Néhány éve, a ChatGPT 2022-ben történő elérhetősége óta felkapott téma a generatív mesterséges intelligencia (MI) eszközök alkalmazása az élet szinte minden területén, így a projektmenedzsmentben is. Az új, ígéretes, korszakváltónak titulált technológiákra jellemző kezdeti kritikátlan, túláradó lelkesedés és elvárások időszakán elvben túl vannak a fejlett világ országaiban dolgozó kollégák; eljött a kijózanodás és a valósággal történő szembenézés ideje (lásd még a „Gartner-féle felhajtás” /hype/ görbét[1]).

A projektmenedzsment területén felgyülemlett vonatkozó tapasztalatokat a két legnagyobb mértékadó szakmai közösség, az International Project Management Association (IPMA) és a Project Management Institute (PMI) is felmérte és az eredményeket közzétette. Ezekről a felmérésekről szól ez a mustra. Itt megjegyzem, hogy a létszámban vett kisebb szakmai szövetségek, mint az Association of Project Management (APM), vagy a PRINCE2-t gondozó PeopleCert természetesen megjelentetett útmutatót a projektmenedzserek számára az MI használatáról[2] [3]; az ő esetükben azonban nincs tudomásom a MI tényleges használatának felméréséről.

Az IPMA-án belül dedikált munkacsoportot (AI Special Interest Group, AI SIG) hoztak létre[4]. Az AI SIG munkacsoport és a PWC Romania együttműködése eredményeként készült el az Initial AI Survey 2024 Report, mely mindenki számára nyilvános, regisztráció nélkül elérhető dokumentum[5]. A jelentésben 295 projektmenedzsment szakértő (professional) véleményét, tapasztalatait dolgozták fel, melyet kerekasztalbeszélgetések megállapításaival egészítettek ki.

Az IPMA AI SIG jelentésének összefoglalójában nem találunk mellbevágó meglepetéseket: az érdeklődés nagy a MI témája iránt; az ismeretek szintje nagyon eltérő; a MI technológia alkalmazását számos tényező nehezítheti, de összességében a felmérésben résztvevők pozitívan állnak a területhez, két éven belül várhatóan élni fognak a technológia lehetőségeivel.

A jelentés kitér az MI jelenlegi használatára; a lehetséges használati módokra; az MI technológiák alkalmazásba vételének tipikus okaira, illetve akadályaira, valamint az MI eszközök alkalmazásában várható fejleményekre. A fejezeteket a lényegi megállapítások kiemelése, illetve javaslatok zárják.

A MI technológia alkalmazásának elsődleges okai (driver) között említik a projektmenedzseri munka hatékonyságának javítását; versenyelőny biztosítását és az innováció művelését. A szóba jövő használati esetek (use cases) között a kockázatmenedzsment területét, a rutinfeladatok automatizálását, illetve az adatelemzést (döntéselőkészítést) említik.

Az IPMA AI SIG 2024-es jelentése jobbára általánosságokat mutat be, a kapott javaslatok ötletparádéként, ellenőrző listaként értékelhetők. Érdekes olvasmány, jó szívvel ajánlom az Olvasó figyelmébe!

A PMI működtet a MI témára dedikált internetes oldalt, ami itt érhető el[6]; továbbá van saját, projektmenedzsment-specifikus generatív MI eszköze, az Infinity[7], melynek használata PMI tagok számára ingyenes. A PMI több felmérést készíttetett 2024-ben a MI szerepéről és alkalmazásáról; ennek eredménye a First Movers’ Advantage: The Immediate Benefits of Adopting Generative AI For Project Management című jelentés[8]  (a vizsgált minta 500 elemű); a Pushing the Limits: Transforming Project Management with Generative AI Innovation című jelentés[9] (a vizsgált minta 500 elemű), és az utolsó, az idén márciusban publikált a The Project Professional’s GenAI Journey: From Quick Wins to Leading the Transformation című jelentés[10] (a vizsgált minta 2000 elemű). Mindhárom jelentés (és még egy később említett negyedik dokumentum is) teljes tartalma regisztráció után elérhető azoknak is, akik nem tagjai a PMI-nak. Ezek nem rövid, viszont roppant érdekfeszítő olvasmányok.

Az első jelentés (First Movers’ Advantage: The Immediate Benefits of Adopting Generative AI For Project Management) szerint a projektmenedzsmentben generatív MI-t élenjáró módon használók hatékonyságában, eredményességében és problémamegoldó képességében figyelemreméltó eredményeket mutathatnak fel, különösen a projektterjedelem-, a költség- és a minőségmenedzsment terén. Élenjáró (trailblazer) alkalmazónak az a projektmenedzser tekintendő, aki a közelmúltban indult projektjeinek legalább 51%-ban használ MI eszközöket. A jelentésben (röviden) öt konkrét példát is felsorolnak, hogy mire használták az MI eszközöket. Az egyik (szokásos) végső megállapítás, hogy nincs egyetlen követendő mintája a MI technológia alkalmazásának, minden szervezet vezetésének magának kell meglelnie a számára megfelelő utat. A MI technológia bevezetésének kérdésével már egy korábbi dokumentumban is foglalkoztak, a Shaping the Future of Project Management With AI címmel[11]. Ebben három alapvető stratégiát nevesítettek, úgymint automatizálás (automation); segítség (assistance), ahol a technológia előkészít dokumentumokat a projektmenedzserek számára, akik azokon iteratív módon dolgoznak; illetve a bővítés (augmentation), amikor a szakemberek a technológia alkalmazásával új képességekre tesznek szer. Ez a PMI keretrendszere (3A Frameworkfor AI Adoption) a MI használatának bevezetésére.

A PMI második jelentése (Pushing the Limits: Transforming Project Management with Generative AI Innovation) foglalkozik mélyebben azzal a kérdéssel, hogy a generatív MI élenjáró, úttörő alkalmazói milyen feladatok ellátásában élnek ilyen eszközökkel. A visszatérő és relatíve könnyen automatizálható feladatok (például az adatok elemzése, vagy a projektjelentések elkészítése) az elsődleges célpontok; erről a jelentésben tételes felsorolást kap az Olvasó (lásd ott a Figure 7. ábrát). Már nem az az elsődleges kérdés, hogy milyen eszközt használjon a projektmenedzser, hanem az, hogy miként fűzze ezek használatát automatizáltan össze /workflow/. Itt megjegyzem, hogy a PMI több MI-vel kapcsolatos online oktatási anyagot is ajánl; ezek közül a „Practical Application of Generative AI for Project Managers” című kurzus[12] foglalkozik a PMBOK V7 gyakorlati területein /practice domain/ egy-egy konkrét MI-t eszközöket használó automatizált feladatsor ismertetésével. Ilyen használati eset például egy értekezlet után annak emlékeztetőjének automatizált elkészíttetése és eljuttatása az érintettekhez. A használati esetek ugyan nem konkrét, hanem fiktív eseteket mutatnak be, és ezért helyenként nekem nem teljesen hitelesek; például nem vagyok bizonyos abban, hogy mennyiben életszerű a projekttagok készségeinek automatizált felmérése és az egyéni képzési feladataik szintén automatizált összeállítása a LinkedIn profilok „leszívása” /scraping/ és a projekt követelménylista feldolgozása alapján. A bemutatott esetek ugyanakkor kiválóan illusztrálják a MI használatában rejlő lehetőségeket. PMP-k 5 PDU-t szerezhetnek a kurzus elvégzésével.

A PMI harmadik jelentése (The Project Professional’s GenAI Journey: From Quick Wins to Leading the Transformation) túlmegy annak vizsgálatán, hogy milyen MI eszközt mire használhat egy projektmenedzser, ehelyett a szervezet MI-vezérelt átalakulását veszi górcső alá („GenAI-led transformation”). Az eredmény, nevezetesen, hogy megfelelő felkészültségre (preparedness) és kezdeményezésre (initiative) van szükség; végső soron nem túl meglepő megállapítás. Egyes részletek már érdekesebbek, mint például az az állítás, hogy az MI alkalmazása összetettebb feladatokra (pl. költséggazdálkodás és a döntéstámogatás) jóval nagyobb hatást generál, mint az alapszintű feladatokban (pl. kivonatolás, összegzés készíttetése) történő alkalmazása (lásd a jelentésben a Figure 8. ábrát). Sajnos, a felmérés módszertanának részletes ismertetését nem adják közre, enélkül a számok szépek, de kevésbé hitelesek.

Jómagam korábban meglehetős kétkedéssel tekintettem a projektmenedzsment feladatok során a generatív MI eszközök alkalmazásától várható hasznokra, de be kell lássam, hogy tévedtem. Ma már úgy gondolom, hogy olyan szintű és minőségű technológiai újítással állunk szemben, mint amilyen közel harminc éve az internetes tartalomkereső szolgáltatások megjelenése volt; én annak idején az AltaVista[13] használatával kezdtem. A generatív MI eszközök esetében már most nagyobb a választék – Infinity, ChatGPT, Gemini, Claude, hogy csak egy párat említsek a teljesség igénye nélkül. A fentiekben kutyafuttában ismertetett jelentések pedig azt sugallják, hogy a generatív MI használatának élenjárói számára manapság már nem az a kérdés, hogy mire jó ezeknek az eszközök a használata, hanem az, hogy miként lehet a használatukat minél teljesebbé és átfogóbbá tenni. Aki kimarad, az lemarad.

Klimkó Gábor

[1] lásd https://en.wikipedia.org/wiki/Gartner_hype_cycle

[2] APM (2022) Artificial intelligence in project management. A review of AI’s usefulness and future considerations for the project profession. Association for Project Management

[3] PeopleCert (2023) PRINCE2 7 AI Practice Guide v1.2. PeopleCert International Ltd.

[4] lásd https://sig.ipma.world/artificial-intelligence/

[5] lásd https://publications.ipma.world/wp-content/uploads/2025/01/Initial-AI-Survey-2024-Report.pdf

[6] lásd https://www.pmi.org/learning/ai-in-project-management

[7] lásd https://infinity.pmi.org/chat

[8] lásd https://www.pmi.org/learning/thought-leadership/benefits-of-ai-for-project-management

[9] lásd https://www.pmi.org/learning/thought-leadership/transforming-project-management-with-generative-ai

[10] lásd https://www.pmi.org/learning/thought-leadership/genai-journey

[11] lásd https://www.pmi.org/learning/thought-leadership/ai-impact/shaping-the-future-of-project-management-with-ai

[12] lásd https://www.pmi.org/shop/p-/elearning/practical-application-of-generative-ai-for-project-managers/el173

[13] lásd https://en.wikipedia.org/wiki/AltaVista

Kép: AI