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專案管理 AI 革命!3 個 ChatGPT 專案實戰解析



AI 正在改寫專案管理領域,你跟上這股浪潮了嗎?根據 IBM 2022 年的全球調查,AI 正從一個可有可無的工具,轉變成組織的當務之急——有 50% 的組織正在從使用 AI 中獲益,而其中有超過半數的組織(54%)成功讓成本下降和效率提升。


另一個更令人振奮的數字,來自顧能(Gartner)的研究:到 2030 年,將有 80% 的專案管理任務會由 AI 執行,也就是由大數據、機器學習和自然語言處理來驅動。


如今,越來越多新創公司已經開發出演算法,將 AI 和機器學習應用到專案管理界。當這些下個世代的工具得到廣泛採用時,徹底的改變就會出現。



AI 時代下,專案經理該如何重塑技能?

「專案經理必須接受新科技,並儘可能利用人工智能來增加專案成功的可能性。」美國東北大學 MBA 教授盧登(Mary Ludden)表示,東北大學正在將 AI 融入課程,教導專案經理如何運用AI自動化和改進數據集,並優化專案的投資價值。


《哈佛商業評論》也指出,專案經理不會消失,但需要接受這些改變,並善用新科技。因為當 AI 接手重複性較高或其他行政工作,也意味著未來的專案經理更需要培養出強大的軟技能、領導能力、策略性思維,以及商業敏銳度;他們必須把重點放在產出預期收益,並讓這些預期收益與策略目標一致。


但是AI究竟該如何導入專案管理現場呢?專案管理新創 Projectum 的創辦人克斯騰霍茲(Peter Kestenholz)在《富比士》撰文指出,隨著 ChatGPT 和其他 AI 服務的快速成長, PM 不能只是一味談論 AI 的未來潛力,而是必須「捲起袖子」,實際將專案組合管理(PPM)與 ChatGPT 雲端工具整合,導入實務專案場景。


AI 導入應用 1:由 AI 生成專案時間表

製定專案進度表是專案經理的重要職責之一。許多公司會沿用制式的專案計畫模板,包含通常需要的階段、里程碑和任務。然而,這種較為靜態方法可能很快就會成為歷史,因為 AI 可以通過分析所有可用數據,進而生成高度複雜和準確的計畫。


克斯騰霍茲的團隊曾經實驗過,使用一份空白時程表,並要求專案經理描述該計畫的背景與目標,在幾秒鐘之內,AI 便能夠產出完整的工作分解結構 (WBS) 和時程規劃表。


而隨著 PM 進一步補充專案的脈絡和上下文,這份時間表也變得更加準確。舉例而言,PM 一開始的指令可能是「規劃一份為期 12 週的 ERP 專案導入計劃」,接著,可以進一步將指令調整為「專案起始日是 5 月第二週,請按照《專案管理知識體系指南》(PMBOK®)的方法,在全球 5 個區域推出新的 ERP 系統,目標一年後完成。」


30 秒之後,AI 便能提供一份更完整的規劃,包含 PM 所有的要求、建議的任務持續時間等,「光是這個功能,就可以幫專案經理節省數百個小時。」克斯騰霍茲進一步指出,這個規劃還可以幫助 PMO 將自己的經驗和世界其他地方連結起來,創立更好的專案模板。



AI 導入應用 2:由 AI 生成風險日誌

專案管理的另一個關鍵,便是風險管理。在實務中,資深的 PM 能夠根據過往累積的經驗預測潛在風險和影範圍,並提出在問題發生時,如何因應的策略。但是只仰賴經驗是不夠的,即便是資深的 PM,也可能誤判情勢,或是忽略某些風險,而這也是 AI 可以協助 PM 的另一個用途。


克斯騰霍茲將 PPM 及 AI 工具串聯整合,PM 只需要解釋專案的脈絡,並指定 AI 產出風險日誌,AI 就能夠根據專案的資料,填寫風險日誌、分類和排名;還能夠要求 AI 給出詳細的風險描述和因應步驟計劃。


當然,AI 生成的內容大多來自於海量數據與資料庫,不見得符合特定公司、專案或情境,但至少提供了一個及格的框架,讓經驗不足的專案新手能夠按圖索驥,更加高效地完成任務。



AI 導入應用 3:用 AI 來輔助成本估算

最後一個案例,是將 PPM 工具中的財務表格與 ChatGPT 連結。以前 PM 必須根據成本類別和時間範圍,將預期成本手動輸入到每個單元中。然而,現在透過自動化流程,ChatGPT 能夠根據財務 S 曲線建議和分配全部成本。此外,AI 還可以根據公司的需求進行調整,以符合不同的專案時間範圍。


但克斯騰霍茲再次提醒,公司對於數據的開放性會影響這份預估的準確度,最保險的做法所有 AI 生成的數據都應視為「草稿」,重點在於讓專案經理不必從零開始。


與其他情況一樣,AI 生成的數據應被視為提案,從而使專案經理不必手動起草。它能否帶來更準確的財務預測取決於公司願意分享多少數據。


 

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