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Project management e AI, 5 modi per migliorare l’efficienza



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L’imprevedibilità e la complessità dei progetti portano i project manager a dover affrontare sfide nel loro lavoro: l’intelligenza artificiale può supportare le loro performance

Pubblicato il 14 giu 2024

Massimo Penzo

CEO Knet Project SpA



intelligenza artificiale ai mano

L’intelligenza artificiale sta cambiando i metodi e le tecniche di gestione dei progetti, rendendoli più efficienti, sicuri e proattivi. Il project management ha fatto molta strada negli ultimi anni, con l’avvento di nuovi strumenti e tecnologie. Tuttavia, ancora oggi, i project manager si trovano ad affrontare sfide legate all’imprevedibilità e alla complessità dei progetti.

Ecco alcuni dei modi in cui l’IA viene utilizzata per migliorare il performance management.

Automazione delle attività manuali

L’IA può automatizzare molte delle attività manuali associate al performance management, come la raccolta e l’analisi dei dati, la creazione di report e la pianificazione delle revisioni delle prestazioni. Ciò può liberare i manager per concentrarsi su compiti più strategici, come la coaching e lo sviluppo dei dipendenti.

Fornire informazioni e analisi

L’intelligenza artificiale (IA) può fornire informazioni e analisi in svariati modi, tra cui:

  • Analizzare grandi volumi di dati: l’IA può elaborare e analizzare enormi quantità di dati da diverse fonti, tra cui transazioni aziendali, feed di social media, siti web e sensori IoT. Questo può aiutare le aziende a identificare modelli, tendenze e anomalie che sarebbero impossibili da individuare manualmente.
  • Generare report e previsioni: l’IA può generare automaticamente report e previsioni basati sui dati analizzati. Questi report possono fornire alle aziende informazioni preziose sulle loro prestazioni, sui loro clienti e sui loro mercati. Le previsioni possono aiutare le aziende a prendere decisioni migliori sul futuro.
  • Identificare opportunità e rischi: L’IA può essere utilizzata per identificare opportunità e rischi che potrebbero altrimenti essere mancati. Ad esempio, l’IA può essere utilizzata per identificare nuovi segmenti di clienti, nuovi prodotti o servizi e potenziali minacce alla reputazione di un’azienda.
  • Personalizzare le esperienze: l’IA può essere utilizzata per personalizzare le esperienze per i clienti, i dipendenti e altri stakeholder. Ad esempio, l’IA può essere utilizzata per raccomandare prodotti o servizi ai clienti, fornire formazione personalizzata ai dipendenti o creare campagne di marketing mirate.
  • Automatizzare i compiti: l’IA può automatizzare molte attività che in precedenza venivano svolte da esseri umani, come la rilevazione di frodi, l’inserimento di dati e il servizio clienti. Questo può liberare i dipendenti per concentrarsi su compiti più strategici.

Casi pratici

Ecco alcuni esempi di come l’IA viene utilizzata per fornire informazioni e analisi nel mondo reale:

Le banche utilizzano l’IA per rilevare le frodi. Analizzando i modelli di spesa dei clienti, l’IA può identificare transazioni che potrebbero essere fraudolente. Questo può aiutare le banche a prevenire le perdite e proteggere i propri clienti.

Le compagnie aeree utilizzano l’IA per prevedere i ritardi dei voli. Analizzando i dati storici sui voli, le condizioni meteorologiche e altri fattori, l’IA può prevedere quando è probabile che un volo sia in ritardo. Ciò consente alle compagnie aeree di informare i passeggeri in anticipo e di prendere provvedimenti per ridurre al minimo le interruzioni.

Fornire feedback personalizzati

L’intelligenza artificiale può fornire feedback personalizzato in vari modi, tra cui:

  • Analisi di dati individuali: l’IA può analizzare una grande quantità di dati individuali, come prestazioni passate, attività, punti di forza e di debolezza, per identificare aree specifiche in cui un individuo può migliorare. Questi dati possono provenire da diverse fonti, come sistemi di valutazione delle prestazioni, piattaforme di apprendimento online, strumenti di collaborazione e persino social media.
  • Identificazione di modelli e tendenze: utilizzando algoritmi avanzati, l’IA può identificare modelli e tendenze nei dati individuali che potrebbero essere difficili da individuare manualmente. Ad esempio, l’IA può identificare aree in cui un individuo commette errori frequentemente o aree in cui potrebbe avere un potenziale inutilizzato.
  • Confronto con benchmark e con i pari: l’IA può confrontare le prestazioni di un individuo con benchmark di settore, con i propri obiettivi passati o con le prestazioni di colleghi simili. Questo può fornire un contesto per il feedback e aiutare l’individuo a capire come si sta comportando rispetto agli altri.
  • Fornire feedback tempestivo e mirato: l’IA può fornire feedback tempestivo e mirato in base alle esigenze individuali. Ad esempio, un sistema basato sull’IA potrebbe fornire feedback a uno studente su un compito specifico subito dopo averlo completato, mentre potrebbe fornire feedback a un dipendente sulle sue prestazioni complessive durante un colloquio di revisione annuale.
  • Adattamento del feedback allo stile di apprendimento individuale: l’IA può adattare il feedback allo stile di apprendimento individuale di ogni persona. Ad esempio, un sistema basato sull’IA potrebbe fornire feedback visivi a un apprendista visivo, feedback uditivi a un apprendista uditivo o feedback basati sul testo a un apprendista cinestesico.
  • Utilizzo di un linguaggio chiaro e conciso: l’IA può generare feedback in un linguaggio chiaro, conciso e facile da capire. Questo può aiutare a garantire che l’individuo riceva il messaggio e possa agire di conseguenza.
  • Fornire suggerimenti concreti per il miglioramento: oltre a identificare aree di miglioramento, l’IA può anche fornire suggerimenti concreti su come l’individuo può migliorare. Questi suggerimenti possono essere personalizzati in base alle esigenze e agli obiettivi specifici dell’individuo.
  • Monitorare i progressi e fornire feedback continuo: l’IA può monitorare i progressi di un individuo nel tempo e fornire feedback continuo. Questo può aiutare l’individuo a rimanere motivato e in pista per raggiungere i suoi obiettivi.

Facilitare la definizione di obiettivi e lo sviluppo dei piani di azione

L’intelligenza artificiale può semplificare il processo di definizione degli obiettivi e lo sviluppo di piani d’azione ad esempio analizzando dati e tendenze. I sistemi basati sull’IA possono analizzare grandi quantità di dati per identificare modelli e tendenze rilevanti per gli obiettivi individuali o aziendali. Questi dati possono provenire da diverse fonti, come prestazioni passate, feedback, sondaggi e dati di mercato.

Può inoltre suggerire obiettivi smart, acronimo di specifici, misurabili, attingibili, rilevanti e temporizzabili utilizzando i dati raccolti e le migliori pratiche aziendali.

L’IA è in grado di scomporre gli obiettivi di grandi dimensioni in passi più piccoli e gestibili, rendendoli meno intimidatori e più facili da affrontare e di dare priorità alle azioni. I sistemi basati sull’IA possono analizzare le attività associate a un piano d’azione e prioritizzarle in base alla loro importanza e urgenza.

Inoltre è in grado di identificare risorse e strumenti utili per il raggiungimento degli obiettivi, come software, corsi di formazione o connessioni con esperti.

L’IA può monitorare i progressi verso il raggiungimento degli obiettivi e fornire feedback regolari per mantenere gli individui o i team sulla rotta giusta e quindi adattare i piani in base ai cambiamenti.

Promuovere la coerenza e l’equità

L’intelligenza artificiale può promuovere la coerenza e l’equità attraverso la standardizzazione dei processi:

  • l’IA può automatizzare e standardizzare molti compiti manuali associati alla gestione delle prestazioni, riducendo la variabilità e la discrezionalità umana che possono portare a incoerenze e discriminazioni.
  • Promuovendo la valutazione oggettiva delle prestazioni: I sistemi basati sull’IA possono analizzare grandi quantità di dati per valutare le prestazioni in modo oggettivo e coerente, utilizzando metriche e criteri predefiniti.
  • Identificando e  rimuovendo i pregiudizi inconsci dai processi di valutazione delle prestazioni, analizzando i dati per identificare modelli potenzialmente discriminatori.
  • Effettuando costanti monitoraggi e report  sulla parità.
  • Fornendo feedback equi e imparziali

IA nel performance management, le sfide

 L’Intelligenza Artificiale si propone come una soluzione rivoluzionaria per superare diverse sfide. Una per esempio è quella di ottenere insight innovativi. L’AI può analizzare l’intero progetto, gli obiettivi e i dati grezzi, fornendo insights precisi e rimuovendo le informazioni di disturbo. In questo modo, i project manager possono concentrarsi solo sulle informazioni che contano davvero e prendere decisioni strategiche più consapevoli.

Un’altra importante sfida è legata alla Riduzione dei rischi. L’AI può monitorare costantemente il progetto e identificare potenziali rischi in tempo reale, suggerendo azioni correttive per mitigarli. In questo modo, i project manager possono gestire i progetti con maggiore sicurezza e proattività.

La quarta sfida è legata all’ottimizzazione del lavoro remoto. L’AI può aiutare a gestire team di lavoro remoti, valutando l’efficienza dei singoli membri e del team nel suo complesso. Inoltre, può monitorare i KPI e fornire feedback puntuale per migliorare la produttività e la qualità del lavoro.

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