近年来，人工智能（AI）在多个领域取得了重大进展，包括但不限于：

l 生成式人工智能

l 机器学习

l 面部识别

l 金融系统

l 客户服务

l 医疗诊断

全球人工智能市场预计将从 2024 年的 1960 多亿美元增长到 2030 年的 1.8 万亿美元，大量人员接受了培训，并创建了大量涵盖各个领域的人工智能工具。作为项目经理，您可能想知道人工智能如何帮助项目管理以及从哪里开始。

全球人工智能市场预计将从2024年的1960多亿美元增长到2030年的1.8万亿美元，这一增长趋势表明了AI技术的广泛应用和巨大潜力。随着大量人员接受AI培训，以及大量涵盖各个领域的人工智能工具的创建，相信项目经理会对AI在项目管理中如何发挥重要作用非常感兴趣。

如何开始应用项目管理AI

在项目管理中应用人工智能（AI）时，人员和数据是两个关键的起点。

人员因素

任何新方法的引入都伴随着风险，而人员的参与是决定项目成功与否的关键。因此，提升项目经理对AI的认识和能力是首要任务。项目经理可能会认为AI工具还不够成熟，但完美无缺的工具是不存在的。

如果项目经理具备利用现代技术提高工作效率的思维，他们会积极探索如何利用机器人流程自动化（RPA）和 AI 来超越竞争对手。他们会认识到，在应用AI工具之前，数据的准备非常重要。

数据准备

实际上，任何项目管理的 AI 实施都始于数据。要训练 AI 算法管理项目，需要大量的项目相关数据。企业可能积累了大量的历史项目数据，但这些数据可能以不同的文件格式存储在多个系统中，分散在成千上万的文档中。这些信息也可能已经过时，使用了不一致的分类法，或者包含异常值和空白。

准备机器学习（ML）算法所需的时间中，大约80%都花在了数据收集和清洗上，这个过程将原始和非结构化的数据转化为可以训练机器学习模型的结构化数据。如果没有可用且管理得当的数据，企业实现 AI 转型的可能性就会大大降低。

利用全数字化管理平台 

全数字化管理平台通过在线互动和交易，将人与企业紧密联系起来。这样的平台可以服务于多种业务需求，包括但不限于：

l 项目管理：管理项目规划和实时项目执行

l 业务运营：简化工作流程和 IT 系统，并标准化业务流程

l 客户参与：服务客户，创造智能以改善运营

l 产品开发：开发和推出产品

l 数据分析：为员工提供数据、分析和见解

l 连接买家和卖家：将业务互动转移到线上，并收集和解释数据以实时调整价格

对于项目经理而言，需要对所有项目进行精确的盘点，并将其导入全数字化平台。虽然项目经理可以手动清理并数字化所有项目数据，但这个过程可能会非常繁琐且耗时，尤其是那些涉及采购、分包和外包的大型项目。如果您需要关于全数字化管理平台的建议，欢迎联系我们。

选择 AI 工具

在项目管理领域，项目经理主要需要预测性的AI工具。像ChatGPT这样的生成式 AI 工具可能并不适合项目需求。项目经理应让团队深入研究并选择适合特定情况的 AI 工具，例如：

l 线性回归

l 多项式回归

l 决策树

l 随机森林

l XGBoost

l K-近邻算法（KNN）

l 支持向量机（SVM）

l 神经网络

选择正确的工具对于实现项目管理的自动化和智能化至关重要。

制定 AI 实施路线图

实施 AI 项目，需要制定一份清晰的路线图。路线图不仅提供了一个可视化的计划，还有助于确保项目的成功。以下是示例路线图：

明确好清晰的路线图，将为项目团队带来以下关键优势：

l 清晰度：路线图明确了项目的目标、时间表和里程碑，确保团队成员对项目有共同的理解。

l 沟通：它为讨论项目进展和变更提供了一个共享的参考框架。

l 优先排序：路线图帮助确定哪些任务最为紧迫，需要优先处理。

l 问责制：它使利益相关者能够跟踪项目进度，并确保项目目标的实现。

l 风险识别：路线图有助于在项目初期就识别潜在的挑战和延误。

如果在制定路线图或 AI 实施过程中有任何疑问，欢迎随时联系我们。