Top.Mail.Ru
Войти
  • 2,6 USD 2,598 +0,0116
  • 3,12 EUR 3,1209 +0,0023
  • 3,38 100 RUB 3,3814 -0,0213
Повышение эффективности
Ольга Ленская, «Про бизнес» 11 января 2021

Выжили в 2020 — а теперь Agile? Тренды проектного управления, которые нужно понимать и пробовать

Фото: w-dog.ru
Фото: w-dog.ru

В 2020 году многим собственникам и топ-менеджерам не удалось достичь плановых показателей в бизнесе. Пандемия, экстренный переход на «удаленку», внедрение в связи с этим новых инструментов управления и коммуникаций, политический кризис — хорошо, если компании смогли выжить. Но что делать дальше? О трендах в эффективном управлении проектами, которые уже пора активно внедрять, рассказал Максим Якубович, эксперт по управлению проектами, соучредитель, директор по проектам компании «КейТуБи».


Максим Якубович, эксперт по управлению проектами, соучредитель, директор по проектам компании «КейТуБи»
Максим Якубович
Эксперт по управлению проектами, соучредитель, директор по проектам компании «КейТуБи»

— Большинство из нас не предвидело пандемию и не было готово к ней. Многим компаниям пришлось экстренно перестраивать процессы, переводить своих сотрудников на работу из дома, внедрять новые программные продукты. А потом «выстрелил» еще один риск, который мало кто идентифицировал в начале 2020 года, — политический кризис и последующий экономический спад.

В текущих условиях некоторые бизнесмены считают хорошим итогом года то, что их бизнес выжил. А в 2021 году нас ждут новые вызовы, которые заставят компании изменять бизнес-модели, а вместе с ними и бизнес-процессы. И большинство этих изменений потребует проектной формы управления.

Давайте проанализируем закономерности в управлении проектами, которые наметились довольно давно, лет 10−15 назад, но превратились в настоящие массовые тренды только в сегодняшних экстремальных условиях.

1. Использование искусственного интеллекта (ИИ, AI) в управлении проектами

В далеком 1987 году появилась одна из первых статей на тему использования искусственного интеллекта в управлении проектами — «Использование приложений искусственного интеллекта для управления проектами» Уильяма Хосли.

А сегодня это уже обычное явление. Способы взаимодействия с ИИ в управлении проектами можно разделить на 2 группы:

1. Виртуальные помощники руководителя проекта. Виртуальные помощники создаются для того, чтобы уменьшить количество ручного труда для руководителя проекта. Например, виртуальный помощник PMOtto.ai может сообщать статус выполнения задач, информировать о рисках, запрашивать у исполнителей необходимую информацию, распознавать речь и текст и преобразовывать это в команды для информационных систем.

В Битрикс24 помощь руководителю проекта могут оказывать так называемые роботы или алгоритмы. При наступлении определенных событий робот совершает нужные вам действия, например, после завершения исполнителем одной задачи самостоятельно ставит другую. Робот может создать новые задачи проекта, назначать или менять ответственных исполнителей, актуализировать статус исполнения задач, отправлять необходимые письма.

Также в Битрикс24 есть функционал, который позволяет работать с популярными голосовыми помощниками, такими как Яндекс Алиса или Google Assistant. С его помощью компания может сэкономить время на вводе данных по задачам, встречам. Например, руководитель проекта может произнести: «Алиса, создай совещание на завтра на 10:00» — и программа сама создаст событие в календаре.

Фото: vedomosti.ru
Фото: vedomosti.ru

Компания Autodesk также не прошла мимо этого тренда и разработала виртуальный помощник Autodesk Construction IQ. Это интеллектуальный помощник, который будет полезен для проектов строительства, в которых применяется платформа Autodesk BIM 360.

Construction IQ собирает и анализирует данные о безопасности строительных объектов и возможных рисках проекта, например, выявляет работы с высокой вероятностью переноса сроков. Помощник извлекает информацию из аудитов, журналов технадзора, фотографий, технических заданий, отчетов исполнителей и других проектных документов. Эти данные используются для идентификации, анализа и приоритизации рисков проекта.

2. Искусственный интеллект в системах управления проектами. Рассмотрим несколько примеров.

В продукте LiquidPlanner есть функционал, который автоматически корректирует ожидаемые даты завершения задач проекта в случае изменения ожиданий, а также в случае, когда ресурсы перенаправляются на другие проекты или когда другие работы получают более высокий приоритет.

Например, у сотрудника Евгения есть двухчасовая задача, которая внезапно получила самый высокий приоритет. Как это изменение приоритета влияет на все другие задачи, порученные Евгению? Как это влияет на все задачи, поставленные другим сотрудникам, которые зависят от выполнения задачи Евгением? И что произойдет, когда двухчасовая задача Евгения займет четыре часа?

Программа оценит новый срок завершения задачи, перепланирует все связанные с ней задачи, проанализирует загрузку всех участников связанных задач, а также попробует выровнять перегрузку, если она возникла после перепланирования. В программах для управления проектами без аналогичного ИИ всю эту работу надо делать руководителю проекта, и на это уходит много времени. А ИИ экономит ваше время и уменьшает вероятность ошибки, которую можно совершить при повторном планировании ресурсов после изменения дат старта взаимосвязанных задач проекта.

LiquidPlanner умеет жонглировать такими ситуациями и выдавать прогноз по датам завершения задач. Сотрудники могут вводить свои оптимистические и пессимистические сценарии для сроков их реализации, а приложение анализирует как плановые оценки сроков, так и фактическое время выполнения. Так, LiquidPlanner помогает командам со временем научиться более точно оценивать продолжительность проектов.

Фото: habr.com
Фото: habr.com

Интересный функционал предоставляет сервис PineStem. Он ориентирован в первую очередь на проекты по разработке ПО и помогает руководителю проекта сформировать оптимальную команду программистов. Используя технологии ИИ, PineStem подсказывает, какой сотрудник лучше всего подходит для данной работы, исходя из выполнения им других задач в прошлом.

Программа принимает во внимание различные параметры, включая опыт сотрудников и ошибки в задачах, над которыми они работали ранее.

В облачном продукте Easy Projects используются возможности машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы помочь руководителям проектов предсказать, когда проект с наибольшей вероятностью будет завершен. Easy Projects использует алгоритм для обработки данных, накопленных в базе выполненных проектов, и анализа десятков переменных, включающих:

  • Анализ исполнителей проекта
  • Анализ истории выполнения задач в прошлом
  • Анализ скорости завершения задач
  • Кто назначен менеджером данного проекта
  • Историю подобных проектов
  • Историю сообщений по проекту
  • И многое другое.

В результате анализа программа информирует руководителя проекта о наиболее вероятной дате его завершения и создает кривую вероятности. В карточке проекта в Easy Projects есть кнопка ИИ, которая запускает алгоритм анализа данных и выработки прогноза по срокам завершения проекта:

Изображение предоставлено автором
Изображение предоставлено автором

Нажав на нее, вы увидите результат работы алгоритма:

Изображение предоставлено автором
Изображение предоставлено автором

Из данного прогноза можно сделать вывод о том, что с высокой вероятностью (около 85%) проект закончится в феврале 2021 года. Для того чтобы прогноз работал точно, программе нужно как можно больше данных по проектам и задачам, завершенным в прошлом (как правило, нужны данные за 6−8 месяцев).

Такой функционал будет наиболее полезен для проектов, плановые сроки по которым превышают 4−6 месяцев. Конечно, никакой алгоритм не предскажет точный день завершения проекта, но для руководителя проекта такой прогноз полезен. Ведь он на ранней стадии увидит, что существует высокая вероятность пропуска запланированной даты завершения проекта.

Скорректировав действия как можно раньше, вы потенциально сможете сэкономить для компании тысячи долларов. Например, на том, что не будут нарушены контрактные обязательства, на выплатах сотрудникам сверхурочных, на отсутствии необходимости отрабатывать возникшие ​​недовольства клиентов.

Согласно отчету Project Management Institute (PMI), организации, лидирующие в разработках в области AI (в отчете они названы «новаторами»), превосходят «поздних последователей» AI по нескольким ключевым показателям проектов:

  • «Новаторы» ИИ сообщают, что они выполнили 61% своих проектов вовремя по сравнению с 47% у «поздних последователей» ИИ
  • «Новаторы» ИИ сообщают, что 69% их проектов реализовали более 95% от запланированных бизнес-преимуществ по сравнению с 53% проектов у «поздних последователей» ИИ
  • «Новаторы» ИИ сообщают, что 64% их проектов соответствовали или превысили свои первоначальные оценки рентабельности. При этом речь идет об оценке рентабельности выполненных в компаниях проектов, а не оценке инвестиций в ИИ.
Фото: pobetony.expert
Фото: pobetony. expert

Читайте также: Как оценить отдачу от инвестиций в автоматизацию бизнеса

2. Увеличение доли проектов, в которых используется Agile

По итогам совместного исследования, проведенного KPMG (одной из крупнейших в мире сетей, оказывающих профессиональные аудиторские, налоговые и консультационные услуги), Австралийским институтом управления проектами AIPM и Международной ассоциацией управления проектами (IPMA) за 2019 год, в котором участвовали 500 участников из 57 стран в широком спектре отраслей, оказалось, что 47% организаций используют Agile-подходы. В то время как в 2018 году в аналогичном опросе Agile использовался только в 24% организаций.

Однако наметился новый тренд — использование при реализации проектов гибридной модели жизненного цикла проекта и появление гибридных методологий, таких как:

1. P3. Express — легковесный фреймворк для управления проектами, который включает семь фаз. Схематично это можно изобразить примерно так:

Изображение предоставлено автором
Изображение предоставлено автором

P3.Еxpress взял лучшие черты из фундаментальных и гибких методов, попытавшись исключить многие их недостатки. По сути, это гибрид, который в отличие от гибких методологий, не использует итеративный подход.

Например, вам нужно произвести какой-то продукт, скажем, велосипед. Последователи гибких методологий будут делать велосипед итеративно, силами одной и той же команды. А по P3. Еxpress велосипед будут собирать четыре команды: одна будет делать раму, вторая — колеса, третья — фурнитуру, четвертая отвечать за сборку. И в итоге каждая выпустит свой продукт.

2. PRINCE2 Agile. В основе этого подхода лежит PRINCE2 — главный стандарт проектного менеджмента в Великобритании. Название произошло от акронима «PRojects IN Controlled Environments version 2», что переводится как «Проекты в контролируемой среде версия 2». Его успешно применяли в США, Канаде, Австралии, странах Европы.

Сильными сторонами подхода являются:

  • Усиленный контроль над проектом
  • Четкое распределение обязанностей между членами команды.

К недостаткам PRINCE2 можно отнести то, что иногда она не годится для мелких проектов. Когда необходима гибкость, постоянно меняются требования — подход не даст желаемого результата. Сотрудники не успеют отреагировать на перемены вовремя, заполняя пачки отчетов и списков ошибок.

Чтобы представить, как работает PRINCE2, попробуйте выделить три «семерки»: 7 компонентов, 7 процессов и 7 принципов. Все они должны вписываться в 6 ограничений: время, деньги, риски, выгоды, качество и содержание проекта. Схематично структура PRINCE2 выглядит вот так:

Фото:
Фото: worksection.com

А управление проектом в PRINCE2 происходит вот таким образом:

Фото: worksection.com
Фото: worksection.com

Подход PRINCE2 Agile стал ответом великобританского подхода к управлению проектами PRINCE2 на тренд, связанный с популяризацией Agile.

Он предлагает подробное руководство по использованию метода управления проектами PRINCE2 в контексте гибкой разработки, в котором используются концепции и инструменты Agile-фреймворков, таких как Scrum и Kanban. Например, в этом подходе используются спринты.

Читайте также: Какие бывают жизненные циклы проекта и почему важно об этом знать

Но нужно понимать, что Agile подходит далеко не для всех проектов. При выборе модели жизненного цикла для конкретного проекта рекомендую использовать Agile Suitability Model, чтобы понять, как эффективнее управлять вашими проектами. Для этого несколько человек, желательно включая инвестора, представителей команды и заказчика, должны ответить на вопросы, сгруппированные в 3 домена:

1. Культура. Эта команда должна определить, насколько окружение способствует подходу. Для этого она обсуждает и совместно отвечает на вопросы в таком ключе:

  • Поддерживает ли спонсор проекта (куратор) применение гибких методов на данном проекте?
  • Будет ли у команды автономия в принятии локальных решений по выполнению работы в проекте?

2. Команда. Эта группа решает, сможет ли сама команда воспользоваться преимуществами подхода. Участники должны:

  • Оценить размер основной команды проекта по следующей шкале:
    1−9 = 1; 10−20 = 2; 21−30 = 3; 31−45 = 4; 46−60 = 5; 61−80 = 6; 81−110 = 7; 111−150 = 8; 151 — 200 = 9; 201+ = 10. Возможно, в команде 100+ будет немного сложнее с самоорганизацией
  • Рассмотреть опыт и навыки ключевых ролей в команде. Есть ли в команде по одному опытному члену команды на каждую роль?
  • Будет ли у команды ежедневный доступ хотя бы к одному представителю заказчика/бизнеса для получения обратной связи и ответов на вопросы?

3. Проект. Насколько нужно и можно быть гибкими в этом конкретном проекте? Участникам нужно подумать о следующем:

  • Какой процент требований, возможно, будет меняться каждый месяц? Если у вас ничего не меняется, то к чему вам гибкость?
  • Рассмотрите потери, которые могут возникнуть из-за дефектов, определите, чем может закончиться провал. Не всегда можно просто пофиксить баги. На физическом объекте сделать это очень непросто
  • Может ли продукт разрабатываться и оцениваться по частям? Смогут ли представители заказчика/бизнеса своевременно давать обратную связь по инкрементам?

Каждая группа должна прийти к общей оценке и занести ее на лепестковую (радарную) диаграмму, которую можно скачать здесь.

Фото: pinterest.com
Фото: pinterest.com

Читайте также: Agile, Waterfall или «гибрид»: какая модель управления проектами самая популярная в мире

3. Автоматизация управления проектами (РМ)

В том же совместном исследовании AIPM, KPMG и IPMA есть данные о том, что 71% участников опроса сообщили об использовании программного обеспечения управления проектами для улучшения управления и контроля за программами и проектами.
Из них:

  • 39% используют специализированное ПО для управления проектами (в мире насчитывается около 500 программных продуктов для управления проектами)
  • 20% используют встроенное программное обеспечение для управления проектами (например, если в компании используется продукт 1С: ERP, то для автоматизации управления проектами может использоваться программный продукт «1C:PM Управление проектами. Модуль для 1С: ERP», который легко встраивается в 1С: ERP)
  • Остальные 12% используют коммерческое программное обеспечение, не связанное с управлением проектами (например, MS Excel).
  • 29% респондентов вообще не используют ПО для автоматизации управления проектами.

Все это говорит о том, что у компаний, занимающихся автоматизацией управления проектами, еще очень много работы.

Остановимся на том, зачем самим компаниям автоматизировать управление своими проектами? В случае, если ваш бизнес связан с реализацией проектов, у вас возникают следующие ключевые задачи:

  • Планировать сроки реализации проектов, исходя из имеющихся у вас ресурсов
  • Планировать внутренний и внешний бюджет проекта
  • Планировать платежи и поступления по проекту
  • Контролировать сроки реализации задач проекта и потраченный бюджет на эти задачи
  • Делать прогноз относительно того, укладываетесь ли вы в утвержденные заказчиком проекта сроки и бюджет и если нет, то насколько текущий план по срокам и стоимости проекта отклоняется от утвержденного у заказчика?
  • Контролировать плановую рентабельность проекта
  • Получить данные о фактической рентабельности проекта.

Выполнять все эти задачи в MS Excel очень трудозатратно, поэтому и появляется необходимость в специализированном программном обеспечении для управления проектами. Многие руководители компаний осознают необходимость в автоматизации проектной деятельности, но не знают, как выбрать программный продукт. О подходе к выбору программного продукта для управления проектами можно почитать по этой ссылке. А конкретный пример выбора продукта для управления проектами вы найдете здесь.

Очевидно, что в ближайшие годы компании продолжат попытки найти подходящий продукт для управления проектами, чтобы повысить вероятность их успеха.

Фото: triit.ru
Фото: triit.ru

4. Повышение требований бизнеса к проектному офису (РМО)

В нескольких исследованиях я читал о том, что около 30% организаций отказались от централизованного проектного офиса (РМО) в своих компаниях (о том, что такое проектный офис и зачем он нужен, подробнее по ссылке). Думаю, основная причина отказов в том, что проектный офис не оправдал надежд руководителей бизнеса и оказался экономически нецелесообразным.

Руководители проектных офисов должны постоянно думать о том, как давать бизнесу больше выгод. И при этом сокращать затраты на управление проектами благодаря автоматизации управления проектами и использованию ИИ (AI).

Например, руководители проектного офиса должны постоянно проводить анализ усвоенных уроков по каждому проекту и корректировать методологию управления проектами, избавляя ее от ненужных вещей и добавляя работающие инструменты и практики. Также руководителям проектных офисов стоит задумываться о том, не пора ли уже трансформировать модель базового проектного офиса в управленческий проектный офис или даже в стратегический проектный офис.

Нужно постоянно улучшать программный продукт для управления проектами, собирая требования от руководителей проектов и участников проектных команд, работать над идеями об улучшении системы мотивации за проектную деятельность.

В 2021 году нас ждут новые вызовы внешней среды и новые требования к компетенциям руководителей проектов и руководителей проектных офисов.

Выводы

1. Если вы еще не автоматизировали проектную деятельность в вашей компании, то займитесь этим в 2021 году (71% компаний это уже сделали).

2. При выборе программного продукта для управления проектами включайте в список требований использование ИИ.

3. Если вы еще не пробовали Agile для проектов с высоким уровнем неопределенности в требованиях к результатам проекта — сделайте пилотный проект по Agile. И разберитесь с тем, для каких проектов действительно стоит использовать эту методологию.

4. Изучите хотя бы один гибридный подход к управлению проектами.

5. Если у вас есть проектный офис, разработайте для него KPI и начните измерять их. Если у вас базовый проектный офис, подумайте о том, не пора ли изменить модель проектного офиса на управленческий проектный офис или стратегический проектный офис.

Читайте также

Сейчас на главной