人工智能(AI)正在引领项目管理效率和有效性的新时代. 组织中完全接受人工智能的项目经理按时交付的可能性要高出30%, and 23% more likely to meet or exceed ROI estimates, according to a 2023 PMI survey.

Other recent PMI research 发现82%的高级领导者认为，未来五年，人工智能至少会对他们组织的项目运行方式产生一些影响. 然而，49%的项目经理在项目管理方面几乎没有人工智能的经验或理解.

This gap must be closed—and soon. 最近，我从一家小型软件公司的管理合伙人跳槽到一家规模是它20倍的公司担任数据主管. 改善项目交付和成果一直是这两个角色的核心，而实施人工智能工具一直是在这两个工作场所实现这一目标的主要手段. AI’s ability to analyze complex data sets, optimize resource allocation, predict potential risks, and automate routine tasks not only contributes to better project execution, 但也使组织能够培养一种敏捷的心态，不断适应不断变化的技术环境.

那么在项目管理中利用人工智能的主要应用和好处是什么呢? How can AI augment the project manager’s toolkit? 在这篇文章中，我探讨了人工智能对当前项目管理实践的影响, 查看其对项目交付的主要用途和含义.

人工智能和项目管理:当前的应用和好处

人工智能项目管理工具可以应用于以下领域，以获得更成功的项目成果:

Data Analysis and Predictive Analytics

With the ability to quickly process vast amounts of data, 人工智能使项目经理能够以前所未有的精确度做出基于证据的决策. 通过分析历史项目数据，人工智能可以识别模式并预测潜在的项目风险.

想象一下，在另一个国家用另一种语言运行一个与另一个项目有着相似章程的项目. 尽管存在语言障碍，模式识别仍然有效, 这意味着你的风险记录可以通过风险和 mitigation strategies of a project many miles away. 这反过来将导致减少代价高昂的延误和预算超支.

Additionally, 总有一天，项目管理平台将使用人工智能自动生成性能指标和预测报告, 为项目经理提供项目进展的实时洞察，使他们能够根据需要进行调整. 这种情况已经在小规模的平台上发生了，比如 Asana, Jira, and Azure—either directly or via third-party plugins.

Risk Management

人工智能技术已经在帮助项目经理 risk management in several key ways. 通过分析网络流量模式和识别可能表明安全漏洞的异常情况, for example, 人工智能可以帮助项目经理识别潜在的网络安全威胁. 这类知识允许项目经理采取积极主动的步骤来降低风险, 例如实现安全补丁或增强的访问控制.

在软件开发中，人工智能驱动的代码分析工具如 Microsoft Copilot, OpenAI Codex, and Amazon CodeWhisperer 能否协助项目经理在早期识别代码质量问题和潜在漏洞 development process. 早期发现使项目经理能够有效地分配资源, prioritize critical issues, and reduce software defects that could lead to launch problems. 它还可以帮助开发人员更快地交付功能, so that added time can be given to problematic features.

Tools such as Jira, among others, 跟踪速度趋势并突出显示可能导致延迟的用户故事, 允许项目经理专注于补救而不是识别——结果是更多的时间花在处理问题上，更少的时间花在检查数据上.

Communication and Collaboration

我们看到的一个重大进步是虚拟助手的崛起. They can answer common queries, schedule meetings, and provide updates, 将项目经理从管理任务中解放出来，以便他们能够将精力投入到更高价值的活动中. 当集成到Slack或Microsoft Teams等通信软件中时, 虚拟助手可以确保必要的信息及时地传递给合适的人.

Note-taking tools such as Otter.ai and Rev Online Voice Recorder simplify the process of capturing spoken information, making it more accessible, searchable, and shareable. 项目经理现在可以不再实时记笔记，而是专注于讨论, guidance, and managing stakeholder expectations. Notes are available immediately after a meeting, 这样，参与者就可以在还记得细节的时候回顾这些内容, 而不是等到项目经理有时间来编辑和共享它们.

通过打破语言障碍，翻译工具也开始在全球IT项目中发挥关键作用. The tools automatically translate messages and documents, 这意味着项目经理现在可以毫不费力地与全球的团队成员进行协调, 使跨国团队之间的跨文化协作和知识共享更加有效.

情感分析工具可以进一步加强沟通, 哪一个通过分析沟通内容来衡量涉众的参与和满意度. 项目经理可以获得有价值的见解，并相应地调整沟通策略，以培养更牢固的关系. MonkeyLearn offers free sentiment analysis, 哪些可以用来确定投资于项目管理特定工具是否有价值.

Note taking, data analysis, language translation, 和其他由人工智能驱动的沟通工具正在帮助消除组织界限，并确保每个项目都比上一个项目更有效率, 结果更容易预测，也更容易管理.

项目管理中的人工智能:挑战和潜在解决方案

尽管目前对人工智能在项目管理中的巨大潜力持乐观态度, 这项技术也提出了需要克服的挑战.

Data Availability and Quality

In order to function as it should, 人工智能需要大量可靠的数据点，以便进行适当的训练. Inaccurate or biased data can lead to flawed predictions, 危及人工智能工具所能提供的见解的质量.

In a small or recently established organization, project data may be in a reasonably consistent format. 但在承担了数千个项目的大公司中，信息可能是碎片化的, incomplete, or varied in structure and quality.

Fixing this issue takes time, effort, and investment. 您需要聘请数据工程师或分析师来确保输入的数据是正确的, adheres to a minimal quality standard, and is in a format that algorithms can make sense of. Thus, 我建议，沟通或管理任务是组织首次尝试利用人工智能的好地方. Functions requiring large, quality data sets, such as analysis or forecasting, ought to come second, once you have more experience with the technology.

Scaled Implementation

虽然项目经理可能会在个人层面上使用人工智能工具, scaled impact is harder to achieve. 只有在对流程进行了试验之后，才能真正达到这个目标, documented, implemented, and widely adopted. Unfortunately, 与采用新技术相关的学习曲线可能会减缓人工智能在项目管理中的接受程度. I have found holding introductory training sessions, on both an individual and group basis, to be highly effective in bringing teams up to speed.

Tool Limitations

One of the most critical limitations of AI, both generally and in project management, is its lack of judgment and intuition. Project management “power skills”—those deemed critical to success—are communication解决问题，协作领导和战略思维. While AI excels at analyzing data, it does not factor in contextual, emotional, 以及不可预见的情况——所有这些都是复杂决策的关键, negotiation, and stakeholder management.

The human element is vital in project execution, 在将人工智能应用于项目管理挑战时，注意它的局限性是至关重要的. 工具应该被看作是支持性的辅助工具，而不是取代项目经理在其团队中进行的思想和创新.

Resistance to Change

Resisting change is a natural human behavior. 尽管围绕人工智能有很多炒作和兴奋，但在您的组织中实现人工智能工具(就像任何新技术一样)时，您无疑会遇到阻力. You need to ensure you win hearts and minds first. 这种久经考验的方法旨在使更改更具吸引力, and therefore lessen resistance:

1. 弄清楚你的目标是通过人工智能解决哪些问题，以及通过各种功能实现的好处. Present the solutions and listen to the initial feedback. 考虑任何犹豫或消极情绪的根本原因:工作保障是否受到威胁? Is there a technological skills gap? 确保沟通明确地解决了这些问题(e).g.这个人工智能工具并不意味着企业将需要更少的项目经理)。.
2. 确保整个团队都熟悉如何使用该技术, and if not, conduct training accordingly.
3. 在单个项目中进行试验或概念验证. 选择一个小的但非常明显的问题——一些不太重要却不需要太多努力的问题, but will be impactful enough to gain buy-in. 测量和比较你最初的实验结果和基线，并强调积极的影响.
4. 记录进度并在整个组织内共享结果. The goal here is to get wide visibility and recognition, 展示AI工具可以为您的项目团队增加的价值.

AI Empowers Project Professionals—It Doesn’t Replace Them

我们已经看到了人工智能工具对项目管理的影响. By streamlining workflows, enhancing cross-functional collaboration, facilitating efficient communication, and reducing the administrative burden, 人工智能工具允许项目经理专注于关键的人工任务，如决策, problem-solving, and stakeholder management.

There are an array of AI tools available, 但重要的是要采取战略方法在您的业务中实现和利用它们. 选择补充现有技能和专业知识的工具，并注意阻力. 在开始更复杂的项目之前，首先关注于改进现有流程和消除低效率.

When used appropriately, AI tools can empower project managers, optimize delivery, and improve project outcomes in your business. Now’s the time to get started.