我們已經(jīng)看到，有效運(yùn)行項(xiàng)目和開展業(yè)務(wù)都依賴于治理框架。該框架列出了管理的基本原則。這些原則有助于使企業(yè)的所有主要利益相關(guān)者與指導(dǎo)原則目標(biāo)保持一致，例如定義績效標(biāo)準(zhǔn)、確定可接受的風(fēng)險(xiǎn)水平以及確定報(bào)告的方式和內(nèi)容。這些核心思想是所有項(xiàng)目都必須遵守的。創(chuàng)建這樣的框架可能需要大量工作，但一旦所有利益相關(guān)者都同意這個(gè)框架，它就可以在整個(gè)項(xiàng)目管理生命周期中得到利用。
該框架在管理和減輕整個(gè)項(xiàng)目生命周期中的風(fēng)險(xiǎn)方面發(fā)揮著重要作用。我們已經(jīng)看到很多最后一刻的風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)在項(xiàng)目管理的后期，這種治理框架將大有裨益。該框架將促進(jìn)利益相關(guān)者之間的信任，并增強(qiáng)對每種風(fēng)險(xiǎn)的決策能力。
人工智能的進(jìn)化
人工智能 (AI) 是一個(gè)不斷發(fā)展的領(lǐng)域。這一進(jìn)步始于大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破性發(fā)現(xiàn)，例如生成式預(yù)訓(xùn)練 Transformers (GPT)。這些 GPT 可應(yīng)用于從醫(yī)療保健到項(xiàng)目管理(包括治理框架)等不同領(lǐng)域。
盡管隨著新模型的快速發(fā)布，許多創(chuàng)新正在進(jìn)行中，但我們可以利用現(xiàn)有的模型實(shí)現(xiàn)很多目標(biāo)。借助人工智能，我們可以構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大而可靠的治理框架，并利用該框架實(shí)現(xiàn)高效的項(xiàng)目管理。雖然人工智能不能完全消除項(xiàng)目管理，但它在提高效率方面有很大幫助。
我們可以通過將它們與基于 LLM 的模型集成來自動化報(bào)告流程。這將提高項(xiàng)目經(jīng)理的效率。此外，這些模型可以評估項(xiàng)目的健康狀況并根據(jù)歷史訓(xùn)練數(shù)據(jù)評估風(fēng)險(xiǎn)。我們可以使用這些指標(biāo)向我們的儀表板報(bào)告給利益相關(guān)者?？偠灾覀兛梢岳萌斯ぶ悄転槔嫦嚓P(guān)者帶來很多見解，從而增加他們對項(xiàng)目的信任。
人工智能 (AI) 的發(fā)展帶來了許多恐懼和不確定性，人們擔(dān)心它可能會取代大量工作。但是，事情也有兩面性。這場革命為項(xiàng)目管理中基于 AI 的應(yīng)用程序的開發(fā)開辟了很多機(jī)會。了解在哪里以及如何利用AI 來提高項(xiàng)目管理效率非常重要。LLM 有可能自動化某些管理任務(wù)，但重要的是要考慮這些模型的效率和決策能力。
人工智能應(yīng)用開發(fā)框架
這些基于 LLM 的模型已在客戶支持和醫(yī)療保健等不同領(lǐng)域得到部署，應(yīng)用范圍也各異。我們始終可以圍繞這些基于 AI 的應(yīng)用程序?qū)嵤┲卫砜蚣埽院喕?xiàng)目管理工作并提高利益相關(guān)者的滿意度。
我們無法將人類從這些框架中剔除，而人工智能仍然可以預(yù)測和自動化許多任務(wù)。管理藝術(shù)始終需要基于實(shí)時(shí)多樣化條件的人類同理心。
關(guān)鍵要點(diǎn)
目前還不清楚我們能通過人工智能 (AI) 在項(xiàng)目管理領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)什么目標(biāo)，因?yàn)檫@取決于具體的環(huán)境和應(yīng)用。但是，在項(xiàng)目啟動階段明確角色和職責(zé)非常重要，這樣每個(gè)人都能保持一致。人工智能在項(xiàng)目管理領(lǐng)域的一個(gè)明顯應(yīng)用是治理框架，其中人工智能將提高項(xiàng)目管理的效率，同時(shí)保持每個(gè)人的一致。理想的項(xiàng)目或計(jì)劃管理總是超前思考，并尋求如何通過創(chuàng)新方式提高項(xiàng)目管理的生產(chǎn)力和效率，包括利用人工智能領(lǐng)域的最新突破。
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