La strategia di un coach per integrare l’IA nel project management

Collaboratore: Peter Taylor

Sei alla ricerca di un modo per restare al passo con la concorrenza nella gestione dei progetti? È giunta l'ora di potenziare l'uso dell'intelligenza artificiale (IA). Scopri come integrare questa tecnologia alla gestione dei progetti grazie all’intervento dell’esperto Peter Taylor.

Un nuovo studio condotto da Capterra sui project manager a livello globale* ha rilevato che quasi la metà di essi (46%) si sta già servendo di strumenti di project management basati sull'intelligenza artificiale e prevede di aumentare gli investimenti nell'IA di una media del 36% entro la fine dell'anno. 

Se sei favorevole all'idea di implementare l'IA nei processi di project management della tua azienda ma non sai da che parte iniziare, di seguito troverai i consigli del leader del settore Peter Taylor. [1] Con oltre 30 anni di esperienza nella gestione PMO (Project Management Office), Taylor offre regolarmente consulenza alle organizzazioni per migliorare i loro processi. Ha inoltre scritto diversi libri sulle tecniche di project management e sulle tecnologie emergenti. 

1. Esegui un audit del tuo stack tecnologico per capire se stai sfruttando al massimo le funzionalità dell'IA o se necessiti di nuovi strumenti 

"L'IA ha il potenziale per diventare un vero e proprio partner digitale dei project manager, permettendo loro di dedicare maggior tempo alla gestione dei team," afferma Taylor. Secondo l’esperto, infatti, le aziende devono preparare se stesse e i loro project manager per sfruttare appieno le possibilità offerte dalle tecnologie e dai software basati sull'IA. A tale scopo, sarà necessario redigere un inventario dei software di project management attualmente in uso e analizzare il modo in cui i project manager si servono di tali strumenti. Le aziende potranno effettuare un audit del proprio stack di software in pochi semplici passi riportati di seguito:

• Crea un inventario completo di tutti gli strumenti di project management e delle loro funzionalità di IA. Valuta lo scopo di ciascuno strumento, la frequenza di utilizzo e il grado di soddisfazione degli utenti. 
• Raccogli i feedback dai project manager. In questo modo otterrai informazioni utili sulle funzionalità e gli strumenti essenziali e quali invece sono superflui o inutilizzati.
• Verifica la sicurezza e la conformità di tutti gli strumenti. In questo modo ti assicurerai che vengano rispettati gli standard di conformità della tua azienda. 
• Valuta il livello di formazione e supporto fornito per ciascuno strumento. In questo modo sarai in grado di individuare eventuali lacune formative e organizzare sessioni di formazione aggiuntive oppure fornire risorse supplementari.

Sulla base dell'audit aziendale e del feedback dei project manager, le aziende possono prendere decisioni informate su come impiegare in modo ottimale i software basati sull'IA e su quali investimenti potrebbero essere necessari.

Queste decisioni dipenderanno in buona parte dalle necessità specifiche delle aziende e dei loro project manager. Tuttavia, se l'audit è stato eseguito in modo ottimale, emergeranno sicuramente delle aree in cui l'IA apporta un valore aggiunto. "L'IA funziona al meglio se viene impiegata come una sorta di co-pilota o assistente digitale," spiega Taylor. Può occuparsi di attività ripetitive o di routine, come ad esempio l'inserimento di dati, la pianificazione e la stesura dei verbali delle riunioni. Di seguito sono riportati alcuni esempi di funzionalità disponibili nei software di project management integrati con l'IA:

• Sfrutta il potenziale dell'IA per creare un piano di progetto ottimizzato che includa attività, sottoattività e allocazioni di risorse. Lo strumento abbinerà automaticamente le esigenze del progetto agli opportuni membri del team in base alle loro competenze e alle loro prestazioni nei progetti precedenti.

• Serviti di una lavagna digitale abilitata per l'IA per la pianificazione e la collaborazione all'interno del team: può fungere da hub centrale per acquisire le attività mediante note adesive, nonché per condividere idee e feedback. Grazie a questi strumenti è possibile identificare i temi chiave e le attività successive da intraprendere.

Un generatore di flussi di lavoro basato sull'IA suggerisce flussi di lavoro ottimizzati per facilitare l'organizzazione delle attività, permettendo ai project manager di gestire un numero maggiore di progetti con scadenze e compiti differenti.

2. Elabora programmi di apprendimento e sviluppo per promuovere le competenze tecniche e trasversali più importanti 

"Per fornire supporto ai project manager nell'utilizzo dell'IA, le aziende devono innanzitutto identificare le lacune presenti in termini di knowledge," afferma Taylor. "Il secondo passo consiste nel fornire la formazione adeguata. Non è necessario un corso di due giorni. La nuova tendenza del cosiddetto "micro-learning" sta prendendo gradualmente piede all'interno delle aziende: consiste nell'offrire soltanto le informazioni di cui l'utente necessita in piccoli blocchi di pochi minuti."

Buona parte del programma di formazione dovrà essere dedicato allo sviluppo delle soft skill appropriate. Grazie all'IA, la maggior parte delle attività tecniche, come ad esempio la pianificazione e il reporting, potrà essere svolta in forma automatica, permettendo ai project manager di dedicare più tempo al team building e alla gestione delle persone. Il fatto che la maggior parte dei project manager abbia percepito un aumento dell'uso dell'intelligenza emotiva negli ultimi due anni è già un importante indicatore di questa tendenza. Più della metà dei project manager intervistati (56%) ritengono infatti che abbia avuto un impatto significativo sulla capacità del proprio team di raggiungere gli obiettivi.

Nell'indagine condotta da Capterra, ai project manager è stato chiesto quali fossero le soft skill più problematiche. Le risposte menzionate con più frequenza sono state la risoluzione dei conflitti (43%), la gestione delle relazioni con i membri del team (39%) e la comunicazione di esigenze e aspettative (34%). 

Fortunatamente, esistono alcuni metodi efficaci che i leader aziendali possono adottare per formare i propri project manager:

• Esercitazioni di role playing e simulazioni che consentono ai project manager di affrontare situazioni reali e simulare diverse tipologie di approccio per la gestione dei conflitti, la negoziazione e la promozione di relazioni positive.

• Workshop interattivi, tra cui attività come discussioni di gruppo, casi di studio ed esercizi pratici per l'apprendimento di strategie di ascolto attivo, la comprensione dei diversi tipi di personalità, la gestione di conversazioni difficili e la creazione di un ambiente di lavoro collaborativo. 

• Programmi di mentoring e coaching in grado di offrire ai project manager supporto continuo e una guida personalizzata grazie alla supervisione di mentori esperti all'interno dell'azienda per fare fronte a sfide specifiche, definire obiettivi di miglioramento e monitorare i progressi. 

L'impiego crescente dell'IA richiede inoltre competenze specifiche (hard skill) del tutto nuove, come ad esempio l'analisi dei dati, il data management e l'ottimizzazione degli strumenti di project management abilitati per l'IA. 

I software di gestione dell'apprendimento (Learning management software, LMS) possono essere di enorme aiuto per le aziende che desiderano creare, gestire, fornire e monitorare sia i contenuti che le attività di formazione. Consentono di generare percorsi di apprendimento creati su misura per le conoscenze e le competenze specifiche di cui i project manager hanno bisogno, sia che si tratti di comprendere il funzionamento degli algoritmi di IA o di risolvere eventuali problemi tecnici. 

Grazie a queste piattaforme, le aziende possono offrire l'accesso a webinar, lezioni video e articoli di esperti del settore. I software spesso includono anche bacheche e forum di discussione dove i project manager possono condividere idee, discutere le problematiche riscontrate e collaborare su questioni specifiche. I PM possono inoltre accedere ai contenuti didattici e ai materiali dei corsi di formazione in base alla propria disponibilità lavorativa, garantendo così un apprendimento personalizzato e flessibile.

3. Definisci linee guida per ridurre al minimo l'uso improprio dei dati negli strumenti di IA

"In tutte le aziende con cui ho lavorato, la qualità dei dati generati dall'IA ha sempre rappresentato un problema," afferma Peter Taylor. "In informatica esiste un detto tipico che calza a pennello: "garbage in, garbage out" ovvero che inserendo dati inattendibili si otterrano dati altrettanto inattendibili. Con l'IA questo processo avviene ancora più velocemente, pertanto è necessario disporre di un processo di knowledge management ben strutturato per garantire la veridicità dei dati ottenuti." 

I risultati forniti dal sondaggio condotto da Capterra confermano questa affermazione: il 41% dei project manager riferisce infatti che la propria azienda ha riscontrato problemi relativi alla qualità dei dati e il 22% ha ottenuto errori indesiderati nei risultati. Questo potrebbe essere uno dei motivi per cui quasi la metà dei project manager (49%) è scettica riguardo all'impiego dell'IA.

La domanda da porsi è: in che modo le aziende possono creare linee guida adeguate per ridurre il rischio che i project manager prendano decisioni basate su dati errati?

Il primo passo consiste nel comprendere i vantaggi e le limitazioni associati all'impiego di strumenti basati sull'IA. Ad esempio, secondo Gartner, l'IA generativa è estremamente utile per la generazione di contenuti e lo sviluppo delle conoscenze, ma molto meno efficace per quanto riguarda la previsione e la pianificazione. [2] È pertanto fondamentale che le aziende scelgano accuratamente gli strumenti in base agli obiettivi che intendono raggiungere.

Il secondo passo consiste nel creare un processo di gestione dei dati adeguato. Gartner raccomanda ai leader aziendali di implementare una serie di best practice [3] per garantire una qualità costante dei dati, quali: 

• Creare il giusto mindset, tra cui riconoscere la necessità di una gestione del cambiamento efficace per garantire un livello accettabile della qualità dei dati.

• Assegnare la responsabilità della qualità dei dati a più ruoli e non delegarla soltanto al dipartimento IT.

• Sfruttare la tecnologia per integrare le fonti dei dati, nonché per valutare e monitorare la qualità dei dati forniti dalle fonti operative.

• Mappare costantemente l'impatto della qualità dei dati sui risultati aziendali, sulle prestazioni e sugli impatti finanziari.

Le grandi aziende che desiderano rendere operativa la gestione dei rischi informatici possono servirsi dei software di risk management, i quali possono essere integrati nei software di project management. Per garantire una gestione del rischio efficiente, l'IA può essere impiegata in diversi modi, tra cui:

• Monitoraggio della qualità dei dati immessi negli strumenti di IA. Impostando metriche predefinite per il monitoraggio della qualità dei dati, il software può generare automaticamente avvisi quando la qualità scende al di sotto dei livelli accettabili. Inoltre, il software è in grado di fornire audit trail dettagliati di tutte le attività relative ai dati, tra cui la raccolta, l'elaborazione e l'utilizzo dei dati. 

• Esecuzione di scenari what-if modificando le variabili del progetto quali scadenza, budget e allocazione delle risorse per osservarne il potenziale impatto. Grazie all'aiuto dell'IA generativa, i project manager possono ipotizzare i possibili rischi presenti all'interno di un progetto e discuterli con i principali stakeholder.

• Analisi di grandi volumi di dati non strutturati, come ad esempio e-mail, note delle riunioni e report di avanzamento mediante l'aiuto dell'elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NPL). Gli strumenti di NLP consentono ai computer di comprendere e comunicare mediante il linguaggio umano. È possibile impiegarli per analizzare le comunicazioni relative al progetto e identificare segnali d'allarme inerenti ai rischi potenziali.

Educare i project manager a lavorare con l'IA è fondamentale

Le funzionalità degli strumenti basati sull'IA sono in costante evoluzione, così come lo sono le competenze richieste per utilizzarli. A tale scopo, è necessario che le aziende investano nella formazione e nelle competenze dei propri project manager in modo da restare al passo con i nuovi sviluppi tecnologici. 

Peter Taylor raccomanda alle aziende di offrire "sessioni di micro-learning", in modo da sviluppare sia le soft skill che le competenze specifiche dei dipendenti. Per quanto riguarda le soft skill, Taylor consiglia di promuovere in particolare l'intelligenza emotiva (EQ), mentre per quanto riguarda le hard skill l'attenzione dovrebbe essere rivolta a una gestione ottimale dei dati da parte dei project manager, in modo che sappiano riconoscere quando la qualità dei dati è insufficiente, gestire la quantità di dati appropriata e prendere decisioni più informate basate sui dati.

La fase successiva consisterà nel collaborare con i leader aziendali per stabilire quando e come implementare le strategie indicate da Peter Taylor. Per poter implementare una strategia di successo sarà necessario identificare in anticipo le eventuali lacune dei project manager e individuare le azioni correttive per poterle colmare.