בכנס השנתי של PMI 2024 בלוס אנג'לס, הציגו ד"ר פראסד ס. קודוקולה וגוסטבו וינואזה את הנושא "שינוי דרכי העבודה – מקרי בוחן לשימוש בבינה מלאכותית (AI) בניהול פרויקטים".
הרצאתם התמקדה בתפקיד הגובר של AI בעולם ניהול הפרויקטים ובדרכים בהן ניתן לשלב כלים אלו כדי לשפר תהליכי עבודה ולקדם את הצלחת הפרויקטים.
למה דווקא Generative AI?
בינה מלאכותית (AI) מאפשרת למנהלי פרויקטים לייעל את ביצועיהם באמצעות כלים חכמים וניתוחי מידע. אולם, בינה מלאכותית יוצרת ( Generative AI – GenAI) מאפשרת למנהל הפרויקט גם ליצור תוכן חדש על סמך למידת דפוסים ומבנים מתוך מאגרי מידע קיימים.
בסשן הוצג מודל מומלץ לשיטת עבודה עם כלי ה AI:
מודל ה-GAE גישה שיטתית לעבודה עם AI
מודל ה-(GAE Generative AI Engagement) שהוצג שם דגש על אינטראקציה שיטתית בין המשתמש לבין כלי ה-AI להשגת תוצאות ממוקדות. המודל מתמקד בעקרונות מפתח שיכולים להנחות את מנהלי הפרויקטים בשימוש נכון ב AI:
- בהירות בתקשורת – הגדירו את הבקשות בצורה ברורה כדי להבטיח שה-AI מבין את ההקשר ואת הצרכים שלכם.
- הערכה ביקורתית – יש לבדוק באופן ביקורתי את התשובות שה-AI מספק כדי לזהות טעויות או הטיות.
- התאמה אישית איטרטיבית – תהליך העבודה עם ה-AI הוא איטרטיבי, ולכן ניתן ומומלץ לבצע שינויים ולהתאים את הפלט בהתאם לצרכים.
- שקיפות ואתיקה – חשוב לשמור על גישה אתית ושקיפות כאשר עובדים עם AI, במיוחד בנושאים של פרטיות ואבטחת מידע.
- שיתוף פעולה – תהליך השימוש ב-AI צריך להיות מבוסס על שיתוף פעולה עם המשתמש כדי להגיע לתוצאות מיטביות.
מודל ה-PRIME: תהליך עבודה עם AI
בנוסף למודל ה-GAE המציג גישה כללית, הוצג גם מודל ה-PRIME תהליך עבודה מונחה בשיתוף עם AI המסייע למנהלי פרויקטים לייעל את אופן השימוש בכלי הבינה המלאכותית. המודל מורכב מחמישה שלבים:
- Prepare (הכנה) – איסוף מידע, רקע והגדרת מטרות ברורות. שלב זה קובע את כיוון השימוש ב-AI ואת המטרות שיש להשיג.
- Relay (תקשורת) – יצירת אינטראקציה עם מודל השפה (AI) על ידי שימוש בפקודות (prompts). בשלב זה חשוב להקפיד על בהירות ודיוק כדי לקבל פלט מדויק.
- Inspect (בדיקה) – הערכת התגובה של ה-AI ביחס למטרות שהוגדרו בשלב ההכנה. יש לבחון את הפלט ולחפש שגיאות או הטיות.
- Modify (שיפור) – בהתבסס על הממצאים מהבדיקה, יש לשפר ולשנות את הפקודה כדי לקבל תוצאה טובה יותר. זהו תהליך איטרטיבי ומאפשר התאמה מתמשכת עד לקבלת תוצאות משביעות רצון.
- Execute (ביצוע) – שימוש בתגובה הסופית לצורך המטרה שנקבעה. לאחר שהושגה תוצאה מספקת, ניתן ליישם אותה בתהליך הפרויקט.
כלים פרקטיים ושימושי AI בניהול פרויקטים
במהלך הסשן הוצגו מספר דוגמאות פרקטיות לשימוש בכלי הAI בפרויקטים. להלן מספר דוגמאות מרכזיות:
- ניהול שגרתי באמצעות AI
במסגרת הניהול היומיומי של פרויקטים, ניתן להשתמש ב-GenAI כדי לבצע משימות שגרתיות כמו כתיבת אימיילים מקצועיים, ניהול בעלי עניין וסיכום דו"חות. לדוגמה, ניתן לבקש מה-AI לנסח מייל חזק ודומיננטי עבור ספק שמאחר באספקת רכיבים לפרויקט חשוב. תוך שילוב אלמנטים של ניסוח מקצועי, המייל יכול להיות ברור, חד משמעי ואף להציג דרכי פעולה אפשריות כדי להאיץ את התהליך.
- דירוג פרויקטים בניהול פורטפוליו
ניהול פורטפוליו פרויקטים כולל לעיתים קרובות הערכה והשוואה של פרויקטים שונים כדי לקבל החלטות (השקעה). בעזרת GenAI ניתן לבנות מודלים משוקללים הכוללים קריטריונים כמו הלימה אסטרטגית, השפעה על הפעילות העסקית, פיתוח כישורים וגמישות ביישום.
לדוגמה, המודל יכול להעריך את הפרויקטים על פי קריטריונים שהוגדרו מראש, לבצע ניתוח של התאמתם לאסטרטגיה הארגונית ולדרג אותם לפי סדר העדיפות.
- ניהול סיכונים בשיטת Waterfall
בניהול פרויקטים בשיטת Waterfall, אפשר להשתמש ב-GenAI כדי ליצור רשימת סיכונים לפרויקט ולהעריך את הסבירות וההשפעה של כל אחד מהם. לדוגמה, על ידי הזנת פרטי הפרויקט והתחום שבו הוא פועל, ניתן לבקש מה-AI ליצור רשימת איומים פוטנציאליים יחד עם הערכת רמת הסיכון, ולנסח תוכנית פעולה לכל איום.
דוגמאות נוספות שהוצגו:
- בניית WBS מפורט
- יצירת רשימת בעלי עניין
- הצעת פתרונות לפתרון קונפליקטים
- ניהול backlog ב-Agile
בשיטת Agile, מנהלי פרויקטים יכולים להיעזר ב-AI ליצירת רשימת backlog המכילה סיפורי משתמש.
לדוגמה, בפרויקט פיתוח תוכנה, ה-AI יכול ליצור רשימת סיפורי משתמש תוך ציון דרגת חשיבותם ושיוכם לתחומי פיתוח שונים. כך, מנהלי הפרויקטים יכולים לקצר את תהליך הכנת ה-backlog ולהתמקד בקידום הפרויקט.
לסיכום, איך יראה עתיד ניהול הפרויקטים בעזרת AI
המודלים והכלים שהוצגו מדגימים כיצד ניתן להשתמש ב-AI כדי להרחיב את גבולות ניהול הפרויקטים. עם התפתחות ה-AI והפיכתו לנגיש יותר בארגונים, נוכל לראות שיפורים בתחומים כמו תכנון וניהול סיכונים, קבלת החלטות בזמן אמת, שיפור שיתופי פעולה וניהול משאבים.
המסר המרכזי הוא ברור: ה-AI הוא כלי חיוני למנהלי פרויקטים בעידן החדש וישפיע באופן ישיר על תוצאות הפרויקטים.
כתבה מאת: דני שור, PMP – סגן נשיא לכספים ודירקטור לתפעול וטכנולוגיה בעמותת PMI