人工智能為(wei) PMO提供支持的4種方式

2023-02-13

許多企業已經認識到 PMO （項目管理辦公室）和 PPM （項目組合管理）在推動增長、提高組織敏捷性和交付更好的業務成果方麵的力量。今天的PMO被期望用更少的錢做更多的事，而且做得更快。
 
雖然PMO的工作很繁重，但通過實施由人工智能（AI）增強的 PPM 工具可以使其變得更容易。本文重點介紹了 PPM 中的人工智能可以使 PMO 和整個企業受益的四種具體方式：風險緩解、項目選擇、決策支持和商業智能。

利用機器學習減輕風險並提高成功率
 
機器學習是 AI 的一個強大的子集，可以促進關鍵的PPM能力，特別是在風險檢測方麵。在 PPM 中，機器學習利用模式識別來檢查一個組織的現有數據，以便在它們成為更大的問題之前很久確定風險領域。這項工作是自動化的，可以在後台完成，隻需最少的人工幹預。這對今天負擔過重的 PMO 來說是個好消息，對他們支持的企業來說更是個好消息。
 
風險檢測可以通過提前識別痛點來避免項目失敗，使 PMO 能夠防止或減輕損害。停滯不前的項目可以被識別並更快地削減，最大限度地減少時間和資源的浪費。同時，模式識別也可以用來識別積極的趨勢，並複製和擴展它們。PMO 可以利用積極的洞察力來提高項目完成的速度，或增強項目管理過程的整體敏捷性。
 
新一代項目管理軟件 qmchashi PMO 根據現代企業的實際項目管理需求，基於人工智能技術研發，以“動態管理，實時共享”的先進理論實現項目進度、成本、資源、績效、風險等的有效跟進。係統內置細粒度數據捕獲機製，實時準確地采集項目與計劃中的所有項目信息，以滿足機器學習的需要。
 
借助人工智能核心的深度算法和即時傳送，qmchashi PMO 突破原有的企業項目管理的局限，解決人為數據處理的失誤或者不透明交易問題，幫助企業提高項目管理效益。
 
利用預測性分析進行知情的項目選擇
 
正如機器學習可以識別令人不安的趨勢一樣，AI 預測分析可以防止項目選擇過程中出現問題。預測分析法根據從已經發生的類似事件中收集到的曆史數據計算潛在事件發生的條件概率。這種能力對於 PMO 來說是一個強大的工具，因為它為他們提供了一個推斷的 if/then 情景模型來推動項目的選擇。
 
當項目需要選擇時，預測性分析可以在項目選擇之前就發現限製因素、瓶頸和其他問題。基於算法的評分決定了哪些項目會給企業帶來最大的價值，哪些項目是小而易勝的，哪些項目需要不惜一切代價避免。
 
所有這些因素都是基於組織的數據和預先確定的評分結構。它是自動化的，並在後台計算，使PMO團隊能夠專注於為企業推動積極成果的工作。
 
利用公正的數據做出更明智的資源配置決策
 
PMO 在為項目分配時間、資金和資源方麵的決定可能會對他們所服務的組織產生巨大影響。 PMO 工作人員，以及組織中的所有其他人，具有可能影響他們決策的偏見和外部環境因素。
 
AI 幫助 PMO 做出明智的決定，以應對人類偏見、辦公室間政治，因為 AI 不關心誰會因決策而最滿意（或不滿意）。它根據與業務目標相一致的編程參數計算數據，並根據這些數據提供選擇。
 
qmchashi項目管理軟件能夠學習人類的技能，借鑒其發展、成就、流動性和偏好數據，學習依賴、風險與費用信息結合起來，為企業項目活動自動或者提供建議進行合理的資源分配。
 
這可以通過多種方式幫助 PMO 。首先，它向他們保證，他們正在為組織做出最好的決定，不受任何人為影響。其次，它為 PMO 提供臨床的、無偏見的數據，以支持他們在向可能喜歡不同結果的外部各方證明他們的決定。
 
用AI增強的報告和實現提高商業敏銳度
 
持續改進是增長和發展的關鍵，它依賴於組織不斷評估和重新評估其流程和功能的能力。AI 幫助 PMO 利用大量的數據，並將其轉化為全麵的報告，推動知情決策。AI 為 PMO 配備了在正確的時間下正確的決策所需的商業智能，使用正確的資源來完成任務。它簡化了數據集成並自動執行繁瑣的任務，例如 KPI 監控、數據收集和報告生成，限製了潛在的錯誤，緩解了對 PMO 繁忙日程的限製。
 
更重要的是，人工智能報告為執行團隊和主要利益相關者提供了他們所需的數據，以推動戰略決策並重申 PMO 的能力。qmchashi PMO 項目管理軟件可以實現人一樣的分析和思考，把原本人需要思考的東西，通過公式輸入係統。係統通過學習這些人為思考的過程，從而實現輸入元素，自動分析並輸出結果，用戶可以根據個人分析的喜好，選擇數據輸出的展現方式（包括圖標、報表等），供給用戶數據總結分析。憑借獲得的洞察力，各方可以共同開發有價值的、以業務為中心的產品組合。
 
結論
 
毫無疑問，今天的 PMO 正麵臨著前所未有的時間和能力需求。同時，他們執行這些要求所需的資源也在減少，出錯的餘地也幾乎消失了。在項目管理領域，人工智能是釋放 PMO 作為有價值的合作夥伴的潛力的關鍵。在 PMO 專業人員為實現業務目標而努力時，人工智能將提供重要支持。