PPM - Projektu portfeļa apstiprināšana ar mākslīgo intelektu

Kāpēc organizācijas cieš neveiksmi nevis projektu, bet gan nepareizu portfeļu dēļ?

Kopsavilkums

Projektu portfeļa pārvaldība (PPM) ir vissvarīgākais - un vienlaikus arī visvairāk nenovērtētais - vadības rīks mūsdienu organizācijās. Mūsdienās uzņēmumi, ministrijas un valsts pārvaldes iestādes pārvalda nevis atsevišķus projektus, bet gan sarežģītus portfeļus, kas sastāv no desmitiem, simtiem vai pat tūkstošiem iniciatīvu, kuras tiek īstenotas vienlaikus.

Tomēr šie portfeļi parasti tiek pārvaldīti, izmantojot metodes, kas izmantotas pasaulē, kurā bija tikai daži projekti, maz atkarību un lineāras ietekmes pieņēmumi.

Rezultāts ir sistemātisks:

• Ieguldījumi tiek formāli apstiprināti pareizi
• bet strukturāli nepareizi apvienoti
• un tādējādi rada par 20-60 % mazāku ietekmi, nekā būtu iespējams ar tādu pašu budžetu

Mākslīgā intelekta atbalstīta projektu portfeļa apstiprināšana maina tieši šo kodolu.

Ne ar automatizācijas, bet ar matemātisku lēmumu pieņemšanas inteliģenci.

1. Mūsdienu projektu ainavu pamatproblēma

Mūsdienās organizācijām netrūkst ideju.
Tām ir projektu pārpalikums.

Digitālā transformācija, ESG, kiberdrošība, infrastruktūra, izaugsme, izmaksu samazināšana, regulējums, klientu pieredze - katra dimensija rada jaunas programmas, jaunas iniciatīvas, jaunus budžetus.

Trūkst nevis aktivitātes.
Trūkst apstiprināšanas portfeļa līmenī.

Lielākā daļa PPM procesu atbild tikai uz vienu jautājumu:

"Vai šis projekts ir jēgpilns pats par sevi?"

Bet patiešām būtisks jautājums ir šāds:

"Vai šis projekts ir daļa no optimālas visu projektu kombinācijas?

Starp šiem diviem jautājumiem ir eksponenciāla bezdibenis.

2. Kāpēc atsevišķu projektu novērtējumi sistemātiski neizdodas

Projekts var:

• būt ekonomiski dzīvotspējīgs
• būt politiski vēlams
• šķiet stratēģiski pareizs

... un tomēr pasliktināt kopējo portfeli.

Kāpēc?

Tāpēc, ka projekti nedarbojas izolēti.
Tie mijiedarbojas.

Piemēri:

• Divi digitālie projekti bloķē vienus un tos pašus IT resursus
• Procesu automatizācija devalvē paralēli notiekošu organizatorisko reformu
• Ieguldījums ir efektīvs tikai tad, ja pirms tam ir īstenots cits projekts
• Viens projekts palielina cita projekta risku

Šīs mijiedarbības ir galvenais slikto investīciju virzītājspēks.

Un tās praktiski nav iespējams kontrolēt ar klasisko PPM.

3. Projektu portfeļu matemātiskā realitāte

Pieņemsim, ka uzņēmums vai valsts iestāde novērtē 50 projektus.

Katrs projekts var

• realizēt
• vai nerealizēt

Tas nozīmē, ka tie pastāv:
²⁵⁰ ≈ 1,125 kvadriljonu iespējamo portfeļu kombināciju.

Ar 100 projektiem:
²¹⁰⁰ ≈ 1,27 × ¹⁰³⁰

Neviena valde, neviena ministrija, neviens PMO nespēj izsekot šīm vietām.

Tāpēc tiek lietoti saīsinājumi:

• Prioritāšu saraksti
• Vērtēšanas modeļi
• Biznesa gadījumi
• Luksofori
• Komitejas lēmumi

Šie instrumenti ir politiski nepieciešami.
Taču matemātiski tie ir akli.

4. Ko patiesībā nozīmē projektu portfeļa apstiprināšana

Validācija nenozīmē:

"Vai projekti ir labi?"

Bet drīzāk:

"Vai šī projektu kombinācija ir optimāla, ņemot vērā budžeta, riska un ietekmes ierobežojumus?

Tā ir optimizācijas problēma.

Nevis pārvaldības problēma.

5. Kāpēc klasiskie PPM rīki ir strukturāli neveiksmīgi

Tradicionālā PPM programmatūra

• apkopo projekta informāciju
• vizualizē budžetus
• seko līdzi progresam
• aprēķina galvenos skaitļus

Bet neveic optimizāciju.

Tā var teikt

• kurš projekts ir dārgs
• kurš projekts kavējas
• kuram projektam ir risks

Tā nevar pateikt:

"Kura projektu kombinācija palielina portfeļa kopējo peļņu?"

Tas prasa

• kombinatoriskai optimizācijai
• Daudzobjektīvi modeļi
• Ierobežojumu loģika
• matemātiskie risinātāji
• Mākslīgā intelekta atbalstīti meklēšanas algoritmi

6. Mākslīgā intelekta loma portfeļa apstiprināšanā

Mākslīgais intelekts PPM nenozīmē tērzēšanas robotus.
Tas nozīmē lēmumu pieņemšanas dzinējus.

Mūsdienu AI atbalstīta portfeļa validācija:

• ģenerē miljoniem līdz miljardiem iespējamo portfeļu
• izvērtē katru kombināciju, pamatojoties uz:
  • Izmaksas
  • Ieguvumu
  • Risku
  • Laika profili
  • Atkarības
  • stratēģiskie mērķi
• atrod matemātiski optimālo kombināciju

Šī nav simulācija.
Tā ir globālā optimizācija.

7. Ko šajā kontekstā dara StratePlan

StratePlan tika radīts tieši šai problēmai.

Ne projektu vadībai.
Bet gan projektu portfeļa apstiprināšanai reālos apstākļos.

Tā apstrādā

• jebkuru projektu skaitu
• jebkuru ierobežojumu skaitu
• Budžeta ierobežojumi
• Minimālās kvotas
• Riska ierobežojumi
• stratēģiskie mērķa svari

Un aprēķina:

Kombinācija, kas dod vislielāko kopējo ieguvumu.

8. Tipiski efekti reālos portfeļos

To var novērot praktiski visos reālajos portfeļos:

Pirms	Pēc AI validācijas
Projekti tiek apstiprināti individuāli	Projekti tiek optimizēti kā portfelis
Pilnībā tiek izmantoti budžeti	Budžets tiek optimāli izmantots
Dominē politiskās prioritātes	Dominē ietekme
Sinerģijas ir nejaušas	Sinerģija ir sistemātiska
30-50 % efektivitātes zudums	20-60 % papildu ietekme

9. Kas mainās organizatoriski

Uz mākslīgo intelektu balstīta PPM validācija maina varas struktūras.

Ne tāpēc, ka tā aizstāj cilvēkus.
Bet tāpēc, ka tā rada pārredzamību.

Pēkšņi tas kļūst redzams

• kuri projekti patiešām sniedz rezultātus
• kuri tikai apgrūtina budžetu
• kuras kombinācijas būtu labākas
• kuri politiskie kompromisi ir dārgi

Tas mainās:

• Budžeta sarunas
• Prioritāšu noteikšanas kārtas
• Departamentu konflikti
• Stratēģijas procesi

10. Kāpēc tas ir īpaši svarīgi publiskajā sektorā

Publiskā sektora budžetus galvenokārt negatīvi neietekmē korupcija vai neefektivitāte.
Tie cieš no sarežģītas, aklas lēmumu pieņemšanas loģikas.

Ja 200 programmas konkurē par noteiktu budžetu, lēmums tiek pieņemts šodien:

• Politika
• Vēsture
• Spiediens
• Apjoms

Mākslīgā intelekta atbalstīta portfeļa apstiprināšana aizstāj šo loģiku ar:

"Kura kombinācija rada vislielāko kopējo sociālo labumu?"

Tas ir demokrātiski neitrāli.
Bet ekonomiski revolucionārs.

11. Kāpēc PPM bez mākslīgā intelekta šodien ir nolaidīgs

Kas šodien:

• Budžets miljardos
• simtiem projektu
• sarežģītas atkarības

ar Excel, komitejām un luksoforiem,
acīmredzami pieņem neoptimālus lēmumus.

Ne nekompetences dēļ.
Bet matemātiskas pārslodzes dēļ.

12. Secinājums

Projektu portfeļa pārvaldība vairs nav administratīva disciplīna.
Tā ir optimizācijas zinātne.

Pirmo reizi mākslīgais intelekts padara redzamu to, kas iepriekš bija neredzams:

• labākas kombinācijas
• lielāka ietekme
• mazāki riski
• efektīvāka resursu izmantošana

Organizācijas, kas validē PPM ar AI, ne tikai kļūst efektīvākas.
Tās kļūst stratēģiski pārākas.

Ne tāpēc, ka tās zina vairāk.
Bet tāpēc, ka tās pieņem labākus lēmumus.