今天，只有35%的项目能成功完成。这一比率令人失望的原因之一是可用于项目管理的技术成熟度较低。这种情况即将改变。

任何不主动拥抱AI的大企业，都会被淘汰(图片来自网络)

《哈佛商业评论》今年初发表了一篇文章，畅谈了人工智能（AI）在现代企业管理特别是项目管理中即将发挥的重要作用。基于AI的项目管理软件，将完全取代传统的项目管理系统。智能的、实时的、移动的，是AI项目管理的关键词。

基于AI的项目管理场景

在很多中国企业主，特别是国企领导眼中，人工智能在企业管理中的应用是非常遥远的事情。尽管国家已经将AI当作一项国家战略来发展，但地方政府以及国企集团依旧对此外热内冷。这种情况的发生，是因为绝大多数基础政府官员以及大多数国企决策者对AI技术非常陌生。在他们的视界中，但凡陌生的，都是不可把控的；但凡是不可把控的，都归于拒绝之列。

但下面的场景必定会发生。如果作为一家大企业，不主动拥抱人工智能技术，就像在工作中不使用电脑一样，将被市场淘汰。

在不久的将来，一家大型电信提供商的首席执行官将使用智能手机应用程序来检查其组织的N项战略计划。只需几次点击，她就能知道每个项目的状态，以及每个项目实现的预期收益的百分比。项目章程和关键绩效指标随时可用，每个团队成员的士气水平和关键利益相关者的整体认同也是如此。

透过AI程序，他们可以深入研究“品牌重塑”计划。几个月前，一家大型竞争对手推出了一个新的绿色产品品牌，促使他们的公司加快推出自己的可持续发展计划。许多人工智能驱动的自我革新已经发生，基于项目经理和项目团队的AI管理正在路上。这些应用程序会通知首席执行官需要注意的每一个变化——以及潜在的风险——并优先考虑他们必须做出的决定。

在做出任何决策之前，首席执行官都会打电话给项目经理，后者现在大部分时间都在指导和支持团队，与关键利益相关者保持定期对话，并培养高绩效文化。几周前，该项目稍微落后，应用程序建议团队应该应用敏捷技术来加快一个项目流。

在会议期间，他们模拟了可能的解决方案，并就前进的道路达成了一致。项目计划将自动更新，并发送消息，通知受影响的团队成员和风险承担者有关更改和预期结果的预测。

由于新技术和工作方式的出现，一个原本可能失控（甚至可能失败）的战略项目现在再次成功并取得预期成果。

以上场景可能发生在未来几年。回到现在，项目管理还在原来的标准框架内实施。这个框架几经改版升级，被认为是科学合理的。但目前的项目管理体系并不能提升项目的成功率。

事实也证明，那些获得项目管理师认证（包括中国信息化项目管理师认证）的人员，往往并不懂项目管理。在任何一个项目中，照本宣科都意味着项目失败。小的项目如此，像越南高铁、印度高铁的大型国际项目也是如此。项目越大，那些项目管理书本上的知识越不够用。

但这个问题有望通过AI来完成。未来十年内，基于AI的项目管理软件将取代传统的项目管理软件。记住，AI成功运行的基础是数据。因此，一个企业如果想能更好地利用AI于项目管理，那么现在项目的数据（包括各类文档）就需要电子化，并进行有效的知识管理。

项目管理现状与发展方向

据统计，全球每年大约有48万亿美元投资于项目。但根据斯坦迪什集团（Standish Group）的数据，只有35%的项目被认为是成功的。其他65%的项目造成资源浪费和未实现预期目标，这的确令人震惊。

多年来，在《哈佛商业评论》的研究和出版物中，一直在促进项目管理的现代化。研究发现项目成功率如此之低的一个原因是可用于管理它们的技术的成熟度较低。大多数组织和项目负责人仍在使用电子表格、幻灯片以及其他在过去几十年中没有太大发展的应用程序。当您通过可交付成果和满足的最后期限来衡量项目成功时，这些就足够了。但是，在项目和计划总是不断适应并不断改变业务的环境中，他们做得不够。项目组合管理应用程序有所改进，但规划和团队协作能力，自动化和智能功能仍然缺乏。

如果将人工智能和其他技术创新应用于项目管理可以将项目的成功率提高25%，那么这将为组织、社会和个人带来数万亿美元的价值和收益。上述故事中描述的每一项核心技术都已经准备就绪——现在唯一的问题是，它们多久才能有效地应用于项目管理。

著名市场研究公司Gartner的研究表明，变革即将到来，预计到2030年，80%的项目管理任务将由人工智能完成。新的具有AI能力的项目管理系统离不开大数据、机器学习（ML）、自然语言处理、知识图谱乃至大语言模型的加持。一些研究人员，如Paul Boudreau在他的《将人工智能工具应用于项目管理》一书中，以及越来越多的初创公司，已经开发出了将人工智能和ML应用于项目管理领域的算法。当下一代工具被广泛采用时，将会发生根本性的变化。

破局项目管理的6个关键领域

我们将这些即将到来的技术发展视为前所未有的机遇。组织和项目领导者为这一时刻做好了最充分的准备，将获得最大的回报。项目管理的几乎每个方面，从规划到流程再到人员，都将受到影响。让我们来看看六个关键领域。

1. 更好的选择和优先排序

是的，机器学习（ML）决策将取代公司总经理办公会的一言堂。选择和优先排序是一种预测：哪些项目将为组织带来最大价值？当正确的数据可用时，ML可以检测到其他方法无法识别的模式，并且在进行预测时可以大大超过人类的准确性。ML驱动的优先级将很快导致：

• 更快地确定具备正确基线的启动就绪项目
• 选择具有较高成功机会和最高收益的项目
• 更好地平衡项目组合和组织中的风险概述
• 消除决策中的人为偏见

2. 对项目管理办公室（PMO）的支持

数据分析和自动化初创公司现在正在帮助组织简化和优化项目管理办公室（PMO）的角色。最著名的例子是法国总统埃马纽埃尔·马克龙（Emmanuel Macron）使用最新技术来维护每一个法国公共部门项目的最新信息。这些新的智能工具将从根本上改变项目管理办公室的运作和执行方式：

• 更好地监测项目进展
• 预测潜在问题并自动解决一些简单问题的能力
• 自动准备和分发项目报告，并收集反馈
• 在为每个项目选择最佳项目管理方法方面更加成熟
• 流程和策略的法规遵从性监控
• 通过虚拟助理自动执行状态更新、风险评估和利益相关者分析等支持功能

3. 改进、更快的项目定义、规划和报告

项目管理自动化中最发达的领域之一是风险管理。新的应用程序使用大数据和ML来帮助领导者和项目经理预测风险，否则这些风险可能会被忽视。这些工具已经可以提出缓解措施，很快，它们将能够自动调整计划，以避免某些类型的风险。

类似的方法将很快促进项目定义、规划和报告。这些练习现在是耗时的、重复的，并且大多是手动的。ML、自然语言处理和纯文本输出将导致：

• 通过自动化耗时的用户情景收集和分析，改进了项目范围界定。这些工具将揭示潜在的问题，如歧义、重复、遗漏、不一致和复杂性。
• 促进调度流程和起草详细计划和资源需求的工具
• 自动化报告不仅可以减少人力，还可以用实时数据取代目前的报告（通常是几周前的报告）。这些工具还将比目前更深入地挖掘，以清晰、客观的方式显示项目状态、已实现的收益、潜在的下滑和团队情绪。

4. 虚拟项目助理

事实上，一夜之间，ChatGPT改变了世界对人工智能如何分析海量数据并在纯文本中生成新颖而即时的见解的理解。在项目管理中，像这样的工具将为“机器人”或“虚拟助理”提供动力。甲骨文最近发布了一款新的项目管理数字助理，它可以提供即时状态更新，并帮助用户通过文本、语音或聊天更新时间和任务进度。

数字助理从过去的时间条目、项目计划数据和整体环境来定制交互并智能地捕获关键项目信息。Pmotto是一个已经投入使用的支持ML的虚拟项目助手。用户可以要求Pmotto安排某位工人师傅老张下周粉刷墙壁，并将他的全部时间分配给这项任务。助手可能会回答："根据以前分配给老张的类似任务，看来他需要两个星期来做这项工作，而不是你要求的一个星期。我应该调整它吗？

5. 先进的测试系统和软件

测试是大多数项目中的另一项基本任务，项目经理需要尽早并经常进行测试。如今，很难找到一个大型项目没有多个系统和软件类型，而这些系统和软件类型必须在项目投入使用之前进行测试。很快，目前仅适用于某些大型项目的先进测试系统将得到广泛应用。

伊丽莎白线是英国横贯铁路（Crossrail）项目的一部分，是一条复杂的铁路，新车站、新基础设施、新轨道、和新列车；因此，重要的是，项目的每个元素都经过了严格的测试和调试过程，以确保安全性和可靠性。它需要前所未有的硬件和软件组合，在最初的挑战之后，项目团队开发了Crossrail集成设施。事实证明，这种完全自动化的非现场测试设施在提高系统的效率、成本效益和弹性方面具有不可估量的价值。系统工程师AlessandraScholl-Sternberg描述了它的一些特性：编写了一个扩展的系统自动化库。这使得能够实现复杂的设置，准确地执行健康检查，长期进行耐久性试验，并实施重复性试验。严格的审计可以在工厂24x7运行，没有操作员发生偏见的风险。

用于软件项目的高级和自动化系统测试解决方案将很快允许早期检测缺陷和自我纠正过程。这将显著减少花费在繁琐的测试活动上的时间，减少返工的次数，并最终交付易于使用且无缺陷的解决方案。

6. 项目经理的新角色

对于许多项目经理来说，自动化当前任务的重要部分可能会让他们感到害怕，但成功的项目经理将学会使用这些工具。项目经理不会离开，但他们需要接受这些变化并利用新技术。我们目前认为跨职能项目团队是一群个体，但我们可能很快就会认为他们是一群人类和机器人。

随着从行政工作的转变，未来的项目经理将需要培养强大的软技能、领导能力战略思维和商业头脑。他们必须专注于预期效益的实现及其与战略目标的一致性。他们还需要很好地理解这些技术。一些组织已经将人工智能纳入其项目管理教育和认证计划，美国东北大学正在将人工智能纳入其课程，教授项目经理如何使用人工智能来自动化和改进数据集，并优化项目的投资价值。

数据和人让未来成为现实

当这些工具为组织做好准备时，您将如何确保您的组织为它们做好准备？任何人工智能的采用过程都始于，但你也必须让你的人做好准备。

训练人工智能算法来管理项目将需要大量与项目相关的数据。您的组织可能会保留大量的历史项目数据，但它们很可能以各种文件格式存储在分散在不同系统中的数千个文档中。信息可能是过时的，可能使用不同的分类法，或者包含离群值和间隙。花费在准备使用ML算法上的大约80%的时间集中在数据收集和清理上，它获取原始和非结构化数据，并将其转换为可以训练机器学习模型的结构化数据。

如果没有可用且妥善管理的数据，人工智能转型永远不会在你的组织中发生——但如果你不同时让自己和你的团队为变革做好准备，人工智能转型就不会蓬勃发展。

新一代工具不仅会改变我们管理项目的技术，还会彻底改变我们在项目中的工作。项目经理必须准备好指导和培训他们的团队，以适应这种转变。他们应该增加对人际互动的关注，同时尽早发现员工的技术技能缺陷，并努力解决这些问题。除了关注项目可交付成果外，他们还应该关注创建高绩效团队，其中成员获得所需的许可。他们表现得最好。

如果您正在认真考虑将人工智能应用到您的项目和项目管理实践中，以下问题将帮助您评估您的决定。

• 您是否准备好花时间对所有项目（包括最新的状态更新）进行准确的清点？
• 您是否可以在几个月内投入一些资源来收集、清理和组织您的项目数据？
• 您是否已下定决心放弃旧的项目管理习惯，例如每月的进度报告？
• 您是否准备投资对您的项目管理社区进行这种新技术的培训？
• 他们是否愿意走出传统的舒适区，并从根本上改变他们管理项目的方式？
• 您的组织是否已准备好接受和采用新技术，并在风险越来越高的情况下交出决策权？
• 您准备好让这项技术在学习如何更好地为您的组织执行时犯错误了吗？
• 此项目的执行发起人在您的组织中是否有能力和信誉来领导此转型？
• 高层领导是否愿意等待几个月，甚至一年，才开始看到自动化的好处？

如果所有这些问题的答案都是肯定的，那么你已经准备好开始这一开创性的转型。如果你有一个或多个“否”的答案，那么你需要在继续之前把它们变成“是”。

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正如我们所看到的，人工智能在项目管理中的应用将带来显著的好处，不仅是在行政和低价值任务的自动化方面，更重要的是，将人工智能和其他颠覆性技术纳入你的工具箱，将帮助你的组织、领导者和项目经理更成功地选择、定义和实施项目。

我们故事中的CEO曾经处在你今天所处的位置。我们鼓励您现在就朝着项目管理未来的积极愿景迈出第一步。