项目管理新机遇:人工智能

以下文章来源于复杂工程视点 ,作者王梦琪、王沁岳

AI时代已经到来。据PwC研究,AI技术到2030年将提供15.7万亿美元的世界经济增长。那么,AI究竟会对项目管理产生什么样的影响?在项目管理领域应用AI的驱动力和阻碍是什么?AI的应用对项目管理团队来说又意味着什么?

国际项目管理协会(International Project Management Association,简称IPMA)联合普华永道(PricewaterhouseCoopers,简称PwC)在2020年9月发表了《Artificial Intelligence impact in Project Management》报告,基于全球范围内的调研结果对以上问题进行了探讨。

项目管理新机遇:人工智能-BIMBANK
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在执行总结部分,报告从七个方面概括了项目管理界应用人工智能技术的未来方向:

第一,AI给项目工作带来的最大变化是灵活性和响应速度提高

第二,AI的角色包括项目经理助手(52%)、项目经理顾问(44%)和代替项目经理(3%)

第三,AI最有可能提高项目管理的类型是机器学习

第四,项目专业人员61%使用传统和敏捷的混合方法

第五,AI在项目管理中应用的最主要原因是提高了生产力、决策和绩效

第六,56%的企业已经制定了包括应用AI的数字化转型战略

第七,AI在项目管理中应用需要5项非IT技能:分析思维、创造思维、解决问题的技能、学习技能和战略思维。

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报告主体包括六个章节:1. Introduction and methodology介绍了调研背景、目标群体和研究方法;2. Socio-professional demographics汇报了调研对象的基本统计情况;3. AI adoption in project management从AI应用程度、类型、决策主体、不同类型的应用潜力以及所需人才方面介绍了AI在项目管理中的应用现状;4. AI adoption drivers and barriers分析了AI应用的驱动力、障碍及对策;5. Perceived AI impact in project management介绍了AI应用的预期效益、对项目成功的影响、对项目工作和新兴角色的影响以及对项目经理角色的影响;6. Emerging project management paradigms due to AI adoption则针对项目作为智能工作空间和AI驱动的项目管理是以人还是以技术为中心的项目管理新范式进行了探讨。

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01

引言和方法论

该报告采用的研究方法为专家调查法。调研于2020年3月至7月进行,共收到295位项目管理专业人员的答复,包括IPMA的成员和PwC的联系人,问卷设置了超过35个问题。

调研对象按类型分为:1)为从事与项目管理相关工作的人员,如项目/项目集总监、项目团队成员等(统称PM相关专业人员);2)直接参与开发AI解决方案或其他非AI软件系统和工具的IT/IS专业人员(统称IT专家);3)敏捷领导者、职能经理和高管等(Agile leaders, executives and functional managers,统称AL或E&F)。

02

社会-专业人口统计(Socio-professional demographics)

1)地区、行业、专业角色和身份(status)

从地区来看,受访者中有超过75%来自欧洲,16%来自亚洲和中东,4%来自美国。从行业来看有37%来自科技与通讯行业,30%来自商业服务领域、8%来自建设工程行业。从专业角色看受访者中,有54%为PM相关专业人员,24%为IT专家,22%属于AL和E&F。从受雇形式看,有86%是全职员工,10%是自由职业人或承包商,4%是兼职员工。

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2)AI经验、准备、动机和赋能授权

在受访者中有接近1/4的人具有在项目管理使用AI技术的经验,并且有40%的受访者具有PM资质,这表明大多数组织已经开始使用AI技术,并吸引相关的技术人才。由于AI技术可以应用在其他的很多行业,因此跨公司的AI技术应用仍然具有很大的潜力。

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只有38%的受访者认为自己在迎接应用AI技术带来的挑战方面做好了准备,并且有8%的受访者完全不愿意使用AI技术。因此大多数企业仍处在AI技术应用的初期,利用AI的巨大潜力提高效率,增加价值对大多数组织来讲还有很长的路要走。

有趣的是,不论受访者所在企业是否在项目中使用过AI技术,他们对于迎接应用AI技术带来挑战的准备程度十分相近(依次为42.12%和36.84)。在具有使用AI经验的受访者中,有51.47%的人已经准备好或完全准备好使用AI技术,而在没有经验的受访者中只有34.80%。

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在使用AI技术的决策权方面,有33%的受访者认为自己有权力或有很大的权力,有28%的人保持中立,有38%的人认为自己没有或完全没有权力。所在组织或自身具有使用AI技术经验的受访者相比没有经验的受访者,被赋权人群的占比更高。(按所在组织有无经验区分的人群占比分别为39.51%和26.32%;按自身有无经验区分的人群占比分别为55.88%和26.87%)。

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关于在PM中使用AI技术的感受,有10.61%的受访者表示为在项目管理中使用AI技术感到担忧,在PM相关专业人员中担忧的人群只占1.9%,IT专家不会感到担忧。从对在项目管理中应用AI技术感兴趣和兴奋的人群占比看,总体比例都比较高。所在组织或自身具有使用AI技术经验的受访者相对于没有经验的受访者,对AI技术的兴趣更高(按按所在组织有无经验区分的人群占比分别为33.33%和23.31%;按自身有无经验区分的人群占比分别为44.12%和24.23%.

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3)专业工作背景(Professional work context)

一家企业的数字化进程是AI技术应用的一个关键推动因素。很多组织正处于在IT技术支持下进行业务转型的不同阶段。在不久的将来核心流程的数字化和日常活动的变革将处于AI技术应用的前沿。在IT或业务转型类的项目中,有超过66%项目活动混合使用了传统方法和敏捷方法,有13%的活动仍然只使用了Prince2或PMP等传统方法。

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有趣的是虽然大部分受访者表示他们所在的组织具有管理项目集或项目组合的管理结构,但只有59%的受访者所在组织有PMO或其他项目管理结构,有接近1/5的受访者不知道到这种管理结构是否存在。大多数受访者(56%)表示他们了解AI应用组件的数字化转型战略。通过分析这些结果,可以得出结论:绝大多数受访者预计未来几年与AI技术有关的投资将会增加。

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03

AI技术在项目管理中的应用

1)应用现状以及正在或计划使用的AI解决方案

对于AI技术在项目中的应用,虽然仅有4%的受访者表示其所在组织正在大规模地使用AI技术,但是有65%左右的大多数受访者要么计划在接下来的3到6个月实施,要么已经开始测试或使用AI解决方案。有数字化转型战略组织中有82.55%使用了AI解决方案,没有这一战略的组织中有78.57%没有使用AI解决方案。这表明是否具有数字化转型战略与组织中AI解决方案的应用是相关的。在项目管理领域,三种正在使用或计划使用最多的AI解决方案分别是:预测分析工具、对话机器人(数字助理)和机器人流程自动化(RPA)。

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2)应用AI技术的决策层级

针对应用AI技术的正确决策层级,45%的受访者选择了高管,其次有19%选择了项目或项目集治理层,选择职能层级的受访者占14%,仅有13%的受访者选择了项目团队。对每家公司来说如果没有一个创造数字主体架构的强有力的决策,AI技术的实施可能会使企业在市场竞争中处于弱势地位。

所在组织没有数字化转型战略的受访者认为合适的决策系统的中心化程度相对更高。在已经使用了AI技术的组织中,有超过60%的受访者认为应该由高管或职能经理来做出应用AI技术的决策。

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3)不同类型AI技术的应用潜力

在改善项目管理实践和整体项目交付方面潜力最大的三种AI技术分别是:机器学习(78%)、诊断(76%)和深度学习(74%)。有趣的是对于区块链和AR/VR技术,认为其在改善项目管理实践方面潜力很小或没有潜力的比例最高,均超过了18%。

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AI技术对项目管理中的时间、质量和变更等问题十分关键。但对设计和利益相关者管理这两个问题,AI仍然需要人工的协助进行指导和提炼。

此次调研参与方提到在项目管理实践中具有较高潜力的其他AI解决方案有增强分析和无人机,它们通过自动加工项目现场的照片来辅助计划、控制和质量等项目管理流程。这表明AI PM流程趋向于需要人类互动的辅助和增强AI,以及在少数情况下的全部AI自动化或自主解决问题。

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4)应用AI技术所需的人才类型

人才缺乏是应用AI技术的一大阻碍,走向数字化道路是需要人才的。有超过56%的受访者强调,AI基础功能和基本数字技能的使用经验是关键要求,数字化是核心。但只有IT技能是不够的,要应用好AI技术还需要分析、创新和战略思维,以及解决问题和学习的能力。

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对于企业来说,除在内部培养具备AI技能的人才外,还可以从公司外部雇佣AI专业人员。

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5)关于AI技术应用的微观叙述

以下为来自世界各地的受访者对未来5年AI在项目管理领域应用方向的展望:

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04

AI应用驱动力和障碍

1)应用驱动力

推动AI技术在项目管理中应用的主要因素包括:

  • 可用经验(Available experience)
  • 有AI驱动的系统(Available of AI-driven systems)
  • 利益相关者对创新和价值的需求(Stakeholder demand for innovation and value)
  • 交付压力(Pressure to deliver)
  • 敏捷的广泛传播(Wide spreading of agile)

其中,最主要的三个因素为:组织内是否有AI驱动的系统(Availability of AI-driven systems),可用的经验(Available experience),以及利益相关者对创新和价值的需求(Stakeholder demand for innovation and value)。这主要是与提高生产力,提高决策,以及改善项目管理实践中的整体绩效有关(详见第5章)。

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2)AI应用的障碍和对策

阻碍AI在项目管理中应用的最主要五个因素为:

  • 对AI技术的理解有限(Limited understanding of AI technologies)
  • 难以决定最佳的AI应用(Difficulties in deciding the best AI applications)
  • 数据隐私、数字道德和安全风险(Data privacy, digital ethics and security risks)
  • 有限的IT能力(Limited IT capabilities)
  • 很多AI解决方案对全面部署来说还不够成熟(Many AI solutions are not mature enough for the full deployment)。
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在PM相关专业人员中,最主要的障碍是“对AI技术的理解有限”(70.89%)、“难以决定最佳的AI应用”(62.30%)、“数据隐私、数字道德和安全风险”(60.13%);在AL 或 E&F中,“数据隐私、数字道德和安全风险”(68.18%)是排在第二的;而对IT专家来说,最常见的障碍是“难以决定最佳的AI应用”(61.97%),而“数据隐私、数字道德和安全风险”只在所有因素中排到第五至第七位(53.52%)。

 除外,“有限的财务资源“是IT专家认为的第四个阻碍AI在项目管理中应用的因素(59.15%),而同一因素对PM相关专业人员来说排在第六位(48.10%),在AL 或 E&F看来仅能排在第八位(39.39%)。

在使用和不使用AI的企业工作的人员之间没有显著差异。唯一不同的是,前者认为“数据隐私、数字道德和安全风险”是第二大制约因素(67.90%),而对后者来说则只排在第六位(51.13%)。

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所有人都认为“确定与业务目标相一致的AI战略”是最主要的行动,而“投资AI人才和培训”对除了AL 或 E&F(第二是”在不同项目中启动AI试点”(Starting AI pilots in different projects))以外的角色来说是第二重要的。

05

对AI在项目管理中的影响的认知

1)AI应用的预期效益

在项目管理中应用AI的原因包括:生产力(Productivity),决策(Decision),绩效(Performance),成本(Costs),资源利用(Resources Utilization),灵活、整合和沟通(Flexibility, integration and communication),以及合规性(Compliance),其中最主要的三个原因是提高了项目管理实践中的生产力、决策过程和整体绩效。

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提高“生产力”是AL 或 E&F(60.61%)以及在使用AI企业中工作的人员(53.70%)应用AI的最主要原因,改善“绩效“是PM相关专业人员(55.70%)认为的最大效益,而IT专家(56.34%)以及不使用AI的企业的工作人员(54.14%)认为AI的最大好处是改进”决策“。

在行为方面,AI可能会为项目管理团队成员带来以下价值:

  • 自信水平(Team members level of confidence)
  • 遵纪守法和道德行为的倾向性(Team members tendency towards compliance and ethic behavior)
  • 团队成员档案,以预测行为(Team members profile in order to predict their actions)
  • 对预测并提供个性化辅助或辅导的需求(Team needs prediction followed by customised aids or coaching)
  • 其他(Other)
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“对预测并提供个性化辅助或辅导的需求“方面最常被提到(54%),其他方面都相对较少。

2)对项目成功的影响

AI技术最有可能对项目成功的三个标准产生影响,分别为:达到质量标准(Achieving the quality standards)、实现目标/商业意图(Meeting the goals/business intent)和按预算完成(Completion on the budget),而利益相关者满意度(Stakeholders satisfaction)较少被提及。

“达到质量标准“同时被认为是首要的项目成功标准(超过70%的受访者),AI的应用能为其带来效益。

3)对项目工作和项目新兴角色的影响

对于AI为项目工作带来的改变,PM相关专业人员和使用AI技术企业的工作人员认为主要是增加了人员的灵活性和响应性(Increase people flexibility and responsiveness)(57.75%,54.89%),AL 或 E&F认为是项目中新任务的出现(Emergence new tasks)(56.06%),而IT专家认为是提高了项目团队的敏捷性(Increase project team agility)(57.75%),54.89%的未使用AI企业的工作人员认为是改变了项目工作的组织(Changing the organization of work)。

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总体来说,80%的人认为业务分析师(Business analyst)对应用AI的项目团队来说是最重要的新兴角色,该角色必须要能理解AI结果。67%的人认为增强型项目经理(Augmented project manager)很重要,在这些角色中排名第五。相反,有将近15%的人认为AI研究人员(AI researchers)是不太重要或完全不重要的角色。

总的来看,中立性回答的比例相对较高,因此可以认为受访者普遍谨慎地指出了各新兴角色在项目团队中的重要性。

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4)对项目经理角色的影响

企业不断地追求着竞争优势,因此应用AI是至关重要的一步。

一方面,不同类别的受访者纷纷表示AI的一大优势是能够让项目经理有更多的时间用于应对复杂的管理任务(More time for complex managerial tasks)(占比80.38%-85.92%不等),因为AI的主要好处在于提高生产力。唯有AL 或 E&F认为最大的好处是有更多的时间来领导项目团队(More time for leading the project team)(83.33%)。

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另一方面,AI未来5年在项目管理中最可能扮演的角色被认为是项目经理助手(Project manager assistant)(52%),或者是顾问角色(Project manager adviser)(44%)。

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06

AI应用引起的新兴项目管理范式

报告提到的AI应用带来的项目管理新范式包括两个方面,一是项目作为智能工作空间,二是关于AI驱动的项目管理是更以人还是技术为中心。下图分别为部分受访者的观点:

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07

总结

对于AI,员工想知道这对他们的工作和未来意味着什么,而企业在问他们如何利用AI带来的机遇,投资目标应是什么。因此,现在重要的是如何以负责和透明的方式应用AI,给予客户、技术人员和更广泛的利益相关者以信心。因此,对AI的投资将是未来的一种飞跃(a leap of faith in future)。

应用AI产生的影响是巨大的,这会涉及到核心业务流程的转型变化,并要创造新的方式,让不同能力的人与机器协同工作。而数字化和一些基础性实践是AI创造价值并推动进步的关键方式。目前没有必要为项目管理领域采用AI技术开发新框架和模型,组织行为相关的框架和模型(如TOE框架、动态能力模型等)就足矣。

报告旨在清晰描绘人工智能在全球范围内的全部潜力,将其扩展到项目管理领域,以帮助提高劳动力和生产力。

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