Стратегическое управление проектами на основе использования искусственного интеллекта

Шедько Ю.Н.1, Власенко М.Н.2, Унижаев Н.В.2
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
2 Национальный исследовательский университет «МЭИ»

Статья в журнале

Экономическая безопасность
Том 4, Номер 3 (Июль-сентябрь 2021)

Цитировать:
Шедько Ю.Н., Власенко М.Н., Унижаев Н.В. Стратегическое управление проектами на основе использования искусственного интеллекта // Экономическая безопасность. – 2021. – Том 4. – № 3. – doi: 10.18334/ecsec.4.3.111949.

Аннотация:
В работе обосновывается, что эффективное управление проектами в условиях использования искусственного интеллекта возможно превратить в конкурентное преимущество. Установлено, что разработка стандартной методологии стратегического управления проектами обеспечивает последовательность ключевых действий для организации. Исследуется канадский опыт применения искусственного интеллекта. Выделены логические ошибки, нарушающие взаимодействия между техническими и социальными системами и меры минимизации негативных последствий. Определены организационные возможности хозяйствующего субъекта, которые необходимо учитывать при стратегическом планировании проекта для обеспечения устойчивого конкурентного преимущества. Показано, что стратегический подход к управлению проектами обеспечивает механизм для определения и измерения различных его уровней путем интеграции девяти областей знаний по управлению проектами с пятью его этапами в рамках консолидированной схемы с учетом моделей зрелости.

Ключевые слова: управление проектами, конкурентные преимущества, искусственный интеллект, автоматизированное принятие решений

JEL-классификация: O31, O32, O33



Введение

Эффективное стратегическое планирование проекта имеет важное значение для долгосрочного успеха и неудачи для любой организации, работающей в условиях цифровой экономики, независимо от того, является ли эта организация бизнес-структурой, компанией с государственным участием или органом власти [5, 10, 11] (Lev, Leshchenko, 2020; Unizhaev, 2014; Unizhaev, 2018). При этом стратегическое планирование проекта, обеспечивающее устойчивое конкурентное преимущество организации, должно учитывать организационные возможности, такие как взаимодействие между членами проектной команды, руководством и сотрудниками из различных бизнес-подразделений, а также роли различных заинтересованных сторон, корпоративную структуру и культуру. Одновременно с этим перспективы развития карьеры для всех руководителей проектов в организации играют роль в высокой эффективности компании в области стратегического управления проектами.

Стратегическое управление проектами – это комплексный подход к достижению устойчивого конкурентного преимущества, получаемого путем согласования стратегических бизнес-целей со стратегией управления проектами, «обеспечивающий сочетание институциональной, социальной, экономической, экологической и финансовой устойчивости предприятия» [13] (Shedko, 2016).

Таким образом, стратегическое управление проектами является жизненно важным для организации способом соединения стратегического и оперативного управления, поскольку оно определяет процессы, посредством которых организация адаптируется к постоянно меняющейся среде. Реализация стратегии следует за принятием организационных политик и практик, которые соответствуют корпоративной стратегии. Кроме того, разработка стратегии, которая должна быть действенной, включает следующее:

- определение организационных структур, процессов и отношений для достижения выдающихся результатов в бизнесе;

- достижение успеха за счет превосходства в таких ресурсных областях организации, как человеческие ресурсы, информационные технологии, финансы и т.д.

Целесообразность использования искусственного интеллекта (ИИ) в управлении проектами

Особую значимость в исследовании новых социально-экономических контекстов в стратегическом управлении приобретает широкое внедрение ИИ, что весьма актуально в связи с далекоидущими последствиями этого явления, охватывающими практически все сферы жизни инновационного государства, в том числе и деятельность бизнес-структур, и сферу государственного и муниципального управления [4, 6] (Vlasenko, Unizhaev, 2010; Panina, Arzhanova, Bazanova, 2015).

Под ИИ в работе понимается совокупность когнитивных технологий на основе компьютерного зрения, машинного обучения, обработки естественного языка и робототехники.

ИИ управления проектами можно рассматривать как встроенную систему, способную управлять проектом без помощи человека. Использование возможностей ИИ не только влечет за собой автоматизацию решения рутинных управленческих задач, а предполагает разработку выводов на основе различных представлений и, следовательно, «выработку рекомендаций по процессу, принятию решений, связанных с проектом, и раскрытие идей команды» [16].

«Использование ИИ в процессах кадровых служб повышает производительность сотрудников на 20%» [17] (Helsgaun, 2008), «при увеличении доходов на 4% и снижении текучести кадров на 35%» [15] (Auth, Jokisch, Dürk, 2019). Менеджеры проектов могут изучать результаты работы членов команды, распределять работы между членами команды, используя ИИ. ИИ также полезен в создании экосистемы управления знаниями. ИИ полезен для агрегирования моделей поведения на рабочем месте при централизации знаний работников, что важно для повышения качества и согласованности в управлении проектами.

В управлении проектами ИИ может копировать когнитивные функции, связанные с сознанием руководителя проекта, такие как принятие решений и решение проблем. Различные поисковые системы и системы распознавания речи используют принципы ИИ при выполнении своих функций.

ИИ помогает в разработке портфеля проектов, который увеличивает вероятность увеличения ценности проекта для организации в дополнение к выявлению эффективных методов управления ресурсами.

Использование ИИ в управлении проектами помогает повысить эффективность оптимизации расписания за счет идентификации всех текущих и будущих проектов организации. Без использования ИИ менеджеры проектов вынуждены быстро принимать решения, основываясь преимущественно на интуиции.

ИИ располагает достаточным количеством баз данных для конкретной информации и, следовательно, улучшает решение проблем на основе частичной информации. ИИ позволяет прогнозировать будущее, предлагая варианты, повышающие ценность принимаемых решений.

В аспекте формирования безопасной среды применение ИИ снижает вероятность несчастных случаев во время реализации проекта [20] (Lev, Medvedeva, Leshchenko, Perestoronina, 2021). Использование ИИ помогает руководителям проектов разрабатывать стратегии, повышая продуктивность руководителей проектов, их творческих способностей и эмоциональный интеллект. ИИ оказывает поддержку менеджерам проектов посредством выдачи автоматических предупреждений и составления расписания работы, что важно для выполнения рутинных процедур. Кроме того, ИИ обеспечивает поддержку персонала, упрощая отдельные сложные рабочие процессы, облегчая количественную оценку и анализ результатов, тем самым помогая находить инновационные способы выполнения проектов.

При осуществлении ввода данных по управлению проектами ИИ позволяет генерировать более точные данные. ИИ помогает руководству, отправляя предупреждения о приближении важных дат. Тем самым сокращается количество ошибок и штрафов, связанных с проектами.

В связи с тем, что люди от природы эмоциональны, индивидуальные предубеждения влияют на их решения. ИИ помогает в устранении таких предубеждений. Это означает, что с помощью ИИ менеджеры проектов достигают большей точности, лишенной человеческих ошибок и предубеждений. ИИ обрабатывает большие объемы данных, применяясь в управленческих ситуациях, связанных с межличностными связями между разными членами команды, оставляя аспекты управления менеджерам. В связи с этим менеджеры могут сосредоточиться на человеческих аспектах управления проектами, включая распределение персонала в зависимости от навыков для конкретных проектов. ИИ также помогает в определении задач для всех проектов, помогая в мониторинге фактического прогресса и стимулировании участников проектной команды [8] (Prokofev, Panina et al., 2019).

Менеджеры проектов могут использовать ресурсы ИИ для проектирования и планирования будущего, тем самым повышая свой творческий потенциал. Креативность бизнеса повышается при использовании ИИ для точного прогнозирования финансовых показателей.

Методология стратегического управления проектами в условиях использования ИИ

Стратегическое управление проектами в условиях использования ИИ требует разработки адекватной методологии. Разработка этой методологии обеспечивает последовательность ключевых действий для организации. Кроме того, управление интеграцией проектов играет ключевую роль в работе с растущим числом взаимосвязанных функциональных подразделений в организациях. Стратегический подход к управлению проектами в условиях использования ИИ обеспечивает механизм для определения и измерения различных уровней управления проектами путем интеграции девяти областей знаний по управлению проектами с пятью этапами проекта в рамках консолидированной схемы с учетом моделей зрелости [9] (Trifonov, Uzbekova, 2017).

Жизненный цикл проекта предусматривает пять этапов: 1) инициирование; 2) планирование; 3) выполнение; 4) мониторинг и контроль; 5) закрытие.

Основными областями знаний являются:

1. Управление интеграцией проектов объединяет и координирует процессы и действия в каждой группе процессов. Таким образом, эффективная реализация приводит к заявленным целям, планам действий, графикам, политикам и процедурам.

2. Управление рисками проекта в условиях использования ИИ предназначено для идентификации, анализа, планирования, реагирования и контроля рисков в проекте. Его цель состоит в том, чтобы увеличить вероятность и влияние позитивных событий и уменьшить вероятность и влияние негативных событий в проекте [3, 21] (Shedko, Vlasenko, 2017; Markova, Zavalko, Kozhina, Panina, Lebedeva, 2018).

3. Управление закупками предназначено для приобретения товаров, услуг или результатов, необходимых для реализации проекта.

4. Управление масштабом проекта гарантирует, что стратегия сфокусирована и проект находится в его пределах.

5. Управление временем проекта (краткосрочный, среднесрочный или долгосрочный проекты).

6. Управление стоимостью проекта: стратегия проекта должна быть экономически эффективной или обеспечивать снижение затрат.

7. Управление качеством проекта: качество является дифференциатором. Компании должны соблюдать стандарты качества, даже если качество не является стратегической целью. Компании должны обеспечивать высокие стандарты качества и сводить к минимуму жалобы клиентов в качестве дифференциатора, что, в свою очередь, повлияет на доверие инвесторов.

8. Управление человеческими ресурсами проекта в условиях использования ИИ: люди – самый важный ресурс в проекте [1, 8] (Vlasenko, 2014; Prokofev, Panina et al., 2019).

9. Управление коммуникациями проекта: менеджеры проекта должны сосредоточиться на понимании коммуникационных потребностей каждого сотрудника, участвующего в проекте [2] (Vlasenko, 2015).

Отметим, что при анализе влияния офиса управления проектами основными областями риска являются численность персонала, компетентность, определяющая производительность членов команды, бюрократия, организационная реструктуризация.

Реализация стратегии связана с отношениями между управлением проектами, управлением знаниями и стратегическим портфелем проектов. В текущем организационном контексте и культуре, характеризуемой ускоренными изменениями, руководители проектов должны адаптироваться к большим потокам зачастую противоречивой информации. Они должны справиться с неопределенностью, сферой стратегического управления и реальным миром. Поэтому руководителям проектов приходится одновременно иметь дело с высокой неопределенностью и рисками, которые и помогает снизить использование ИИ. Ключевым элементом эффективного управления рисками в компании является внедрение надлежащей программы управления рисками, а также проведение мониторинга и анализа эффективности управления рисками компании в целом, в том числе на основе сбалансированной системы показателей [22] (Mindlin, Zaviyalova, Norkina, 2014). При этом особое внимание при управлении рисками в компании должно быть уделено культуре управления рисками, а культура управления рисками в компании должна включать в себя повышение осведомленности по вопросам, связанным с профессиональной этикой и принятием рисков, а также учет рисков при принятии управленческих решений [10] (Unizhaev, 2014). Причем необходим комплексный подход к выявлению проблем и способов их решения, а также полной поддержки мер по реализации [18] (Kostygova, Melnik, 2019).

Рассмотрим канадский опыт применения ИИ. Правительство Канады в феврале 2019 года выпустило директиву об автоматизированном принятии решений. Директива предусматривает:

- оценку алгоритмического воздействия на права, здоровье или благосостояние отдельных лиц или общин; экономические интересы отдельных лиц, организаций или общин; а также постоянную устойчивость экосистем;

- применение стандартов прозрачности и обеспечение доступа к программным компонентам экосистем;

- обеспечение качества системы в форме: тестирования на предвзятость перед развертыванием системы; мониторинга результатов, получаемых системой; обеспечения точности и актуальности используемых данных; обеспечения обзора системы; создания потенциала внутреннего надзора и грамотности; проведения оценок рисков и планирования действий в чрезвычайных ситуациях;

- предоставление вариантов регресса для оспаривания административных решений;

- публикация регулярных отчетов об эффективности системы [19] (Kuziemski, Misuraca, 2020).

Интегрированная стратегическая модель управления проектами с использованием ИИ помогает организации достичь устойчивого конкурентного преимущества, предоставляя руководителям программ стратегии для достижения эффективности в реализации видения. В этом контексте члены команды считают свой вклад значимым, и высшее руководство чувствует, что контролирует происходящее. В то же время такой подход к управлению проектами обеспечивает требуемые KPI (ключевые показатели эффективности) для взаимодействия со стратегическими методологиями реализации, такими как карта сбалансированных показателей.

Компании, ищущие устойчивое конкурентное преимущество, получат выгоду от использования этой модели, которая в конечном итоге направлена на развитие скрытых знаний в организации. Этапы, оценка, воображение и осмысление способствуют процессу обучения. Такой гибкий подход позволит организации эффективно передавать инициативы высшего руководства исполнительной группе. Этот подход создает ценность и позволяет быстро вносить коррективы, поскольку группа процессов мониторинга и контроля постоянно проверяет достижения качества.

Высшее руководство сталкивается с необходимостью принятия правильных стратегических инвестиционных решений. Многие процессы принятия стратегических решений по поводу внедрения инноваций оказались успешными в определении и выборе стратегических проектов [7] (Prokofev, Panina, 2018).

Рассматривая риски интегрированной стратегической модели управления проектами с использованием ИИ, следует отметить следующие ловушки (логические ошибки, нарушающие взаимодействия между техническими и социальными системами):

- кадровая ловушка – неспособность смоделировать всю систему, в отношении которой будет применяться такой социальный критерий, как справедливость;

- ловушка портативности – неспособность понять, как повторное использование алгоритмических решений, рассчитанных на один социальный контекст, может ввести в заблуждение, неточным или иным образом причинить вред при применении в различных условиях;

- ловушка формализма – неспособность ИИ учесть весь смысл социальных понятий, например, таких как справедливость;

- ловушка волнового эффекта – неспособность понять, как внедрение технологии в существующую социальную систему изменяет поведение и встроенные ценности уже существующей системы;

- ловушка солюционизма – неспособность признать возможность того, что лучшее решение проблемы может и не включать технологию.

Минимизировать последствия этих ловушек целесообразно на основе использования институционально-синергетического подхода с учетом сочетания субъективного и объективного начала [12] (Shedko, 2014).

При этом требуется адекватная задачам формирования цифрового правительства система управления кадрами [14] (Shedko, Vlasenko, Kunbutaev, 2018).

Заключение

В заключение можно отметить, что проекты с использованием ИИ – это инструменты, используемые для реализации стратегии развития. Стратегии могут быть разбиты на тактики, которые затем могут быть реализованы в виде программ. И следовательно, проекты с использованием ИИ будут относиться к определенной стратегической программе. Поэтому в любой организации должна быть возможность проследить проекты до конкретных организационных целей. Интегрированная модель стратегического управления проектами с использованием ИИ может внести вклад в преодоление разрыва между подходом управления проектом и реализацией стратегии, обеспечивая использование потенциала высоких технологий.

Таким образом, ИИ обеспечивает повышение результативности и эффективности в управлении проектами. Использование ИИ повышает производительность, уровень компетентности, эмоциональный интеллект и креативность руководителей проектов, устраняя при этом индивидуальные предубеждения при принятии решений.


Источники:

1. Власенко М.Н. Организационно-методические и управленческие аспекты развития профессиональных компетенций специалистов сферы обеспечения экономической безопасности в соответствии с требованиями корпоративных стандартов // Инновационный центр развития образования и науки: Сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции. Уфа, 2014. – c. 78-83.
2. Власенко М.Н. Программно-целевой метод подготовки специалистов экономической безопасности организации // Вестник университета. – 2015. – № 12. – c. 294-297.
3. Шедько Ю.Н., Власенко М.Н. Управление рисками в системе экономической безопасности региональных объектов промышленности // Россия в XXI веке: глобальные вызовы и перспективы развития: Материалы Шестого Международного форума (21-22 декабря 2017 г.). Москва, 2017. – c. 412-420.
4. Власенко М.Н., Унижаев Н.В. Информационно-аналитическое обеспечение принятия управленческих решений – значимый фактор повышения экономической безопасности хозяйствующих субъектов в условиях развития рыночной системы хозяйствования // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2010. – № 33(90). – c. 59-69.
5. Лев М.Ю., Лещенко Ю.Г. Цифровая экономика: на пути к стратегии будущего в контексте обеспечения экономической безопасности // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – № 1. – c. 25-44. – doi: 10.18334/vinec.10.1.100646.
6. Панина О.В., Аржанова М.О., Базанова А.Г. Инновационное государство // Инновационное развитие современной науки: Сборник статей Международной научно-практической конференции. Уфа, 2015. – c. 168-171.
7. Прокофьев С.Е., Панина О.В. Государственная инновационная политика в Российской Федерации. / Монография. - М.: Издательство «Спутник +», 2018. – 234 c.
8. Прокофьев С.Е., Панина О.В. и др. Методы и инструменты материального и материального стимулирования участников проектной деятельности в государственных органах исполнительной власти. / Монография. - М.: Общество с ограниченной ответственностью «Центркаталог», 2019. – 192 c.
9. Трифонов П.В., Узбекова А.М. Анализ управления проектами посредством моделей зрелости // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2017. – № 3. – c. 127-132.
10. Унижаев Н.В. Особенности использования новых информационных технологий в учебном процессе специалистов по бизнес-аналитике // Информационные технологии в обеспечении федеральных государственных образовательных стандартов: материалы Международной научно-практической конференции. Елец, 2014. – c. 351-356.
11. Унижаев Н.В. Проблемы использования технологии блокчейн в цифровой экономике // Альманах мировой науки. – 2018. – № 3(23). – c. 211-215.
12. Шедько Ю.Н. Факторы и условия устойчивости развития региона: синергетика взаимодействия // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Экономика. – 2014. – № 4. – c. 49-55.
13. Шедько Ю.Н. Комплексный подход к стратегии устойчивого развития предприятия // Научные записки ОрелГИЭТ. – 2016. – № 6(18). – c. 56-58.
14. Шедько Ю.Н., Власенко М.Н., Кунбутаев Л.М. Региональный человеческий потенциал России в стартапах цифровой экономики // Человеческий капитал в формате цифровой экономики: Междунар. науч. конф., посвященная 90-летию С.П. Капицы, Москва, 16 февраля 2018 г.: сб. докладов. Москва, 2018. – c. 215-221.– doi: 10.25586/RNU.CONF.18.02.P.215 .
15. Auth G., Jokisch O., Dürk C. Revisiting automated project management in the digital age – a survey of AI approaches // Journal of Applied Knowledge Management. – 2019. – № 1. – p. 27-39.
16. Elrajoubi S., Nguyen M. The Role of Artificial Intelligence in Improving Project Management. Ligsuniversity.com. [Электронный ресурс]. URL: https://www.ligsuniversity.com/en/blogpost/the-role-of-artificial-intelligence-in-improving-project-management (дата обращения: 03.03.2021).
17. Helsgaun K. Ten Project Proposals in Artificial Intelligence. Researchgate.net. [Электронный ресурс]. URL: https://www.researchgate.net/publication/249911752_Ten_Project_Proposals_in_Artificial_Intelligence (дата обращения: 03.03.2021).
18. Kostygova L., Melnik M. Improvement of the policy of rational environmental management // Ecology, economics, education and legislation: В сборнике: 19th International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM 2019 Conference proceedings. Albena, 2019. – p. 401-406.– doi: 10.5593/sgem2019/5.3/S21.050 .
19. Kuziemski M., Misuraca G. AI governance in the public sector: Three tales from the frontiers of automated decision-making in democratic settings // Telecommunications Policy. – 2020. – № 6. – p. 101976. – doi: 10.1016/j.telpol.2020.101976.
20. Lev M.Yu., Medvedeva M.B., Leshchenko Yu.G., Perestoronina E.A. Spatial Analysis of Financial Indicators Determining the Level of Ensuring the Economic Security of Russia // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2021. – № 1(109). – p. 21-34. – doi: 10.36871/ek.up.p.r.2021.01.02.002 .
21. Markova O.V., Zavalko N.A., Kozhina V.O., Panina O.V., Lebedeva O.E. Enhancing the quality of risk management in a company // Espacios. – 2018. – № 48. – p. 25.
22. Mindlin Y.B., Zaviyalova V.V., Norkina A.N. Visualization of working versions of balanced scorecard strategy maps in managing regional competitiveness // Life Science Journal. – 2014. – № 11s. – p. 547-549.

Страница обновлена: 02.04.2021 в 12:02:35