AI 正在改寫專案管理領域，你跟上這股浪潮了嗎？根據 IBM 2022 年的全球調查，AI 正從一個可有可無的工具，轉變成組織的當務之急——有 50% 的組織正在從使用 AI 中獲益，而其中有超過半數的組織（54%）成功讓成本下降和效率提升。
另一個更令人振奮的數字，來自顧能（Gartner）的研究：到 2030 年，將有 80％ 的專案管理任務會由 AI 執行，也就是由大數據、機器學習和自然語言處理來驅動。
如今，越來越多新創公司已經開發出演算法，將 AI 和機器學習應用到專案管理界。當這些下個世代的工具得到廣泛採用時，徹底的改變就會出現。
AI 時代下，專案經理該如何重塑技能？
「專案經理必須接受新科技，並儘可能利用人工智能來增加專案成功的可能性。」美國東北大學 MBA 教授盧登（Mary Ludden）表示，東北大學正在將 AI 融入課程，教導專案經理如何運用AI自動化和改進數據集，並優化專案的投資價值。
《哈佛商業評論》也指出，專案經理不會消失，但需要接受這些改變，並善用新科技。因為當 AI 接手重複性較高或其他行政工作，也意味著未來的專案經理更需要培養出強大的軟技能、領導能力、策略性思維，以及商業敏銳度；他們必須把重點放在產出預期收益，並讓這些預期收益與策略目標一致。
但是AI究竟該如何導入專案管理現場呢？專案管理新創 Projectum 的創辦人克斯騰霍茲（Peter Kestenholz）在《富比士》撰文指出，隨著 ChatGPT 和其他 AI 服務的快速成長， PM 不能只是一味談論 AI 的未來潛力，而是必須「捲起袖子」，實際將專案組合管理（PPM）與 ChatGPT 雲端工具整合，導入實務專案場景。
AI 導入應用 1：由 AI 生成專案時間表
製定專案進度表是專案經理的重要職責之一。許多公司會沿用制式的專案計畫模板，包含通常需要的階段、里程碑和任務。然而，這種較為靜態方法可能很快就會成為歷史，因為 AI 可以通過分析所有可用數據，進而生成高度複雜和準確的計畫。
克斯騰霍茲的團隊曾經實驗過，使用一份空白時程表，並要求專案經理描述該計畫的背景與目標，在幾秒鐘之內，AI 便能夠產出完整的工作分解結構 (WBS) 和時程規劃表。
而隨著 PM 進一步補充專案的脈絡和上下文，這份時間表也變得更加準確。舉例而言，PM 一開始的指令可能是「規劃一份為期 12 週的 ERP 專案導入計劃」，接著，可以進一步將指令調整為「專案起始日是 5 月第二週，請按照《專案管理知識體系指南》(PMBOK®）的方法，在全球 5 個區域推出新的 ERP 系統，目標一年後完成。」
30 秒之後，AI 便能提供一份更完整的規劃，包含 PM 所有的要求、建議的任務持續時間等，「光是這個功能，就可以幫專案經理節省數百個小時。」克斯騰霍茲進一步指出，這個規劃還可以幫助 PMO 將自己的經驗和世界其他地方連結起來，創立更好的專案模板。
AI 導入應用 2：由 AI 生成風險日誌
專案管理的另一個關鍵，便是風險管理。在實務中，資深的 PM 能夠根據過往累積的經驗預測潛在風險和影範圍，並提出在問題發生時，如何因應的策略。但是只仰賴經驗是不夠的，即便是資深的 PM，也可能誤判情勢，或是忽略某些風險，而這也是 AI 可以協助 PM 的另一個用途。
克斯騰霍茲將 PPM 及 AI 工具串聯整合，PM 只需要解釋專案的脈絡，並指定 AI 產出風險日誌，AI 就能夠根據專案的資料，填寫風險日誌、分類和排名；還能夠要求 AI 給出詳細的風險描述和因應步驟計劃。
當然，AI 生成的內容大多來自於海量數據與資料庫，不見得符合特定公司、專案或情境，但至少提供了一個及格的框架，讓經驗不足的專案新手能夠按圖索驥，更加高效地完成任務。
AI 導入應用 3：用 AI 來輔助成本估算
最後一個案例，是將 PPM 工具中的財務表格與 ChatGPT 連結。以前 PM 必須根據成本類別和時間範圍，將預期成本手動輸入到每個單元中。然而，現在透過自動化流程，ChatGPT 能夠根據財務 S 曲線建議和分配全部成本。此外，AI 還可以根據公司的需求進行調整，以符合不同的專案時間範圍。
但克斯騰霍茲再次提醒，公司對於數據的開放性會影響這份預估的準確度，最保險的做法所有 AI 生成的數據都應視為「草稿」，重點在於讓專案經理不必從零開始。
與其他情況一樣，AI 生成的數據應被視為提案，從而使專案經理不必手動起草。它能否帶來更準確的財務預測取決於公司願意分享多少數據。
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