מהפכת הבינה המלאכותית כבר כאן, ונראה שאינה פוסחת על אף מחלקה בארגון. כיצד הדבר בא לידי ביטוי בפעילות המשרד לניהול פרויקטים?
לכאורה למשרד לניהול פרויקטים יש במקרה הטוב קשר חלש בכל מה שקשור להשפעת מהפכת הבינה המלאכותית. השלבים בניהול פרויקטים (אתחול, תכנון, ביצוע, וכו) מבוססים בעיקר ניהול אנושי, ניתוח סיכונים והכנת מענה אפשרי יכולים להיות ייחודיים ברמת הפרויקט, המידע אינו מגיע ממקור אחד, משלב מידע מערכתי אך גם וורבלי, קבלת החלטות מתקיימת לרוב בדיונים עם מספר משתתפים, ובאופן כללי – בכל ניהול פרויקטים מורכב ישנם מספר ממדים אשר צריכים לבוא לידי ביטוי בכל שלב בניהול הפרויקטים, ומקשים על התפיסה שבינה מלאכותית במצב שבו היא נמצאת היום יכולה להוות תחליף
האם זה אומר שהבינה המלאכותית בשלבה הנוכחי פוסחת על המשרד לניהול פרויקטים?
ממש לא.
במאמר אסקור מספר ערוצים עיקריים בהם המשרד לניהול פרויקטים יכול וצריך, להיות מעורב ואף להוביל תהליכים הקשורים לבינה מלאכותית.
ערוץ AI Adoption
המעבר של ארגונים לעבודה עם בינה מלאכותית כבר אינו אופציונאלי, מהפכה זו כמו קודמותיה מתאפיינת בשלב הראשון בחברות ההייטק שמובילות בראש, מנתחות את הפוטנציאל הגלום, ומונעות קדימה מעצם התחרות הרבה אל מול המתחרות. אבל כמו בכל מהפכה טכנולוגית (כגון מהפכת הענן) שאר השוק יגיע גם הוא בתוך זמן קצר להבנה שהוא חייב לנצל את היתרונות שמהפכת הבינה המלאכותית מספקת בכדי להגדיל רווחים או במקרים הקשים יותר – לשרוד.
תהליך ה״אימוץ״ דורש הגדרת – תכולה, תהליך, אבני דרך, ניהול בעלי עניין, וכו׳. נשמע מוכר? כן, אלו הם שלבים בניהול פרויקט אשר המשרד לניהול פרויקטים יכול להוביל בארגון.
ערוץ AI Adoption Tracking
כחלק מתהליך האימוץ, הארגון יצטרך למדוד את עצמו.
כתבתי בעבר מאמר בנושא מדדים – כאן
החשיבות בבחירת מדדים נכונים לתהליך אימוץ הבינה המלאכותית הינה מכרעת לתהליך. גם בתחום זה, הרמה המקצועית הגבוהה ביותר נמצאת במשרד לניהול פרויקטים, והוא זה שצריך להוביל את התהליך
מספר דגשים שצריך לשים לב אליהם בבחירת המדדים הנכונים
- Top Down Vs Bottom up – על מנת שנוכל לקבל תמונה מלאה של התהליך מומלץ לפתח מדדים הן מהצד המערכתי (כגון – כמות המשתמשים, צריכה ברמת עובד, וכו), והן ברמת השטח (כגון – שיפור Velocity, וכו)
- מדדי שיפור (זמן, תכולה, מחזור חיים, וכו) תמיד יהיו מבוקשים ע״י ההנהלה בארגון. כמו בכל מודל פיננסי, הארגון משקיע כסף וזמן, ומצפה לקבל תמורה אשר תהיה מדידה. לשם כך עלינו לוודא שאספנו את הנתונים הקיימים אשר יהוו בסיס למדידה. בלעדיהם יהיה קשר להצביע על השינוי
- המדד הפיננסי – המדד הפיננסי הוא טריקי. מצד אחד הארגון ירצה לדעת כמה הוא חסך (הרוויח) מהמהלך, מצד שני זהו אחד המדדים המורכבים ביותר לחישוב. המלצתי היא לא להכניס אותו בשלבים הראשונים של התהליך, אלא בשלבים מאוחרים יותר.
ערוץ AI Tools Development
מהפכת הבינה המלאכותית פתחה את האפשרות לפתח קוד בצורה עצמאית ע״ב Vibe Coding. למי שאינו מכיר את הנושא, מדובר בפיתוח קוד ע״י prompts בשפה פשוטה עם הבינה המלאכותית. כבר אין הכרח בניסיון אלגוריתמי, או בניסיון עיצובי. הדרך החדשה לפיתוח קוד דורשת כישורים אחרים לגמרי. היא דורשת יכולת ראייה מערכתית של הפרויקט, הבנה של כל אחד מהשלבים בתהליך פיתוח תכנה, מבוססת prompts – תקשורת מילולית מול הבינה המלאכותית, ועוד.
בעולם החדש הזה לצוות המשרד לניהול פרויקטים יש יתרון עצום. היכולות שציינתי הם למעשה הכלים שבהם משתמש המשרד ברמה היום יומית, ולכן המעבר ל״מוד״ עבודה החדש הוא טבעי. מדוע בעצם צריך בכלל המשרד לניהול פרויקטים לפתח קוד? התשובה היא פשוטה – עצמאות בפיתוח כלים אשר יכולים לחסוך זמן, ולייעל תהליכים בארגון.
מילת סיכום – רכבת הבינה המלאכותית כבר יצאה מהתחנה, אבל עדיין נמצאת בתחילת דרכה, וזה הזמן המצוין לקפוץ עליה. אל תתנו לה לעבור על פניכם ולחשוב שהיא לא ממש קשורה לעבודה שלכם. שכן בפעם הבאה שתפגשו אותה, זה כבר יכול להיות מאוחר מדי
PMO Inside Out 
כתיבת תגובה