项目经理在日常运营中会遇到许多挑战，包括在有限的时间范围内、信息量可能不足和数据集复杂的情况下，对特定任务做出快速准确的决策。此外，人为偏见会阻碍决策，导致代价高昂的错误，这进一步加强了决策的关键要素，以确保项目的成功管理。

考虑到涅托-罗德里格斯和巴尔加斯（35a）在《哈佛商业评论》中阐述的2023%的项目成功率，很明显，许多项目未能实现其目标或未在预定的时间框架和预算内完成。这一统计数字强调了改进项目管理决策的迫切需要，需要能够应对上述挑战的创新解决方案。考虑到这些挑战，我们转向许多人认为是技术进步的革命——人工智能（AI）。

考虑到人工智能在 2022 年的受众讨论有限，现在它有相当大的媒体关注，以及多个版本更新和人工智能技术和应用进入市场，一个合理的问题出现了：由于项目的各种挑战和限制以及与项目相关的任何特定主题的可用信息可能有限， 如何使用人工智能技术来帮助我加速并做出更准确的决策？

理论与决策

在了解人类大脑和人类如何做出决定时，我们必须首先考虑信息处理理论（IPT）。该理论源于George Miller（1956）的研究，他讨论了短期记忆的局限性，以及Atkinson和Shiffrin（1968）介绍了他们的多存储记忆模型。该理论表明，人类处理他们收到的信息，而不仅仅是对刺激做出反应。我们的大脑从环境中获取信息，对其进行处理，然后根据它采取行动。

在决策中，此过程涉及几个步骤，包括识别问题、收集和评估信息、生成潜在解决方案、选择行动方案以及评估决策的有效性。然而，人类的决策受到认知限制和偏见的约束，导致选择不理想，也称为有限理性。

有限理性是一个承认人类决策局限性的概念，赫伯·西蒙在 1950 年代发展了这个概念。这是对亚当·斯密的理性论点的回应，即人们决定支持自己的利益。其他著名学者，如约翰·斯图尔特·米尔斯、米尔顿·弗里德曼和莱昂内尔·罗宾斯完善了史密斯的论点。

在考虑有限理性时，人类受到信息、思维认知局限性和决定时间的限制，经常诉诸于满足——一种旨在充分性而不是优化的决策策略。换句话说，决策是根据可用信息做出的，而不是探索所有可能的选择并决定最佳选择。

人工智能克服决策限制

了解人工智能干预从有限理性到完全理性的转变，传统上由人类思维施加的限制，认知约束和偏见可能会大大减少。配备高级机器学习和预测分析功能的 GPT-4 等人工智能模型可以处理远远超出人类能力的大量数据。他们可以筛选无数变量，识别模式，并以超越人类能力的速度和效率提出最佳选择。从本质上讲，人工智能能够从受有限理性约束的令人满意的方法过渡到更优化的决策过程，使个人更接近做出完全理性的决定（Shick 等人，2023 年）。

在项目管理领域，这种转变具有深远的影响。拥有人工智能工具的项目经理可以根据全面的数据分析和深度学习模型做出决策，而不是仅仅依靠现成的信息或直觉。因此，人工智能有可能通过实现更明智和理性的决策来显着增加项目成功的可能性。

支持决策的概念人工智能角色

人工智能在项目管理中最有前途的潜在应用之一在于实时项目监控和主动风险检测。人工智能算法和高级数据分析可以持续监控项目绩效，检测异常情况，并实时突出潜在风险。它可以筛选庞大的数据流，识别模式并提供预测性见解，使项目经理能够预测并主动管理潜在的障碍。

人工智能驱动的项目管理工具可以生成实时仪表板，提供宝贵的最新项目见解。这些仪表板可以以用户友好的格式可视化复杂数据，使项目经理更容易了解项目的当前状态、识别瓶颈并及时采取纠正措施。

此外，人工智能随着时间的推移学习和适应的能力意味着这些系统将随着每个项目而更加准确和有效地增长。随着时间的推移，它可以构建丰富的历史数据存储库，并从过去的项目成果中学习，不断完善其风险预测能力。这导致了更积极主动的风险管理方法，在潜在问题升级为重大问题之前很久就被识别和解决。

项目经理的准备技巧

10 年 2023 月 74 日，涅托-罗德里格斯和巴尔加斯通过 Zoom 提交了一份白皮书。随后，他们将其下载，在那里他们公布了一项关于项目经理对人工智能使用的看法的全球调查结果。他们透露，绝大多数人（恰好是接受调查的专家的 79.2023%）承认人工智能在促进项目执行、决策和战略调整方面的潜力（涅托-罗德里格斯和巴尔加斯，65b）。尽管存在普遍的挑战，但对人工智能能力的认可突显了其在项目管理中的变革力量。在对数据的进一步探索中，一个令人兴奋的故事展开了。值得注意的是，接受调查的项目经理中有 13.2023% 将人工智能视为提高效率的工具，也是项目管理创新的催化剂（Nieto-Rodriguez & Vargas，50b）。他们确定了人工智能的潜力，可以解锁新的方法和技术，从而彻底改变项目管理。有趣的是，大约 72.2023% 的受访者表示高度倾向于投资探索人工智能的潜力，表现出相当大的热情（涅托-罗德里格斯和巴尔加斯，<>a）。

根据全球调查结果，项目经理对人工智能采用的兴趣如此之高，建议投资于专注于人工智能工具管理和数据分析技能的培训计划。这些计划可以为管理人员提供专业知识，以有效利用人工智能平台并提高数据素养，这是做出由人工智能驱动的明智决策的关键。

人工智能训练数据收集和清理的必要性

在实现人工智能驱动的项目管理的过程中，一个关键步骤是收集和清理历史项目数据。高质量、相关的数据是 ChatGPT、Bard 和 Anthropic 等 AI 模型学习、适应和提供准确见解的基础。收集这些数据涉及从已完成的项目中编译信息，包括项目时间表、成本、质量指标和风险发生。

然而，仅仅收集数据是不够的。必须对其进行清理和规范化 — 该过程涉及删除重复项、更正错误、填写缺失值以及确保数据一致。这对于防止倾斜或不准确的分析以解决AI模型的问题至关重要。

项目经理应该优先考虑这一点，因为数据质量直接影响人工智能在决策中的有效性。投入时间进行彻底的数据清理可确保输入AI模型的信息准确无误，并使模型能够做出更好的预测，改进风险识别并提供更有价值的见解。因此，应用于数据收集和清理的勤奋可以显着放大人工智能对项目管理决策的贡献。

培养持续学习的文化

项目经理及其团队应致力于了解最新的人工智能进展，了解其影响，并相应地调整其工作流程。可以定期举办培训课程、网络研讨会和研讨会，向团队简要介绍新兴的人工智能趋势及其对项目管理的潜在影响。这允许采用更动态的项目管理方法，根据最新的研究和创新定期更新和优化人工智能工具。

解决人工智能中的道德和法律考虑

首先，深度学习的透明度是一个首要问题。人工智能模型中的决策过程，通常被称为“黑匣子”，应该尽可能透明，以保持项目利益相关者之间的信任。这需要清楚地了解人工智能模型如何得出它们的结论，从而评估人工智能的推理并识别潜在的偏见。

人工智能模型中的偏见可能会无意中导致不道德的结果，在某些情况下会导致非法的结果。因此，应采取措施避免和减轻人工智能决策中的偏见。这包括对大型语言模型的训练数据进行全面测试，并对人工智能系统进行定期审计，以识别和纠正数据或模型本身中可能存在的任何偏好。

项目管理中的人工智能应用应与利益相关者的价值观保持一致。人工智能设定的目标不仅要以项目成功为目标，还要考虑组织价值观和客观真理，而不是屈从于主观视角，这可能与客观现实背道而驰。此外，道德和法律方面的考虑涉及确保人工智能不会在隐私和公平等因素上妥协。在这种情况下，定期的利益相关者磋商可能会有所帮助，让所有相关方对人工智能的运营参数和目标有发言权。

结论

人工智能在重塑项目管理方面的革命性潜力确实是巨大的。从优化决策流程到提供数据驱动的见解，人工智能有可能改变传统的项目管理方法。它可以提高效率、准确性和生产力，从而改善项目成果。然而，在项目管理中实现人工智能集成的旅程并非没有挑战。道德和法律考虑、持续的机器学习模型和需求以及高质量数据收集和清理的必要性是组织需要解决的重要方面。平衡人工智能的力量与必要的人类判断对于确保有效和可持续的决策同样重要。人工智能不会取代人类项目经理;相反，它增强了他们的能力，为他们提供工具和见解，帮助他们做出更好、更明智的决策。随着组织继续向人工智能驱动的项目管理迈进，他们必须保持适应性、主动性和道德意识，确保技术增强而不是取代人类的专业知识和判断力。

人类专业知识与人工智能能力之间的协同作用

人类专业知识和人工智能能力的融合预示着项目管理的新时代。两者不是孤立存在的，而是在一种共生关系中，每个人都增强了对方的优势并弥补了弱点。

人类项目经理凭借对项目地形的细致入微的理解和直观的决策能力，可以为人工智能生成的见解提供背景和意义。他们可以解释数据，辨别相关和不相关的信息，并运用他们的经验知识做出明智的决定。

相反，人工智能可以通过提供人类可能忽略的定量见解来处理大量数据、预测结果并增强人类决策。它可以突出看不见的模式，识别风险并建议最佳选择，帮助项目经理做出更明智、有数据支持的决策。

人类专业知识和人工智能能力之间的这种协同作用不仅涉及优化决策，还涉及培养一种既由数据驱动又以人为为中心的项目管理方法。这是关于整合两全其美，以创建一个强大、有效和适应性强的项目管理策略。这种人类和人工智能能力的和谐融合是人工智能计划和下一代项目管理的基石，人工智能研究有望彻底改变组织计划、执行和评估项目的方式。

展望未来：项目管理中人工智能的演变

展望未来，人工智能在项目管理中的作用有望发生重大变化。日益复杂的人工智能模型（如GPT-4）的出现有望迎来新的转型浪潮。这些先进的模型能够以前所未有的速度处理和分析大量数据，将进一步增强项目管理中的决策能力。

预测建模、自然语言处理和决策管理系统等新兴人工智能技术将重新定义项目规划、任务分配、风险管理等。例如，预测建模将允许项目经理更准确地预测项目结果，使他们能够做出主动决策并降低潜在风险。自然语言处理应简化项目团队内部的沟通，增强协作和效率。另一方面，决策管理系统可能会使日常决策自动化，使项目经理能够专注于项目的战略方面。

然而，重要的是要承认，将不断发展的人工智能技术整合到项目管理中将带来挑战和道德考虑。随着人工智能技术变得越来越复杂，人类智能的透明度、偏见和数据隐私问题将变得越来越复杂。组织必须主动解决这些问题，确保在项目管理中合乎道德地使用人工智能。

人工智能驱动决策中人类监督的必要性

尽管人工智能取得了进步，并且能够清理和处理大量数据，但人为干预和监督仍然是决策过程中不可替代的一部分。项目经理需要具备他们的专业知识和直觉来验证人工智能的发现，确保在决策中将人类判断和人工智能驱动的洞察力最佳结合。

培养持续机器学习的文化不仅对人工智能至关重要，而且对于增强项目管理知识也至关重要。这是因为人工智能尽管具有强大的能力，但仍需要人类智能监督和信息验证。例如，虽然人工智能被用于生成本文的框架和内容，但发现了大量的错误信息和虚假信息。此外，如果不进行重大的重新矢量化，它就无法回答所提出的问题。了解这些局限性需要敏锐的眼光来区分准确和误导;此外，有必要验证所提供的信息以确保准确性和相关性。

这篇文章虽然以人工智能的效率开发，但需要大量的基础工作、尽职调查和编辑过程才能实现。应始终保持对人工智能的人工监督和验证，尤其是关于影响现实世界的决策。因此，当我们利用人工智能的潜力来改变项目管理时，我们绝不能忽视将意义、人类语言、背景和道德考虑带入其中的人的因素。