オギ・ジュラスコヴィッチは、の創設者である。 ファーストサイトガイド.com .彼のウェブサイトでは、人々が適切なスキルの組み合わせで成功するオンラインビジネスを構築する手助けをしようとしている。オンライン指導のほかに、マウントバイクやフレンチーのジャンボの散歩など、オフラインの活動も楽しんでいる。
自分の利息となる業界やニッチのパルスを把握することは非常に重要だが、ある日目を覚ますと、ガートナーが人工知能（AI）に支配されると予測しているのを目にしたら、やることは？ 2030年までにプロジェクト管理タスクの80％がAIに引き継がれる。 ?良いニュースだと思いますか、それとも憂慮すべきニュースだと思いますか？
最初の プロジェクト管理ソフト スイートが発売されると、ニッチ全体が自動化、AI、MLの実装に見出し始めた。
AIがプロジェクトマネージャーに取って代わるわけではないからだ。AIは、退屈で反復的なタスクを引き継ぎ、データを活用して貴重な洞察をリアルタイムで提供してくれるに違いない。
それでは AIとプロジェクトマネージャー は将来、一緒に仕事をすることになるだろう。
プロジェクト管理におけるAIの現状は？
プロジェクト管理の本質は、プロジェクトの成功に不可欠なプロセスを包括するカテゴリーである。これらのプロセスには、プロジェクトプランのあらゆる側面が含まれる：
- タスクの概要と定義
- 予算プラン
- リスクの特定と対策リスク管理戦略* コミュニケーションチャネルとコミュニケーションプランの策定
- プロジェクトスケジュールの作成
- タスクに対するリソースの割り当て
AIはプロジェクト管理にも進出しており、さまざまなことに役立っている。最も一般的なユースケースは ワークフロー自動化 .しかし、AIは以下のような仕事の他の部分の効率化にも役立つ：
- プロジェクトの納期予測
- プロジェクト・コストの見積もり
- キャパシティ・ニーズの予測
- 自動スケジューリング
- リソースの最適化
- リアルタイムでのリスクモニタリング
- ボトルネックの特定
- AIマーケティングツール
すでに会社を経営している人も、これから経営しようと計画している人も オンラインビジネスを始めるかどうか AIは、自動操縦でプロジェクトを効率化するのに役立つ。
複雑なプロジェクトを理解するAIの能力
単純なプロジェクトを理解するのは簡単だ。タスクがいくつかあり、人数が少なく、必要なリソースが単純であれば、やることに1人以上は必要ない。問題は、規模が大きくなってからだ。プロジェクトを理解し、プロジェクトが軌道から外れる前に時間内に決断を下すことは、何百ものタスク、タスク依存関係、人、リソースがあれば不可能に近い。
プロジェクト管理はおろか、プロジェクトをプランニングすることだけでも大変だ。人間が扱うには情報が多すぎるのだ。そこでAIが役立つ。なぜか？なぜなら、AIは扱うべき情報の量を気にしないからだ。実際、データを与えれば与えるほど、その量は増えていく、 より正確な判断を下すだろう。 .
ハングオーバー
/参照 https://giphy.com/gifs/filmeditor--the-hangover-movie-3owzW5c1tPq63MPmWk GIPHY /%href/
プロジェクトを理解する上で、AIがより優れている点がもうひとつある。過去のプロジェクトデータをすべてAIに送り込むことができる。AIはすべてのデータセットに目を通し、パターンを発見し、そして最も重要なことは、そこから学習することだ。そのデータのおかげで、AIは今後のプロジェクトについて正確な予測を立てることができる。
また、この知識を現在のプロジェクトに役立てることもできる。エラーやボトルネックを早期に発見することができるのだ。
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データのより良い理解
プロジェクトをよりよく理解するAIの能力は、データを理解する能力に基づいている。AIは、与えられたデータからパターンを特定し、学習することができるだけではない。AIは、データセットに含まれる2つの変数の相関関係を特定することもできる。
AIは履歴データを使って、完璧に最適化されたワークフローを作成し、バランスの取れた仕事と休みのスケジュールを作成し、プロジェクトの各フェーズにおける作業負荷を見積もることができる。さらに、現在の従業員がプロジェクトを完了するのに十分な知識とスキルを持っているかどうかも評価できる。そうでない場合は、トレーニングによって改善が必要なチームメンバーをピンポイントで特定します。
AIはどのようにデータを理解するのか？以下に最も重要なものを挙げる。 AIのサブドメイン がある：
- 機械学習-これはデータを理解する上でおそらく最も重要なAIサブドメインである。機械が過去の経験から学び、十分な情報に基づいた結論を出すのを助ける。
- ディープラーニング（深層学習）-MLのサブドメインとして、ディープラーニングはさらに、インテリジェントな意思決定を独自に行う機械の能力を拡張する。
- ニューラルネットワーク-データを理解し、変数間の接続を発見するために開発された数多くのアルゴリズムを指す。
- 自然言語処理-機械が言語を理解するのを助ける
- 認知コンピューティング-機械が人間の思考プロセスをエミュレートするのを助ける
パイレーツ・オブ・カリビアン via GIPHY
リスク管理の向上
どのプロジェクトもユニークだが、共通しているのは、どんなにうまくプランニングされていても、プロジェクトの品質や競争力を脅かすリスクは常に存在するということだ。 リスクマネジメント戦略 はプロジェクト管理と同じくらい古くからある。しかし、AIがそれをまったく新しいレベルに引き上げる。
AIが管理できるのは、過去のプロジェクトデータからの学習とプロジェクト・シミュレーションの2つの方法だ。AIは、過去にプロジェクトの遅延や失敗を招いたすべてのリスク要因を割り出し、現在のプロジェクトにそれが存在するかどうかを判断することができる。
もう一つは、AIがプロジェクトのシミュレーションを行うことである。何千もの異なるシナリオでリスクと機会をシミュレーションし、最適なものを選ぶことができる。 プロジェクト管理戦略 特定のプロジェクトに対する
ボーナス *AI テキストジェネレーター*
適用可能な助言と洞察
プロジェクト管理者には、完了したプロジェクトを何十件も見て回り、プロジェクト遅延の要因を探す余裕はない。山積みのレポート、何百ものテーブル、パフォーマンス評価から洞察を得ることは難しい。プロジェクトごとにカスタムワークフローを手作業で作成するのも時間がかかる。
AIはそれを完全に自動化することができる。AIは、過去のプロジェクトデータから学習し、数え切れないほどのワークフローを実行することができる。 プロジェクト実行 シミュレーション、ワークフローの最適化、そして
/最適化する。 https://clickup.com/ja/blog/65946/undefined/ プロジェクトの監視 /%href/
リアルタイムで。AIはオンデマンドで実用的なアドバイスや洞察を提供できる。リアルタイムで洞察を得たい場合でも、将来のプロジェクトのために助言を求める場合でも、/AIは以下を提供し、支援することができます。 リスクなしでタスク自動化を合理化する .
で、やることは？
今日、AIとプロジェクト管理の間には多くの接点がある。
現状を鑑みれば、AIがプロジェクト管理ソフトウェアのニッチに浸透し続け、新たな便利な機能や特徴を導入していくと考えていいだろう。
最先端の プロジェクト管理自動化 などのツールがある。
/などのツールがある。 http://clickup.com ClickUp /参照
は、多機能ダッシュボードから本格的なタスク自動化まで、すでに多くの利点を提供している。
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