Các khóa học đã đăng ký

Trí thông minh nhân tạo sẽ thay đổi quản lý dự án như thế nào?

Mặc dù không theo hướng cách mạng như đã được “tiên đoán’’,  AI đang từng bước trở thành hiện thực và để lại tác động sâu sắc đến cách con người làm việc. Đặc biệt, sự ảnh hưởng của AI đến quản lý dự án là rất đáng kể. Trong tương lai, AI sẽ trở thành một công cụ hữu dụng, nâng cao chất lượng quản lý dự án và giải phóng các PM để tập trung vào các lĩnh vực cần gia tăng giá trị.

Andy Jordan - ngày 22 tháng 10 năm 2018

Trí thông minh nhân tạo (AI) đã có sự phát triển “khác thường”. Trong khi hầu hết các tiến bộ công nghệ trong những năm gần đây bùng nổ như một xu thế, AI vẫn tồn tại như một khái niệm “không chân thực”. Thậm chí đến thời điểm này, sự thật về AI có thể gây thất vọng với những người từng ôm giấc mộng về 1 cuộc cách mạng toàn diện của trí thông minh nhân tạo.

Mặc dù không theo hướng cách mạng như đã được “tiên đoán’’,  AI đang từng bước trở thành hiện thực và để lại tác động sâu sắc đến cách con người làm việc. Đặc biệt, sự ảnh hưởng của AI đến quản lý dự án là rất đáng kể. Trong tương lai, AI sẽ trở thành một công cụ hữu dụng, nâng cao chất lượng quản lý dự án và giải phóng các PM để tập trung vào các lĩnh vực cần gia tăng giá trị.

Giảm thiểu sự không chắc chắn

Lợi ích lớn nhất mà tôi thấy từ AI là khả năng giảm thiểu sự ‘’mơ hồ’’ trong quá trình lập kế hoạch và quản lý dự án. Quản lý rủi ro là một ví dụ rõ ràng. Với phương pháp quản lý rủi ro truyền thống, chúng ta yêu cầu những đánh giá thực tế từ khi thông tin còn chưa rõ ràng:

  • Chúng ta yêu cầu các thành viên trong nhóm xác định các rủi ro từ rất sớm khi chưa có ai thật sự hiểu về các chi tiết của dự án, hoặc các biến số cần được quản lý.
  • Sau đó, chúng ta yêu cầu cũng nhóm người đó đánh giá mức độ nghiêm trọng và khả năng xảy ra của những rủi ro, mặc dù họ chỉ có sự hiểu biết cơ bản về sự tồn tại của rủi ro đó.
  • Chúng ta yêu cầu mọi người xác định các cách thức kiểm soát và khắc phục hậu quả rủi ro (hoặc cả hai) dựa trên cơ sở thông tin không đầy đủ đó.
  • Chúng ta đưa ra các quyết định quan trọng về cách dự án sẽ được chạy dựa trên các lớp thông tin không đầy đủ và không chắc chắn này.

Đồng thời, chúng ta bỏ qua thực tế là mọi người thường có xu hướng lạc quan trong bước đầu triển khai dự án khi chưa phát sinh sự cố. Do đó, các thành viên trong nhóm sẽ đánh giá thấp những rủi ro được xác định (sự lạc quan tự nhiên này là lý do chính làm cho chi phí, lịch trình và rủi ro vượt quá hạn định cho phép).

Rủi ro chỉ là một ví dụ, chúng ta sử dụng các phương pháp tiếp cận cơ bản để đưa ra ước tính tương tự cho ngân sách và tiến độ (ở cấp độ vĩ mô), phát triển kế hoạch tổng thể và bất kỳ lĩnh vực nào khác của dự án (thông số chất lượng và kiểm tra, kế hoạch nguồn lực và tiến độ, v.v.).

Đây là tất cả các lĩnh vực mà AI có thể có tác động tích cực ngay lập tức. Phần mềm quản lý danh mục dự án hiện đại cung cấp nhiều dữ liệu quá khứ được lưu trữ theo cách thức tương đối dễ truy cập. Bằng cách sử dụng phần mềm để phân tích các dự án trong quá khứ, ta có thể lập các ước tính ngay lập tức (cho bất kỳ điều gì như rủi ro, chất lượng, tiến độ,…), có tính chính xác cao hơn so với ước tính chủ quan hoàn toàn do con người cung cấp.

Tuy nhiên, đây không phải là phát hiện mới - phần mềm vốn đã làm được điều đó từ lâu rồi. Điều mới mẻ là khả năng áp dụng Machine learning trên dữ liệu đó - hoặc áp dụng nó cho các dự án trong quá khứ với kết quả cụ thể (nếu cơ sở dữ liệu lịch sử đủ mạnh) hoặc thay đổi hiệu suất thực tế của các dự án trong hiện tại. Không chỉ xác định các vấn đề nhanh hơn khả năng quản lý thuần túy của con người, AI còn cho phép phần mềm cải thiện chất lượng của các kế hoạch và dự báo, làm giảm yếu tố không rõ ràng trong dự án.

Lợi ích lớn hơn nữa chính là khả năng cải thiện tính chính xác của dự báo cho dự án trong tương lai dựa trên dữ liệu đó; và dĩ nhiên là càng nhiều thông tin được thu thập, chất lượng dự án càng tăng. Rõ ràng, điều đó gia tăng cơ hội thành công, tiết kiệm tối ưu thời gian và chi phí, cho phép cải thiện lợi nhuận trên ngân sách dự án.

Cải thiện dự đoán

Rõ ràng giảm thiểu yếu tố ‘’mơ hồ’’ sẽ cải thiện hiệu suất của dự án. Nhưng AI lại có thể mang lại lợi ích vượt xa mong đợi đơn thuần đó. Ta biết rằng các dự án nếu tiếp tục phát triển ở quy mô lớn hơn sẽ trở thành các chương trình và danh mục đầu tư. Đối với nhiều tổ chức, dự báo ở các cấp độ này chỉ đơn giản sự tổng hợp từ các dự báo của các dự án khác. Machine learning có thể được áp dụng cho dữ liệu lịch sử nếu có, hoặc theo thời gian khi dữ liệu hiện tại được tạo ra, để điều chỉnh những dự báo nhằm ngăn ngừa tình trạng phức tạp phát sinh khi kết hợp các sáng kiến.

Số lượng tuyệt đối của các biến liên quan, đặc biệt là ở cấp độ danh mục đầu tư, đã làm cho việc phát triển và duy trì các dự báo chính xác về hiệu suất chống lại tất cả biến trở nên không khả thi. Nhưng, AI lại có thể cung cấp sự rõ ràng và chính xác. Mặc dù có thể mất một vài chu kỳ đánh giá để đưa ra dự báo có chất lượng tương đương với sản phẩm của các nhà quản lý danh mục đầu tư có kinh nghiệm, giá trị lợi ích của AI vẫn tồn tại.

Tuy nhiên, AI cũng có thể đưa ra dự báo vượt xa danh mục dự án. Khi chúng ta kết hợp dữ liệu từ danh mục đầu tư với dữ liệu từ kế hoạch, chúng ta có thể phát triển hệ thống cảnh báo sớm cho những thách thức phía trước. Lập kế hoạch và quản lý tài nguyên là ví dụ rõ ràng nhất. Trong thế giới cạnh tranh khốc liệt hiện nay, nguồn lực hiếm khi ổn định. Công nghệ thúc đẩy sự phát triển liên tục các kỹ năng và yêu cầu các nhân viên phải liên tục được đào tạo và thu gom kiến thức qua các bằng cấp chứng nhận.

Đồng thời, các nguồn lực hiện có trở nên lỗi thời và một số kỹ năng chuyên môn chỉ cần thiết trên cơ sở tạm thời. Việc cố gắng xác định thời điểm tuyển dụng và thời điểm thuê ngoài - hoặc thời điểm cần đào tạo với thời điểm ký hợp đồng — trở nên cực kỳ khó khăn. Ngoài ra, thời gian cần thiết cho các quá trình đó (đào tạo và tuyển dụng đặc biệt) có thể kéo dài rất lâu. Đây là lĩnh vực mà AI có thể hỗ trợ — và nếu dữ liệu doanh nghiệp được tích hợp đủ tốt, nó có thể xác định ở bất kỳ vị trí nào khác trong tổ chức mà nguồn lực đó tồn tại, hoặc thậm chí tạo ra nguồn lực đó. Ngoài ra, AI có thể đưa ra các khuyến nghị về lực lượng nhân sự phù hợp nhất cho đào tạo dựa trên các kỹ năng hiện tại và nhu cầu trong tương lai. Nếu cá nhân cần được thuê ngoài, AI cũng có thể đưa ra các đề xuất và phương án tiếp cận và “giữ chân” nhân lực đó.

Cách tiếp cận này không bị giới hạn trong quản lý nhân sự. Nó có thể được sử dụng trong tài chính để xác định ngân sách đầu tư thích hợp cho danh mục đầu tư, và có thể được áp dụng cho nhiều yếu tố của quá trình lập kế hoạch và lựa chọn để xác định dự án nào sẽ được phê duyệt trong giai đoạn tiếp theo. AI cũng giám sát dự án để xác định khi nào cần thực hiện thay đổi. Mô hình danh mục đầu tư do AI cung cấp sẽ mạnh hơn và tốn ít thời gian hơn các phương pháp thủ công và cũng có thể được áp dụng để tạo ra các phương án lập kế hoạch dự án tiềm năng — khai thác mọi thứ từ hệ thống bán vé CNTT đến dữ liệu vận hành hiệu quả.

Rào cản mới đối với AI

Công nghệ chính là rào cản lớn nhất trong quá khứ. Tuy nhiên hiện nay, sự phát triển tân tiến của Machine Learning đã chứng minh khả năng cải thiện hiệu quả kinh doanh khi áp dụng trên một bộ dữ liệu tích hợp toàn diện.

Vấn đề bây giờ là thuyết phục các tổ chức không chỉ nắm lấy công nghệ này, mà còn áp dụng nó trong càng nhiều lĩnh vực khác nhau càng tốt. Với những biện pháp kể trên, AI cải thiện được hiệu suất dự án và giải phóng bộ máy nhân sự, qua đó đem đến kết quả kinh doanh tăng trưởng vượt bậc – không loại trừ lĩnh vực nào.

Tuy nhiên, AI lại rất dễ sụp đổ. Các quy trình lỗi thời, công nghệ lạc hậu và dữ liệu không đầy đủ không thể là nền tảng để AI phát triển. AI đòi hỏi sự đầu tư kỹ thuật toàn diện, hướng đến sự thay đổi văn hóa và hình thức vận hành tổ chức. Vì thế, tận dụng dữ liệu chỉ là bước khởi đầu; phải có niềm tin vào dữ liệu và các đề xuất mà phần mềm xử lý dữ liệu đó đưa ra.

Kết luận

Các nhà quản lý dự án nên chủ động tận dụng AI trong nhiều lĩnh vực nhất có thể. Trái ngược với nỗi sợ của nhiều người rằng AI sẽ thay thế vị trí của họ, thực chất AI lại giúp cho công việc của chúng ta trở nên thú vị hơn, mang lại nhiều giá trị hơn. Thay vì quản lý dự án dựa trên các phương pháp ước tính lỗi thời, nhờ vào AI, các nhà quản lý dự án sẽ nắm trong tay những bản kế hoạch chính xác, đáng tin cậy; tăng cường khả năng phát hiện bất ổn và đưa ra các đề xuất chất lượng để giải quyết vấn đề. Vì tiết kiệm được thời gian quản lý, kỹ năng phản ứng và đối phó với thách thức (hoặc thậm chí ngăn chặn thách thức trước khi nó diễn ra) nên người làm quản lý dự án dần dần trở nên sắc bén hơn.

Đối với các nhà quản lý dự án, AI đóng vai trò như một trợ lý vạn năng – với năng lực xử lý công việc vượt trội gấp nhiều lần con người. Đây là yếu tố chứng minh sự đầu tư của tổ chức vào AI là một lựa chọn hoàn toàn chính xác.

Nguồn:https://www.projectmanagement.com/articles/500383/How-AI-Will-Change-Project-Management? 

Người dịch: Kat Trần - Atoha

Xem thêm:

 


Cũ hơn Mới hơn


Thông tin liên hệ

Đăng ký khóa Public
Chúng tôi hỗ trợ các học viên cá nhân đăng ký khóa học public
Đăng ký khóa Inhouse
Tư vấn về các nhu cầu đào tạo của doanh nghiệp
Đăng ký khóa online
1000PMPPROGRAM
Câu hỏi thường gặp

“Có. Atoha sẽ có chứng nhận hoàn thành chương trình đào tạo dành cho học viên và cung cấp 35 giờ đào tạo bắt buộc (1 trong 3 điều kiện thi lấy chứng chỉ PMP quốc tế)."

“Cả 2. Tài liệu có thể là tiếng Anh hoặc tiếng Việt tùy vào lớp. Atoha có thể đào tạo bằng cả tiếng Anh hoặc tiếng Việt."

“Chưa. Học viên sẽ cần đóng phí thi trực tiếp cho viện PMI nếu muốn đăng ký thi, phí thi tham khảo 555 USD/học viên. Tham khảo thêm tại: www.pmi.org"

“Một số khách hàng tiêu biểu giảng viên chúng tôi đã triển khai như: GE, Apave, Square Group, GEA, Heineken, Sonion, Vinamilk, Mobifone, VNPT, Vascara, Lazada, Suntory Pepsico, VNT19, BIDV, PVcombank, Vietinbank, FECON, Harvey Nash, NTU, FPT, RHDHV, Nestle, Hoa Binh, Coteccons, Cofico,.."

Liên hệ ngay với Atoha để được tư vấn về chương trình phù hợp