許多企業(yè)已經(jīng)認(rèn)識到 PMO （項(xiàng)目管理辦公室）和 PPM （項(xiàng)目組合管理）在推動(dòng)增長、提高組織敏捷性和交付更好的業(yè)務(wù)成果方面的力量。今天的PMO被期望用更少的錢做更多的事，而且做得更快。

雖然PMO的工作很繁重，但通過實(shí)施由人工智能（AI）增強(qiáng)的 PPM 工具可以使其變得更容易。本文重點(diǎn)介紹了 PPM 中的人工智能可以使 PMO 和整個(gè)企業(yè)受益的四種具體方式：風(fēng)險(xiǎn)緩解、項(xiàng)目選擇、決策支持和商業(yè)智能。

利用機(jī)器學(xué)習(xí)減輕風(fēng)險(xiǎn)并提高成功率

機(jī)器學(xué)習(xí)是 AI 的一個(gè)強(qiáng)大的子集，可以促進(jìn)關(guān)鍵的PPM能力，特別是在風(fēng)險(xiǎn)檢測方面。在 PPM 中，機(jī)器學(xué)習(xí)利用模式識別來檢查一個(gè)組織的現(xiàn)有數(shù)據(jù)，以便在它們成為更大的問題之前很久確定風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域。這項(xiàng)工作是自動(dòng)化的，可以在后臺完成，只需最少的人工干預(yù)。這對今天負(fù)擔(dān)過重的 PMO 來說是個(gè)好消息，對他們支持的企業(yè)來說更是個(gè)好消息。

風(fēng)險(xiǎn)檢測可以通過提前識別痛點(diǎn)來避免項(xiàng)目失敗，使 PMO 能夠防止或減輕損害。停滯不前的項(xiàng)目可以被識別并更快地削減，最大限度地減少時(shí)間和資源的浪費(fèi)。同時(shí)，模式識別也可以用來識別積極的趨勢，并復(fù)制和擴(kuò)展它們。PMO 可以利用積極的洞察力來提高項(xiàng)目完成的速度，或增強(qiáng)項(xiàng)目管理過程的整體敏捷性。

新一代項(xiàng)目管理軟件 8Manage PMO 根據(jù)現(xiàn)代企業(yè)的實(shí)際項(xiàng)目管理需求，基于人工智能技術(shù)研發(fā)，以“動(dòng)態(tài)管理，實(shí)時(shí)共享”的先進(jìn)理論實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目進(jìn)度、成本、資源、績效、風(fēng)險(xiǎn)等的有效跟進(jìn)。系統(tǒng)內(nèi)置細(xì)粒度數(shù)據(jù)捕獲機(jī)制，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地采集項(xiàng)目與計(jì)劃中的所有項(xiàng)目信息，以滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的需要。

借助人工智能核心的深度算法和即時(shí)傳送，8Manage PMO 突破原有的企業(yè)項(xiàng)目管理的局限，解決人為數(shù)據(jù)處理的失誤或者不透明交易問題，幫助企業(yè)提高項(xiàng)目管理效益。

利用預(yù)測性分析進(jìn)行知情的項(xiàng)目選擇

正如機(jī)器學(xué)習(xí)可以識別令人不安的趨勢一樣，AI 預(yù)測分析可以防止項(xiàng)目選擇過程中出現(xiàn)問題。預(yù)測分析法根據(jù)從已經(jīng)發(fā)生的類似事件中收集到的歷史數(shù)據(jù)計(jì)算潛在事件發(fā)生的條件概率。這種能力對于 PMO 來說是一個(gè)強(qiáng)大的工具，因?yàn)樗鼮樗麄兲峁┝艘粋€(gè)推斷的 if/then 情景模型來推動(dòng)項(xiàng)目的選擇。

當(dāng)項(xiàng)目需要選擇時(shí)，預(yù)測性分析可以在項(xiàng)目選擇之前就發(fā)現(xiàn)限制因素、瓶頸和其他問題。基于算法的評分決定了哪些項(xiàng)目會(huì)給企業(yè)帶來最大的價(jià)值，哪些項(xiàng)目是小而易勝的，哪些項(xiàng)目需要不惜一切代價(jià)避免。

所有這些因素都是基于組織的數(shù)據(jù)和預(yù)先確定的評分結(jié)構(gòu)。它是自動(dòng)化的，并在后臺計(jì)算，使PMO團(tuán)隊(duì)能夠?qū)Ｗ⒂跒槠髽I(yè)推動(dòng)積極成果的工作。

利用公正的數(shù)據(jù)做出更明智的資源配置決策

PMO 在為項(xiàng)目分配時(shí)間、資金和資源方面的決定可能會(huì)對他們所服務(wù)的組織產(chǎn)生巨大影響。 PMO 工作人員，以及組織中的所有其他人，具有可能影響他們決策的偏見和外部環(huán)境因素。

AI 幫助 PMO 做出明智的決定，以應(yīng)對人類偏見、辦公室間政治，因?yàn)?AI 不關(guān)心誰會(huì)因決策而最滿意（或不滿意）。它根據(jù)與業(yè)務(wù)目標(biāo)相一致的編程參數(shù)計(jì)算數(shù)據(jù)，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)提供選擇。

8Manage項(xiàng)目管理軟件能夠?qū)W習(xí)人類的技能，借鑒其發(fā)展、成就、流動(dòng)性和偏好數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)依賴、風(fēng)險(xiǎn)與費(fèi)用信息結(jié)合起來，為企業(yè)項(xiàng)目活動(dòng)自動(dòng)或者提供建議進(jìn)行合理的資源分配。

這可以通過多種方式幫助?PMO 。首先，它向他們保證，他們正在為組織做出最好的決定，不受任何人為影響。其次，它為 PMO 提供臨床的、無偏見的數(shù)據(jù)，以支持他們在向可能喜歡不同結(jié)果的外部各方證明他們的決定。

用AI增強(qiáng)的報(bào)告和實(shí)現(xiàn)提高商業(yè)敏銳度

持續(xù)改進(jìn)是增長和發(fā)展的關(guān)鍵，它依賴于組織不斷評估和重新評估其流程和功能的能力。AI 幫助 PMO 利用大量的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為全面的報(bào)告，推動(dòng)知情決策。AI 為 PMO 配備了在正確的時(shí)間下正確的決策所需的商業(yè)智能，使用正確的資源來完成任務(wù)。它簡化了數(shù)據(jù)集成并自動(dòng)執(zhí)行繁瑣的任務(wù)，例如 KPI 監(jiān)控、數(shù)據(jù)收集和報(bào)告生成，限制了潛在的錯(cuò)誤，緩解了對 PMO 繁忙日程的限制。

更重要的是，人工智能報(bào)告為執(zhí)行團(tuán)隊(duì)和主要利益相關(guān)者提供了他們所需的數(shù)據(jù)，以推動(dòng)戰(zhàn)略決策并重申 PMO 的能力。8Manage PMO 項(xiàng)目管理軟件可以實(shí)現(xiàn)人一樣的分析和思考，把原本人需要思考的東西，通過公式輸入系統(tǒng)。系統(tǒng)通過學(xué)習(xí)這些人為思考的過程，從而實(shí)現(xiàn)輸入元素，自動(dòng)分析并輸出結(jié)果，用戶可以根據(jù)個(gè)人分析的喜好，選擇數(shù)據(jù)輸出的展現(xiàn)方式（包括圖標(biāo)、報(bào)表等），供給用戶數(shù)據(jù)總結(jié)分析。憑借獲得的洞察力，各方可以共同開發(fā)有價(jià)值的、以業(yè)務(wù)為中心的產(chǎn)品組合。

結(jié)論

毫無疑問，今天的 PMO 正面臨著前所未有的時(shí)間和能力需求。同時(shí)，他們執(zhí)行這些要求所需的資源也在減少，出錯(cuò)的余地也幾乎消失了。在項(xiàng)目管理領(lǐng)域，人工智能是釋放 PMO 作為有價(jià)值的合作伙伴的潛力的關(guān)鍵。在 PMO 專業(yè)人員為實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)而努力時(shí)，人工智能將提供重要支持。