AI가 프로젝트 관리자를 도와 사람들에게 다시 초점을 맞추는 방법

프로젝트 관리자가 몸이 약해지고 더 사람 중심적이기를 바라는 경우 인공 지능으로 추가 지원을 받으십시오.

프로젝트는 항상 사람에 관한 것이었지만 프로세스, 방법, 표준 및 거버넌스가 방해가 되는 경우가 많았습니다.

방법론과 지식 체계의 지지자들로부터 반발이 있을 수 있다는 것을 알고 있으며, 그러한 것들이 유용하다는 데 동의합니다. 하지만 솔직히 사람에 대한 집중보다 그들이 더 중요해진 것처럼 보였던 시기가 있었다.

여기에 더해 프로젝트 관리자는 지속적으로 더 적은 자원으로 더 많은 작업을 수행하고 가상 환경에서 분산된 팀과 작업해야 합니다. 이와 같이 사람들의 시간은 종종 프로젝트 자체에 희생되었습니다.

AI는 프로젝트 관리의 방향을 바꿀 수 있는 기회를 제공합니다.

인공 지능(AI)은 사람 중심의 초점으로 다시 전환할 수 있는 급진적인 기회를 제공하는 동시에 프로젝트 관리자가 프로젝트 관리의 많은 "단조로운 작업"을 덜어줍니다.

예, 어떤 사람들은 선도적인 프로젝트의 이러한 측면을 좋아하지만 우리 모두가 정직하다면 대부분은 좋아하지 않습니다.

내 기사에서 "인공 지능 - 프로젝트 관리자에게 도움이 됩니까 아니면 위협이 됩니까?" 나는 프로젝트 직업의 세계에서 AI의 부상의 위험과 기회를 고려했고 그것이 좋은 것이라고 결론지었습니다. 프로젝트 성공의 다음 비약적 도약은 놀라운 프로젝트 팀이 개별적으로 위치한 장소와 장소에 구애받지 않고 성공을 위한 목적 중심의 단일 강국으로 구축하고 이끄는 능력이 될 것입니다.

이 새로운 세상에서 프로젝트 관리자가 이러한 변화로부터 이익을 얻기 위해 이해해야 하는 주요 고려 사항은 무엇입니까?

프로젝트 성공에 관한 팀 성과의 중요성

프로젝트 팀 성과는 "뉴 노멀" 프로젝트 기반 경제에서 번창하고 AI 기반 프로젝트 세계를 진정으로 최적화하고자 하는 모든 조직에게 중요한 투자입니다.

수십 년 동안 프로젝트 관리 경영진과 실무자들은 수백만 달러, 때로는 수십억 달러에 달하는 질문을 던지고 있습니다. 프로젝트가 실패한 이유는 무엇입니까? (아니면 적어도 기대만큼 성공하지 못한 이유는 무엇입니까?)

우리는 프로젝트 수명 주기 전반에 걸쳐 프로젝트 성공을 위협할 수 있는 수많은 문제가 발생할 수 있음을 알고 있습니다. 이러한 문제는 수행된 위험 관리 및 예측이 수행되었음에도 불구하고 프로젝트 관리자에게 조금씩 발생합니다. 프로젝트 리더는 어디에서 문제가 발생했는지 지속적으로 조사하고, 문제가 발생한 이유를 분석하고, 향후 문제를 피할 수 있는 방법을 전략화합니다.

물론 이러한 연습이 완료되면 답을 항상 찾을 수 있는 것은 아니며 찾았다고 해도 너무 늦었습니다.

이로 인해 프로젝트 성과에 대한 새로운 접근 방식, 즉 무엇보다도 프로젝트 계획을 실행하고 수용하는 사람들인 사람을 이해하려는 접근 방식이 필요합니다.

이 접근 방식은 모든 가능성을 평가하고 편향을 제거하는 전체론적 접근 방식이어야 하며 능동적이고 덜 반응적이며 덜 주기적이며 보다 실시간이어야 합니다.

이것은 AI가 우리 직업에 제공하는 진정한 기회이며, 우리가 해야 할 일로 돌아가고, 훌륭한 프로젝트 팀을 이끌고, 사람들로부터 최선을 이끌어낼 수 있는 기회입니다.

AI는 프로젝트 관리자가 팀에 집중할 수 있는 더 많은 시간을 제공합니다.

이는 인공 지능이 현재 우리 직업에서 우리에게 제공하는 기회로 돌아갑니다. 부담스럽거나 번거로운 작업을 없애고, 우리가 별로 좋아하지 않는 일을 제거하고, 어쨌든 AI가 우리보다 더 잘할 수 있다는 것입니다. 지칠 줄 모르는 예측 능력, 엄청난 양의 데이터 처리 등

시간을 절약할 수 있습니다. Gartner는 2030년까지 AI로 인해 프로젝트 관리 작업의 80%가 제거될 것이라고 밝혔습니다 ^{[ 1 ]} .우리는 세계 어디에 있든 우리 프로젝트 팀원들과 상호작용하고, 이끌고, 함께 일하는 데 시간을 할애할 수 있을 것입니다. 이것은 비약적인 도약이며 프로젝트가 사람에 관한 것이라는 진실을 현실로 만들 수 있는 기회입니다.

프로젝트 관리의 AI는 프로젝트 관리자, 프로젝트 리더 및 변경 에이전트가 사람들과 함께 작업하는 데 시간을 할애하여 사람들을 최대한 활용하도록 합니다.

이 생각은 동기 부여에 대한 Daniel Pink의 견해와 잘 맞으며, 제가 개인적으로 "The Social Project Manager"라는 저서에서 탐구한 내용입니다 ^{[ 2 ]} .

"Drive: 무엇이 우리에게 동기를 부여하는지에 대한 놀라운 진실" ^{[ 3 ]} Pink는 우리에게 동기를 부여하는 것에 대해 우리가 알 수 있다고 생각하는 모든 것이 아마도 틀렸을 것이라고 설명합니다.

그는 사람들이 자율성을 원하는 4T라는 동기 부여의 핵심 개념을 제시합니다.

• 작업

• 시간

• 팀

• 기술

Pink에 따르면, “이러한 자율성의 설계 또는 기타 요소에 의한 부재는 성과와 동기 부여에 나쁜 결과를 가져옵니다. 반대로 최대의 동기 부여를 원한다면 사람들에게 4T를 주어야 합니다.”

4T를 살펴보면 사회 프로젝트 관리자도 이 중 두 가지(작업과 시간)에서 할 수 있는 일이 거의 없다고 결론을 내릴 수 있으며 아마도 그것이 맞을 것입니다. 그러나 이러한 영역에서도 팀 내 열린 의사 소통 채널은 팀과 작업 목표에 도움이 될 수 있는 대안적인 생각을 제공할 수 있습니다.

작업, 시간, 분석 및 예측 통찰력 영역은 확실히 AI의 모래밭입니다.

팀 및 기술 제목 아래에서 AI 지원 미래 프로젝트 관리자는 인공 지능에 의한 많은 작업과 시간 노력에서 해방되어 번성할 것입니다.

성과가 높은 팀은 성과가 높은 프로젝트를 제공하며 기본적으로 큰 성공을 거둡니다. 성과가 높은 팀에는 사람에게 집중할 시간이 있는 성과가 높고 참여도가 높으며 동기를 부여하고 사람 중심적인 프로젝트 관리자가 필요합니다.

AI와 프로젝트 관리자의 완벽한 공생

사람과 데이터를 조화롭게 연결하는 것은 프로젝트 성공에 매우 중요합니다.

사람들은 능력, 역량 및 시간의 조합을 통해 잠재적으로 사용할 수 있는 데이터 양의 현실과 함께 이를 잘 수행하기 위해 고군분투합니다. 그리고 그들이 이것을 달성할 수 있다 하더라도 낙관주의 편향이라는 인간 본성에 의해 모두 탈선합니다.

AI는 대용량 데이터를 주관적이지 않은 방식으로 처리할 수 있습니다.

사람인 프로젝트 관리자는 다른 사람, 프로젝트 팀, 주제 전문가, 이해 관계자 및 고객과 함께 일하고, 이끌고, 영감을 주고, 배려하는 데 능숙합니다.

나에게는 이 모든 것이 공생 관계에서 완벽해 보입니다. AI는 프로젝트 관리자가 사람들과 함께 일할 수 있도록 해줍니다.

프로젝트가 실제로 사람에 관한 미래를 오래 살며 AI 기반 프로젝트 세계를 가져옵니다!