُّع الإنجازات، وتوزيع الموارد بكفاءة أكبر. بدلًا من العمليات التقليدية الثابتة، تُتيح أدوات الذكاء الاصطناعي تبنّي أساليب ديناميكية قائمة على البيانات تدعم الإنتاجية والتعاون بين أعضاء الفريق والأطراف المعنية.

تتضمن إدارة المشاريع التحضير وتنفيذ مبادرات الأعمال لتحقيق أهداف محددة ضمن قيود معينة مثل الوقت والميزانية والنطاق. تُعَد إدارة المشاريع الفعَّالة ذات صلة بكل الصناعات، بدءًا من الشركات الناشئة الصغيرة التي تطلق منتجات متخصصة ووصولًا إلى الشركات العالمية التي تُدير مشاريع بنية تحتية بملايين الدولارات. يمكن أن تؤدي المشاريع التي تُدار بشكل سيئ إلى هدر الموارد، أو تفويت المواعيد النهائية، أو تكبُّد خسائر مالية.

يغيّر الذكاء الاصطناعي مستقبل إدارة المشاريع من خلال تمكين التخطيط الأذكى والتنفيذ الأسرع. يقدِّم الذكاء الاصطناعي أساليب قائمة على البيانات لمهام سير عمل المشاريع، ما يمكِّن قادة المشاريع من اتخاذ قرارات أكثر وعيًا ودقة.

توقَّعت أبحاث Gartner أنه بحلول عام 2030، ستتولى تقنيات الذكاء الاصطناعي إدارة 80% من مهام إدارة المشاريع الروتينية.¹ وفي إشارة إلى سرعة تبنّي الذكاء الاصطناعي في هذا المجال، وجدت دراسة أجرتها جمعية إدارة المشاريع أن 70% من المتخصصين أشاروا إلى أن مؤسساتهم تستخدم الذكاء الاصطناعي، مقارنةً بنحو 36% قبل عامين.² ومع استمرار تقدُّم التكنولوجيا، ستتطور أيضًا طرق تطبيقها.

تتضمن بعض الفوائد الرئيسية لتطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع ما يلي:

• زيادة الكفاءة: تعمل الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على أتمتة المهام اليدوية وتتبُّع تقدُّم المشاريع، ما يمكِّن الفِرق من التركيز على اتخاذ قرارات استراتيجية أكثر.
• تحسين التواصل: توفِّر روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وأدوات معالجة اللغة الطبيعية مثل ChatGPT تواصلًا فوريًا وسلسًا بين الأطراف المعنية وأعضاء الفريق.
• اتخاذ قرارات مستنيرة: يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة بيانات المشروع الحالية في الوقت الفعلي لاكتشاف التوجهات، وتقييم توزيع الموارد، واقتراح التحسينات مع تطور المشروع.
• تنبؤات أكثر ذكاءً: من خلال تحليل بيانات الأداء التاريخية، يطبِّق الذكاء الاصطناعي التحليلات التنبؤية لتقدير المخاطر، ما يمكِّن من معالجة المشكلات في وقت مبكر من العملية.

تشمل حالات الاستخدام الشائعة للذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع ما يلي:

تطوُّر الذكاء الاصطناعي من أتمتة بسيطة قائمة على القواعد إلى أنظمة تتعلم بشكل نشط من تاريخ المشروع وسلوك المستخدم وأنماط إدارة المهام. يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة على تقليل الأعباء الإدارية من خلال تعديل توزيع أعباء العمل والتعرُّف على الحاجة إلى إعادة توازن الجداول - وهي مهام عادةً ما تستهلك وقتًا تشغيليًا كبيرًا. ويؤدي هذا الانخفاض إلى تنفيذ أكثر قابلية للتوقع وتنسيق أسهل بين الفِرق.

تساعد التحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي مديري المشاريع على اتخاذ القرارات استنادًا إلى بيانات شاملة بدلًا من الاعتماد على الحدس فقط. يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط الدقيقة في الأداء التاريخي أو المتغيرات الجديدة التي يغفل عنها البشر غالبًا. ينتج عن هذا التحسين توقعات أكثر دقة ونماذج سيناريو محسَّنة تعزز ثقة الأطراف المعنية أثناء دورات التخطيط.

تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي على إدارة المخاطر من خلال اكتشاف المشكلات الناشئة ومحاكاة النتائج المحتملة لتوجيه الاستجابة. بدلًا من مراجعات الحالة الدورية، يسمح الذكاء الاصطناعي بتقييم المخاطر بشكل مستمر ودائم ويمكنه التكيف مع التغييرات والتوجهات في الوقت الفعلي. بالنسبة إلى المبادرات التي يصعب التنبؤ بها أو ذات المخاطر العالية، يساعد الذكاء الاصطناعي على الإنذار المبكر ويوفر خيارات التخفيف المصممة خصيصًا للمخاطر المحتملة. يمكن للعديد من أدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة أيضًا محاكاة آلاف النتائج المحتملة لتحديد المخاطر التي من المرجح أن تؤثِّر في التسليم.

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تقييم بيانات المشروع المنظمة وغير المنظمة باستمرار للعثور على أوجه القصور والعوائق. وهذا التحليل الفوري يعني مفاجآت أقل لمديري المشاريع وتسريع أي تصحيحات من خلال رؤى مؤتمتة حول الموارد أو الجداول أو قضايا الجودة.

يمكِّن الذكاء الاصطناعي من نمذجة السيناريوهات المعقدة بحيث يمكن لمديري المشاريع أن يروا بشكل كامل كيف ستؤثِّر تغييرات التوظيف، أو اضطرابات المورِّدين، أو مراجعات التصميم، أو تعديلات الميزانية في نتائج التسليم. يدعم هذا المستوى من التنبؤ اتخاذ قرارات استراتيجية أفضل وتحقيق تخطيط أكثر أمانًا على أرض الواقع.

يقلِّل الذكاء الاصطناعي التوليدي من الوقت المستغرق في إعداد التقارير والملخصات، وتحضير تحديثات الحالة للأطراف المعنية، وتجميع المعلومات عبر الأدوات المختلفة. يحوِّل المساعدون المدعومون بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) الاجتماعات والدردشات ومجموعات البيانات والمعلومات المتفرقة الأخرى إلى تحديثات موجزة ومتسقة. وهذه الميزات مفيدة للفِرق الكبيرة أو الموزعة بشكل خاص وعند استخدام الاتصال غير المتزامن.

مع توسُّع قدرات الذكاء الاصطناعي، يواجه مديرو المشاريع نظامًا متناميًا من الأدوات المصممة لتحسين نتائج المشاريع، وتشمل ما يلي:

تدمج أدوات إدارة المشاريع المدعومة بالذكاء الاصطناعي إدارة المهام والجداول التقليدية مع ميزات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية المدمجة. تسهِّل هذه الأدوات التخطيط وتمكِّن الفرق من إدارة التنفيذ في بيئة أو لوحة معلومات واحدة. ومن الأمثلة على ذلك Asana مع فِرقها الافتراضية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وClickUp Brain، وmonday.com. مجموعة إدارة الأعمال المدعومة بالذكاء الاصطناعي وميزات التنبؤ بالذكاء الاصطناعي في Smartsheet.

يشير مصطلح الذكاء الاصطناعي الوكيل إلى الأنظمة القادرة على المبادرة وتنفيذ مهام متعددة الخطوات بشكل مستقل، وهي القدرة التي تدعم كلًا من مساعدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي في مراحلهم المبكرة. تعمل هذه الأدوات بالتوازي مع منصات إدارة المشاريع لأداء المهام الروتينية، واسترجاع المعلومات عبر التطبيقات، وتجميع التحديثات للأطراف المعنية، والإجابة عن أسئلة المشروع، وإنشاء الوثائق أو الخطط بأقل قدر من التوجيه. عمليًا، تعمل هذه الأدوات أكثر كزملاء داعمين بدلًا من برامج ثابتة، حيث تساعد مديري المشاريع على إبقاء المبادرات على المسار الصحيح مع تقليل الحاجة إلى الرقابة اليدوية. من الأمثلة على ذلك مساعدو الذكاء الاصطناعي في Microsoft Copilot ضمن Microsoft 365 ومساعدو الذكاء الاصطناعي في Google Workspace. يمكن للفِرق أيضًا استخدام منصات الأتمتة مثل IBM® watsonx Orchestrate لإنشاء وكلاء رقميين مخصصين يقومون بتنفيذ مهام سير عمل متعدد الخطوات ودعم مديري المشاريع بإجراءات مصممة خصيصًا.

تعزز هذه الأدوات تدفق المعلومات بين الفِرق من خلال تحويل المحتوى غير المنظم إلى رؤى موجزة وقابلة للتنفيذ. تقوم هذه الأدوات بتلخيص الاجتماعات، وتنظيم الوثائق، وصياغة تحديثات للأطراف المعنية، وتوفير إجابات للأسئلة المتكررة من قواعد المعرفة الكبيرة - وهي وظائف تقلِّل من عبء التواصل وتحسِّن الوضوح. من الأمثلة على ذلك Slack AI وNotion AI وMicrosoft 365 Copilot.

تساعد هذه الأدوات المؤسسات على تبسيط عمليات الأعمال الأوسع التي تتدفق إلى بيئات المشاريع أو خارجها. على الرغم من أنها ليست أدوات لإدارة المشاريع بالمعنى الضيق، فإنها أصبحت ذات أهمية متزايدة في المؤسسات الكبيرة حيث تؤثِّر العمليات التشغيلية المعقدة والتواصل بين الأقسام بشكل كبير في جداول المشاريع واحتياجات الموارد. أحد الأمثلة على ذلك هو IBM® watsonx Orchestrate، الذي يجمع وظائف الذكاء الاصطناعي معًا لجعلها أكثر كفاءة، وأكثر تعاونًا، وأسهل في التوسع عبر المؤسسة. تشمل الأمثلة الأخرى ServiceNow AI ومحركات سير العمل المؤسسية الأخرى التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات.

تدعم هذه الأدوات التخطيط الاستراتيجي من خلال تحليل البيانات التاريخية، ونمذجة سيناريوهات المخاطر، والتنبؤ بالأداء المستقبلي وفق افتراضات مختلفة. تُعَد هذه الأدوات ذات قيمة خاصة في المؤسسات التي تُدير محافظ كبيرة أو مبادرات كثيفة رأس المال، حيث يؤثِّر الكشف المبكر عن المخاطر بشكل كبير في النتائج. من الأمثلة على ذلك IBM® Planning Analytics، الذي يساعد على توحيد تخطيط الأعمال في منصة واحدة مدعومة بتوجيهات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى تحليل المخاطر المعتمد على الذكاء الاصطناعي في Oracle Primavera Cloud ونمذجة المحافظ التنبؤية في Planview.

يمكن للمؤسسات التي تسعى إلى دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات إدارة المشاريع اتخاذ إجراءات على عدة خطوات:

يمكن أن يساعد تحديد مواطن عدم الكفاءة في مهام سير العمل والعمليات المؤسسات على فهم النقاط التي يجب البدء منها وتحديد أولوياتها بشكل أفضل. ما المهام المتكررة التي يمكن أتمتتها؟ أين تحدث التأخيرات؟ كيف تُدار الموارد؟ يمكن أن يساعد هذا التقييم على تحديد المجالات التي تكون فيها أدوات الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة. وتحليل الوضع الحالي للعمليات وتحديد أهداف واضحة للمستقبل يساعد على تحديد المجالات التي يجب التركيز عليها.

تؤثِّر عوامل مثل حجم وتعقيد المشاريع والكفاءة التقنية لأعضاء الفريق وميزانية المؤسسة في اختيار الأدوات الأنسب. بينما قد تستثمر المؤسسات الكبرى في أدوات متقدمة مثل IBM® watsonx أو Microsoft Project Copilot، غالبًا ما تحقق المؤسسات الصغيرة والمتوسطة النجاح باستخدام منصات مثل Trello أو Asana. 

تتفاوت أسعار أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، بدءًا من نماذج SaaS القائمة على الاشتراك التي تكلِّف مئات الدولارات شهريًا إلى حلول المؤسسات التي تصل تكلفتها إلى آلاف الدولارات سنويًا. لضمان تحقيق عائد جيد على الاستثمار، يجب التركيز على أهداف الشركة والمقارنة بين مكاسب الكفاءة المتوقعة وتكلفة الأداة للتأكد من توافقها مع الأهداف العامة.

يعتمد نجاح تكامل الذكاء الاصطناعي على قدرة الفريق على التعامل مع التكنولوجيا. يمكن أن تساعد ورش العمل التدريبية والندوات وغيرها من الأساليب على تعريف أعضاء الفريق بكيفية عمل أدوات الذكاء الاصطناعي وبناء الثقة في قدراتها.

تقدِّم أدوات الذكاء الاصطناعي دعمًا مفيدًا، لكنها لا تحل محل الحكم البشري بشكل كامل. يجب على المؤسسات ضمان المشاركة البشرية والحوكمة المناسبة، ومراجعة توصيات الذكاء الاصطناعي بشكل نقدي لضمان توافقها مع سياسات الشركة وأهدافها. يتطلب التطبيق المسؤول للذكاء الاصطناعي التواصل الواضح مع جميع الأطراف المعنية، وإجراء تقييمات دقيقة للمخاطر، والاستثمار في أدوات تلتزم بأفضل الممارسات في أمن البيانات.

بعد التنفيذ، ينبغي للمؤسسات متابعة تأثير الأداة في المشاريع من خلال استخدام مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مثل معدلات إتمام المهام، ونِسَب تحقيق الإنجازات، ومقاييس إنتاجية الفريق. ويمكنهم بعد ذلك إجراء تعديلات بناءً على النتائج وتحسين العمليات الجارية باستمرار.