Miért dől el minden az elején
A portfóliódöntések ma a legtöbb szervezetben politikai és intuitív folyamatok. A hangosabb terület kap erőforrást, a vezetői kedvenc projekt előreugrik a sorban, a szponzor optimista üzleti terve pedig ritkán találkozik utólagos ellenőrzéssel. Nieto-Rodriguez és Vargas elemzése szerint az AI itt három dolgot tud jobban az embernél. Következetesen alkalmazza ugyanazokat a szempontokat minden jelöltre, tanul a lezárt projektek tényadataiból, és nem érdekelt az eredményben. A gép nem tudja, melyik igazgató projektje a jelölt, és ez ebben az esetben előny.
Mire képes ma a gyakorlatban
A kiválasztásban az AI a beérkező projektjavaslatok szűrésénél kezd. Összeveti a javaslatot a stratégiai célokkal, kikeresi a hasonló múltbeli projekteket, és a tényadataik alapján jelzi, mennyire reális a terv. A priorizálásban a portfólió egészét nézi, átfedéseket és erőforrásütközéseket talál, és forgatókönyveket számol arról, mi történik, ha egy projekt csúszik vagy kiesik. A folyamatos felülvizsgálatban pedig azt figyeli, hogy a futó projektek üzleti indoka él-e még, vagy a piac időközben elmozdult alóluk.
Fontos kimondani, mit nem csinál a gép. Nem dönt. A portfóliódöntés erőforrások és kockázatok vállalásáról szól, ez vezetői felelősség, amit nem lehet és nem is szabad delegálni. Az AI a döntés előkészítését veszi át, a szempontok következetes végigszámolását, vagyis pont azt a részt, amire ma a legkevesebb idő jut.
Egy kérdés, amit minden javaslatnál tegyél fel. Mit mondanak a hozzá leginkább hasonló, már lezárt projektjeink tényadatai erről a tervről. Ha erre a kérdésre ma nem tudsz válaszolni, az nem az AI korlátja, hanem az adataidé. A kilencedik leckében pontosan ezt fogjuk rendbe tenni.
Az első lépés a saját portfóliódnál
Nem kell hozzá új rendszer, hogy elkezdd. A meglévő projektlistád, a lezárt projektek terv és tény adatai, valamint egy nyelvi modell már elég ahhoz, hogy a következő portfólióülésre készüljön egy elemzés arról, hol térnek el rendszeresen a terveink a valóságtól, és melyik futó projekt hasonlít a korábbi problémás esetekre. Ez egyetlen délután munkája, és jellemzően kényelmetlenebb, tehát értékesebb kérdéseket vet fel, mint egy féléves eszközbevezetési projekt.
Források és további olvasnivaló
Antonio Nieto-Rodriguez és Ricardo Vargas, How AI Will Transform Project Management, Harvard Business Review, 2023, a projektkiválasztásról és a priorizálásról szóló elemzéssel. A döntés-előkészítés és a döntés szétválasztásáról az AI a projektmenedzsmentben cikkemben írtam.
Workshop
AI Transformation Day
Egésznapos, vezetőknek szóló program. Feltérképezzük, hol tart a szervezet, mi az első reális lépés, és milyen belső feltételek szükségesek a sikerhez. A nap végén konkrét, priorizált cselekvési lista.
Érdekel a program →