La quarta rivoluzione industriale è arrivata ed è guidata dai rapidi progressi dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico (ML) e dall’integrazione di queste capacità nelle operazioni aziendali. Questa rivoluzione introdurrà una nuova era di efficienza e ottimizzazione nella gestione del portafoglio progetti (PPM). La domanda è: le organizzazioni sono pronte ad abbracciare pienamente queste tecnologie e dispongono degli strumenti e dei dati giusti per sfruttare efficacemente questi progressi?
Come l’AI cambierà il PPM
L’AI e il ML sono molto più di una semplice pubblicità del settore: sono strumenti potenti che stanno cambiando radicalmente il panorama del PPM. Offrono una serie di vantaggi, come il miglioramento dei processi decisionali, l’accuratezza delle previsioni e l’ottimizzazione dell’allocazione delle risorse.
L’intelligenza artificiale è in grado di automatizzare le attività di routine, consentendo ai project manager di concentrarsi sulle decisioni strategiche. Può anche imparare dagli schemi dei dati di progetto per prevedere potenziali rischi e problemi prima che si verifichino, consentendo una gestione proattiva dei rischi. Il ML può essere utilizzato per analizzare i dati storici dei progetti e prevedere i risultati futuri con notevole precisione. Ciò può fornire preziose informazioni sulle prestazioni di progetti e portafogli, in modo che i manager possano prendere decisioni maggiormente basate sui dati.
La selezione dei progetti non sarà più un colpo di fortuna o puramente intuitiva. L’intelligenza artificiale faciliterà la selezione ottimizzata dei progetti analizzando i dati storici e fornendo indicazioni predittive sul potenziale successo dei progetti. Questo porterà a concentrarsi su progetti di alto valore, riducendo al minimo la prospettiva di sprecare sforzi e risorse in iniziative meno promettenti.
Anche la fase di pianificazione vedrà miglioramenti significativi. L’intelligenza artificiale contribuirà a migliorare la pianificazione del portafoglio utilizzando algoritmi di ML per prevedere le prestazioni future del portafoglio sulla base di dati attuali e storici. Questa capacità predittiva consentirà alle organizzazioni di allineare meglio i portafogli di progetti agli obiettivi strategici, con conseguente aumento del valore aggiunto.
L’identificazione di dipendenze e sinergie diventerà un processo semplificato. Grazie al riconoscimento dei modelli, l’intelligenza artificiale identificherà le interdipendenze tra i progetti, aiutando così i team a evitare potenziali blocchi e colli di bottiglia. Allo stesso modo, il sistema individuerà le sinergie, favorendo il coordinamento tra i progetti e massimizzando l’utilizzo delle risorse.
L’intelligenza artificiale fungerà da sistema di allerta precoce a livello di portafoglio. Analizzando le tendenze e gli schemi nei dati, l’AI predirà i potenziali rischi e problemi prima che si verifichino, dando ai manager la possibilità di affrontarli in modo proattivo.
Inoltre, l’AI rivoluzionerà il modo in cui interagiamo con i sistemi PPM. I chatbot alimentati dall’AI forniranno approfondimenti e raccomandazioni in tempo reale, rendendo il PPM più accessibile e intuitivo.
Siete pronti per l’AI?
Sebbene i vantaggi dell’AI e del ML siano evidenti, l’adozione di queste tecnologie richiede un’attenta considerazione. Le organizzazioni dispongono delle capacità necessarie per sfruttare queste tecnologie in modo efficace?
L’AI è buona solo se i dati su cui viene addestrata sono buoni. Pertanto, è fondamentale disporre di una strategia dei dati solida e completa. Le organizzazioni devono assicurarsi di avere la giusta infrastruttura di dati, compresi i sistemi di raccolta, archiviazione e gestione dei dati. Devono inoltre investire in processi di pulizia e arricchimento dei dati per garantire che i dati utilizzati per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale e di ML siano di alta qualità.
“Qualsiasi processo di adozione dell’AI inizia con i dati, ma non si può fare a meno di preparare anche il personale. L’addestramento degli algoritmi di AI per la gestione dei progetti richiederà grandi quantità di dati relativi ai progetti. La vostra organizzazione può conservare una marea di dati storici sui progetti, ma è probabile che siano archiviati in migliaia di documenti in una varietà di formati di file sparsi in diversi sistemi. Le informazioni potrebbero essere obsolete, utilizzare tassonomie diverse o contenere anomalie e lacune”.
-Harvard Business Review, “Come l’intelligenza artificiale trasformerà la gestione dei progetti”, Antonio Nieto-Rodriguez e Ricardo Viana Vargas.
Una sfida significativa per molte organizzazioni oggi è la natura disorganizzata e dispersa dei loro dati di progetto e di portafoglio. Questi dati si trovano spesso in diverse piattaforme e formati, tra cui fogli di calcolo, documenti Word, siti SharePoint, canali Slack e strumenti di gestione dei progetti. Questa mancanza di struttura è ulteriormente aggravata dall’inadeguata conservazione dei dati storici, che lascia molte aziende senza un archivio centralizzato.
Ora, immaginate un futuro in cui avete a portata di mano il potenziale dell’AI e del ML, ma non siete in grado di utilizzarlo. Il problema di questo scenario non sta solo nelle opportunità perse, ma anche nei potenziali impatti negativi sul vostro attuale portafoglio progetti.
I dati dei vostri progetti si trovano in più strumenti, ognuno dei quali opera in modo indipendente? La mancanza di un flusso continuo di informazioni tra questi strumenti potrebbe portare a una visione frammentata del vostro portafoglio progetti. Senza un’unica fonte di verità, si rischia di prendere decisioni sbagliate basate su dati incompleti o incoerenti.
Il problema si acuisce se si considera l’impatto sull’AI e sul ML. Senza un set di dati unificato, pulito e di alta qualità, qualsiasi modello di intelligenza artificiale o di ML che si tenta di addestrare potrebbe produrre previsioni imprecise. Questo potrebbe portare a decisioni errate che potrebbero avere un impatto negativo sui vostri progetti e portafogli.
“Se non volete che l’AI vi menta, dovete avere dei buoni dati”.
-Brian Nathanson, responsabile del Product Management Clarity di Broadcom.
Broadcom ValueOps: nuestro socio para AI PPM
La buona notizia è che Broadcom ValueOps offre già una soluzione completa a questi problemi. Con tre strumenti distinti – Clarity, Rally e ConnectAll – ValueOps può rendere il PPM della vostra organizzazione pronto per l’AI, a partire da oggi.
Clarity funge da cervello del PPM aziendale su larga scala, fornendo un repository centralizzato per tutti i dati di progetto. Questo garantisce un’unica fonte di verità, consentendo l’uso efficace dell’AI per fare previsioni finanziarie e ottimizzare la selezione dei progetti.
Rally funge da spina dorsale. Progettato per supportare la gestione agile dei progetti, Rally acquisisce i dati dei progetti in tempo reale. Questi dati confluiscono in Clarity e nei modelli di AI, fornendo informazioni aggiornate per una migliore pianificazione del portafoglio e l’identificazione di dipendenze e sinergie.
Infine, ConnectAll è il collante che unisce i vari strumenti. Assicurando un flusso continuo di dati tra i diversi sistemi, lo strumento faciliterà l’aggregazione e la pulizia dei dati, un fattore critico per la formazione di modelli AI e ML affidabili.
Questi tre strumenti sono progettati per integrarsi facilmente e funzionare in armonia, agendo come il sistema nervoso del vostro PPM aziendale su larga scala. Insieme, Clarity, Rally e ConnectAll forniscono l’infrastruttura di dati completa e integrata necessaria per sfruttare efficacemente l’AI e il ML. Garantiscono l’integrità dei dati e ne facilitano il flusso continuo, consentendo alle organizzazioni di abbracciare pienamente la rivoluzione dell’AI nel PPM.
In conclusione, il futuro del PPM è luminoso, ricco di efficienze e ottimizzazioni guidate dall’AI. Tuttavia, per sfruttare queste tecnologie in modo efficace, le organizzazioni devono garantire la disponibilità dei dati e investire negli strumenti giusti. Con Broadcom ValueOps, potete fidarvi dei vostri dati e agire in base alle intuizioni che ne derivano. Inoltre, potrete affrontare con sicurezza le sfide e cogliere le opportunità della rivoluzione dell’AI, e farlo più rapidamente della concorrenza.
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Cosa imparerete da questo rapporto sulla pianificazione agile e gestione del portafoglio?
1. Categorie di mercato e tipi di implementazione
2. Confronto dei criteri chiave
3. Radar GigaOm
4. Prospettiva fornitori
5. Opinioni degli analisti