Ogni anno, a livello globale, vengono investiti circa 48.000 miliardi di dollari in project management. Tuttavia, solo il 35% dei progetti è considerato di successo. Perché? Secondo quanto emerge da un’analisi pubblicata sulla Harvard Business Review, uno dei motivi sta nel basso livello di maturità delle tecnologie disponibili: la maggior parte delle organizzazioni e dei responsabili di progetto utilizza ancora fogli di calcolo, slide e altre applicazioni che non si sono evolute molto negli ultimi decenni. Questi strumenti sono adeguati quando si misura il successo di un progetto in base ai risultati e alle scadenze, ma non sono all’altezza di un ambiente in cui i progetti e le iniziative sono in continuo adattamento e in continua evoluzione. Ne consegue che le applicazioni per la gestione del portafoglio progetti sono migliorate, ma mancano ancora funzionalità di pianificazione e collaborazione tra team, automazione e funzioni “intelligenti”.
Secondo l’analisi, se l’applicazione dell’intelligenza artificiale e di altre innovazioni tecnologiche alla gestione dei progetti potesse migliorare la percentuale di successo dei progetti anche solo del 25%, ciò equivarrebbe a trilioni di dollari di valore e benefici per le organizzazioni, le società e gli individui. E considerato che, secondo Gartner, entro il 2030 l’80% delle attività di project management sarà gestito dall’AI, grazie ai big data, all’apprendimento automatico (ML) e all’elaborazione del linguaggio naturale, è facile attendersi grandi novità prima della fine del decennio. Secondo quanto spiegato nell’analisi dell’Harvard Business Review, infatti, quando questa prossima generazione di strumenti sarà ampiamente adottata, arriverà un’era di “cambiamenti radicali”.
I 6 aspetti del project management che saranno “stravolti”
L’indagine spiega che gli sviluppi tecnologici in arrivo rappresentano “un’opportunità senza precedenti”. Quasi tutti gli aspetti della gestione dei progetti, dalla pianificazione ai processi alle persone, saranno interessati, ma vi sono sei aree chiave che merita approfondire.
Migliore selezione e prioritizzazione
La selezione e la prioritizzazione sono un tipo di previsione che indaga quali progetti porteranno il maggior valore all’organizzazione. Quando sono disponibili i dati corretti, il ML è in grado di individuare schemi che non possono essere individuati con altri mezzi e può superare di gran lunga l’accuratezza umana nel fare previsioni.
Supporto per l’ufficio di project management
Le startup che si occupano di analisi dei dati e automazione stanno aiutando le organizzazioni a semplificare e ottimizzare il ruolo dell’ufficio di gestione dei progetti (Pmo). Il caso più famoso è quello del presidente Emmanuel Macron, che utilizza le tecnologie più recenti per mantenere informazioni aggiornate su ogni progetto del settore pubblico francese.
Definizione, pianificazione e rendicontazione dei progetti migliorate e più rapide
Una delle aree più sviluppate nell’automazione della gestione dei progetti è la gestione dei rischi. Le nuove applicazioni utilizzano i big data e il ML per aiutare i leader e i project manager ad anticipare i rischi che altrimenti potrebbero passare inosservati. Questi strumenti possono già proporre azioni di mitigazione e presto saranno in grado di adattare automaticamente i piani per evitare determinati tipi di rischio.
Assistenti virtuali di progetto
Praticamente da un giorno all’altro, ChatGpt ha cambiato la concezione che il mondo ha di come l’AI possa analizzare enormi insiemi di dati e generare intuizioni nuove e immediate sotto forma di testo semplice. Nel project management, strumenti come questi alimenteranno i “bot” o gli “assistenti virtuali“. Oracle ha recentemente annunciato un nuovo assistente digitale per la gestione dei progetti, che fornisce aggiornamenti istantanei sullo stato e aiuta gli utenti ad aggiornare i tempi e i progressi delle attività tramite testo, voce o chat. L’assistente digitale impara dalle registrazioni delle ore passate, dai dati di pianificazione del progetto e dal contesto generale per adattare le interazioni e acquisire in modo intelligente le informazioni critiche del progetto.
Sistemi di test e software avanzati
Il collaudo è un’altra attività essenziale nella maggior parte dei progetti, e i project manager devono effettuare test tempestivi e frequenti. Oggi è raro trovare un progetto importante che non abbia diversi sistemi e tipi di software che devono essere testati prima che il progetto entri in funzione. Presto saranno disponibili su larga scala sistemi di collaudo avanzati che oggi sono fattibili solo per alcuni megaprogetti.
Le soluzioni avanzate e automatizzate di test di sistema per i progetti software consentiranno presto di individuare precocemente i difetti e di autocorreggere i processi. Ciò ridurrà in modo significativo il tempo speso in attività di test macchinose, diminuirà il numero di rilavorazioni e, in ultima analisi, fornirà soluzioni facili da usare e prive di bug.
Un nuovo ruolo per il project manager
Per molti project manager, l’automazione di una parte significativa dei loro compiti attuali può sembrare spaventosa, ma chi ha successo imparerà a usare questi strumenti a proprio vantaggio. I project manager non scompariranno, ma dovranno abbracciare questi cambiamenti e sfruttare le nuove tecnologie. Attualmente pensiamo ai team di progetto interfunzionali come a un gruppo di individui, ma presto potremmo pensare a un gruppo di umani e robot.
Con l’abbandono del lavoro amministrativo, il project manager del futuro dovrà coltivare forti soft skills, capacità di leadership, pensiero strategico e acume commerciale. Dovranno concentrarsi sulla realizzazione dei benefici attesi e sul loro allineamento con gli obiettivi strategici. Dovranno inoltre avere una buona conoscenza di queste tecnologie.
Una “rivoluzione” non solo tecnologica, ma anche umana
Il report fa presente che questa nuova generazione di strumenti non cambierà solo la tecnologia di gestione dei progetti, ma cambierà completamente il modo di concepire il lavoro nel progetto. I project manager dovranno essere pronti ad allenare e formare i loro team per adattarsi a questa transizione. Dovranno concentrarsi maggiormente sulle interazioni umane, identificando precocemente i deficit di competenze tecnologiche dei loro collaboratori e lavorando per risolverli. Oltre a concentrarsi sui risultati del progetto, dovranno concentrarsi sulla creazione di team ad alte prestazioni in cui i membri ricevano ciò che è necessario per consentire loro di dare il meglio.
