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관심 있는 산업이나 틈새 시장의 펄스를 파악하는 것은 매우 중요하지만, 어느 날 아침에 일어나서 Gartner가 인공지능(AI)이 모든 일을 대신할 것이라고 예측하는 것을 보면 어떻게 해야 할까요? 2030 년까지 프로젝트 관리 작업의 80 % ? 좋은 소식이라고 생각하시나요, 아니면 놀라운 소식이라고 생각하시나요?
첫 번째 프로젝트 관리 소프트웨어 제품군이 출시되면서 전체 틈새 시장이 자동화, AI, ML 구현으로 제목을 바꾸기 시작했습니다.
AI가 프로젝트 관리자를 대체하지는 않을 것이기 때문에 이를 놀라운 소식으로 볼 필요는 없습니다. 지루하고 반복적인 작업을 대신하고 데이터를 활용하여 귀중한 인사이트를 실시간으로 제공할 뿐입니다.
그 방법을 살펴봅시다 AI 및 프로젝트 관리 는 앞으로 함께 일할 것입니다.
현재 프로젝트 관리에서 AI는 어디에 있나요?
프로젝트 관리는 본질적으로 모든 프로젝트의 성공에 필수적인 프로세스를 포괄하는 범주입니다. 이러한 프로세스에는 프로젝트 플랜의 모든 측면이 포함됩니다:
- 작업 개요 및 정의
- 예산 계획
- 위험 식별 및 계획 수립위험 관리 전략
- 커뮤니케이션 채널 및 커뮤니케이션 플랜 개요 작성
- 프로젝트 일정 만들기
- 작업에 대한 리소스 할당
AI는 프로젝트 관리에 도입되어 다양한 도움을 주고 있습니다. 가장 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다 워크플로우 자동화 . 그러나 AI는 다음과 같은 다른 부분의 업무 효율화에도 도움이 될 수 있습니다:
- 프로젝트 납기일 예측
- 프로젝트 비용 추정 수행
- 용량 요구 사항 예측
- 자동 스케줄링
- 리소스 최적화
- 실시간 위험 모니터링
- 병목 현상 식별
- AI 마케팅 도구
이미 회사를 운영 중이거나 계획 중인지 여부에 관계없이 온라인 비즈니스 시작하기 에서 AI가 자동 조종으로 프로젝트를 간소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
복잡한 프로젝트를 이해하는 /## AI의 능력
간단한 프로젝트는 쉽게 이해할 수 있습니다. 몇 가지 작업, 소수의 인원, 간단한 리소스 요구 사항만 있으면 한 명 이상의 인력이 필요하지 않습니다. 문제는 규모가 커지기 시작할 때 시작됩니다. 수백 개의 작업, 작업 의존성, 사람 및 리소스가 있으면 프로젝트를 이해하고 프로젝트가 궤도를 벗어나기 전에 적시에 결정을 내리는 것이 거의 불가능해집니다.
프로젝트 관리는 말할 것도 없고 프로젝트를 계획하는 것 자체도 어렵습니다. 사람이 감당하기에는 정보가 너무 많기 때문입니다. 바로 이 지점에서 AI가 도움을 줄 수 있습니다. 왜 그럴까요? AI는 처리해야 하는 정보의 양에 구애받지 않기 때문입니다. 오히려 더 많은 데이터를 제공하면 제공할수록 더 잘 처리합니다, 더 많은 데이터를 제공할수록 더 정확한 결정을 내릴 수 있습니다 .
행오버 경유 GIPHY 프로젝트를 이해하는 데 있어 AI가 더 나은 점이 한 가지 더 있습니다. 과거의 모든 프로젝트 데이터를 AI에 제공할 수 있습니다. AI는 모든 데이터 세트를 살펴보고 패턴을 발견하며 가장 중요한 것은 이를 통해 학습합니다. 이 데이터 덕분에 AI는 향후 프로젝트를 정확하게 예측할 수 있습니다.
또한 이러한 지식을 바탕으로 현재 진행 중인 프로젝트에 도움을 줄 수 있습니다. 오류와 병목 현상을 조기에 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.
보너스: AI 콘텐츠 생성 도구 & Copy AI Alternatives
데이터에 대한 더 나은 이해
AI가 프로젝트를 더 잘 이해하는 능력은 데이터를 이해하는 능력에 기반합니다. AI는 패턴을 식별하고 사용자가 입력한 데이터로부터 학습할 수 있을 뿐만 아니라. 또한 아무도 생각하지 못했던 데이터 세트의 두 변수 간의 상관관계를 파악할 수도 있습니다.
AI는 역사적 데이터를 사용하여 완벽하게 최적화된 워크플로우를 만들고, 균형 잡힌 업무 및 휴가 일정을 만들고, 프로젝트의 모든 단계에 대한 업무량을 추정할 수 있습니다. 심지어 현재 인력이 프로젝트를 완료할 수 있는 충분한 지식과 기술을 보유하고 있는지 여부도 평가할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 교육을 통해 개선이 필요한 팀원을 정확히 찾아내세요.
AI는 어떻게 데이터를 더 잘 이해하나요? 가장 중요한 것은 다음과 같습니다 AI 하위 도메인 를 활성화합니다:
- 머신 러닝 - 데이터를 이해하는 데 가장 중요한 AI 하위 도메인일 것입니다. 기계가 과거 경험을 통해 학습하고 정보에 입각한 결론을 내릴 수 있도록 도와줍니다
- 딥 러닝 - ML의 하위 도메인인 딥 러닝은 기계가 독립적으로 지능적인 의사 결정을 내릴 수 있는 능력을 더욱 확장합니다
- 신경망 - 데이터를 이해하고 변수 간의 연결을 발견하는 데 도움이 되도록 개발된 수많은 알고리즘을 의미합니다
- 자연어 처리 - 기계가 언어를 이해하는 데 도움을 줍니다
- 인지 컴퓨팅 - 기계가 인간의 사고 과정을 모방하도록 돕습니다
캐리비안의 해적 GIPHY 제공
향상된 리스크 관리
모든 프로젝트는 고유하지만, 아무리 잘 플랜을 짜더라도 프로젝트의 품질과 경쟁에 위협이 되는 위험은 항상 존재한다는 공통점이 있습니다. 리스크 관리 전략 는 프로젝트 관리만큼이나 오래된 개념입니다. 하지만 AI는 이를 완전히 새로운 차원으로 끌어올리기 위해 여기에 있습니다.
AI는 과거 프로젝트 데이터를 통한 학습과 프로젝트 시뮬레이션이라는 두 가지 방식으로 관리할 수 있습니다. AI는 과거에 프로젝트 지연과 실패의 원인이 된 모든 위험 요소를 파악하고 현재 프로젝트에 존재하는지 여부를 결정할 수 있습니다.
두 번째는 AI가 프로젝트의 시뮬레이션을 실행하는 것을 말합니다. 수천 가지 시나리오에서 위험과 기회를 시뮬레이션하여 최적의 시나리오를 선택할 수 있습니다 프로젝트 관리 전략 특정 프로젝트에 대해.
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적용 가능한 조언 및 인사이트
프로젝트 관리자는 완료된 수십 개의 프로젝트를 검토하여 프로젝트 지연에 기여한 요인을 찾아낼 수 있는 여유가 없습니다. 수많은 보고서, 수백 개의 테이블, 성과 평가에서 인사이트를 얻기도 어렵습니다. 또한 모든 프로젝트에 대한 맞춤형 워크플로우를 수동으로 만드는 데도 많은 시간이 소요됩니다.
AI는 이를 완전히 자동화할 수 있습니다. 과거 프로젝트 데이터로부터 학습하고, 무수히 많은 작업을 실행하고 프로젝트 실행 시뮬레이션, 워크플로우 최적화, 그리고 프로젝트 모니터링 를 실시간으로 모니터링하세요. AI는 필요에 따라 실행 가능한 조언과 인사이트를 제공할 수 있습니다. 실시간으로 인사이트를 얻고 싶거나 향후 프로젝트에 대한 조언을 구하고 싶을 때, AI는 다음과 같은 도움을 제공할 수 있습니다 위험 부담 없는 작업 자동화 간소화 .
그렇다면 이 모든 것이 우리에게 남는 것은 무엇일까요?
오늘날 AI와 프로젝트 관리 사이에는 많은 접점이 있습니다.
현재 상황을 고려할 때, AI가 프로젝트 관리 소프트웨어 틈새 시장에 계속 침투하여 새로운 유용한 기능을 도입할 것이라고 가정하는 것이 안전합니다.
최첨단 프로젝트 관리 자동화 다음과 같은 tools ClickUp 은 이미 다기능 대시보드에서 본격적인 작업 자동화에 이르기까지 다양한 이점을 제공합니다.
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