أولًا: الذكاء الاصطناعي
ويُعد أحد فروع علم الحاسب الآلي، وهو يشمل الأتمتة والتعلم الآلي والرؤية الآلية ومعالجة اللغة الطبيعية والروبوتات، ويهدف إلى إنشاء آلات ذكية تحاكي العقل البشري، وأصبح الآن جزءًا هامًا في المجالات التقنية.
فينبغي أن يتعلم جهاز الحاسب الآلي كيفية الاستجابة لإجراءات معينة، فيستخدم الخوارزميات والبيانات التاريخية لإنشاء شيء يسمى نموذج الميل. لذا يُعد التعلم الآلي -أيضًا- جزءًا أساسيًا من الذكاء الاصطناعي لأنه يحاكي الذكاء البشري باستخدام الآلة.
أما عن إدارة المشاريع فالذكاء الاصطناعي يسهم في أداء المهام الإدارية الخاصة بالمشاريع دون حاجة للاستعانة بالقوى العاملة البشرية، كما يمكنه فهم تلك المهام الإدارية من أجل أداء مهام أخرى أكثر صعوبة، بل وتقديم رؤى ومقترحات تعزز نجاح المشاريع وتحقق نتائج إيجابية لفريق العمل والمؤسسة ككل.
نجد البعض يرى أن الذكاء الاصطناعي سيكون مدمرًا للوظائف، في حين يراه البعض الآخر طفرة عظيمة في عالم التكنولوجيا.
وتؤكد الأبحاث أن الذكاء الاصطناعي سوف يحل محل ثلث وظائف الخريجين عام 2030، كما أشار تقرير IDC الأخير إلى أن الإنفاق على أنظمة الذكاء الاصطناعي سيصل إلى 97.9 مليار دولار في عام 2023، وبذلك سيشهد مجال إدارة المشاريع نقلة كبيرة بسبب استخدام الذكاء الاصطناعي.
ووفقا للتوقعات الحالية، فإنه بحلول عام 2025 سيكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على جدولة المشاريع، تعيين الموارد، إنشاء خطط التكلفة الأساسية، إجراء تقييمات القيمة المكتسبة، تكاليف الإنجاز المتوقعة، والمساعدة في تخفيف المخاطر.
أما بحلول عام 2030 فمن المتوقع أن يقوم الذكاء الاصطناعي بإجراء عمليات تفتيش آلية لمواقع العمل، وذلك باستخدام طائرات بدون طيار تدعم LiDAR مرتبطة بأنظمة نمذجة معلومات البناء (BIM) والمعايير الذكية.
ثانيًا: الجوانب المتأثرة بالذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع
* خفض التكاليف: عن طريق إدخال برنامج متطور يعمل بالذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أتمتة وتبسيط المهام الكثيرة المتكررة، وبذلك يستطيع مدير المشاريع وفريقه التركيز على مهام أخرى أكثر صعوبة، وبالتالي ترتفع الكفاءة في العمل مع تقليل تكلفة العمالة.
* التحليلات التنبؤية: وتُشير إلى استخدام البيانات التاريخية والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتوقع ما الذي سيحدث في مستقبل أي مشروع، كما يتمكن الذكاء الاصطناعي من تنبيه المدراء عندما يحدث أي خلل أو يخرج المشروع عن مساره الصحيح (تأخير في الجدول الزمني أو تجاوز الميزانية)، وبذلك تسهم التحليلات التنبؤية في تعزيز عملية صنع القرار.
* تقديم مقترحات فعالة: ومن أهم الوظائف التي يقوم بها الذكاء الاصطناعي بعد جمع البيانات هو العمل على فرز تلك البيانات -مهما كانت كثافتها- وإيجاد نقاط اتصال بينها قد لا تراها العين البشرية، وبذلك يمكنه تقديم رؤى ومقترحات لفريق المشروع يستطيع الفريق من خلالها التغلب على المشكلات وتحسين عمليات المشروع.
* القضاء على المهام المتكررة: فمثلا عند قيام الذكاء الاصطناعي بأداء المهام الإدارية لمدراء المشاريع، سيمكنهم ذلك من التفرغ واستثمار الوقت والطاقة في إنجاز المهام الأكثر صعوبة والتي سوف تضيف قيمة أكبر للمشروع، ومع انتشار أنظمة الذكاء الاصطناعي وقيامها بأداء هذا النوع من المهام، سوف يصبح لمدراء المشاريع أدوار أخرى أكثر أهمية وهذه الأدوار ستسهم في تعزيز الابتكار وخلق أفكار جديدة وطرح رؤى أخرى فريدة تصعد بها المؤسسات.
* سرعة اكتشاف المخاطر: يسهم الذكاء الاصطناعي في اكتشاف المخاطر في وقت مبكر، وبذلك تستطيع فرق المشاريع والمدراء من التعامل معها سريعًا قبل أن تحدث تأثيرات سلبية على المشاريع.
* المساعدة في تفسير البيانات: ويستطيع مدراء المشاريع بذلك دراسة أي مشكلة واتخاذ الإجراءات اللازمة لحلها.
* تخصيص المهام: ليس من السهل تحديد أولويات المهام خاصة عند العمل داخل فرق، لذلك يقوم الذكاء الاصطناعي بوضع افتراض فيما يتعلق بالبيانات المتاحة وبالتالي مساعدة الفريق على فهم أولوياتهم الفعلية بشكل أفضل أو التركيز على مهمة معينة.
* الحفاظ على إدارة شاملة للمشاريع: حيث نجد في نهاية أي مشروع العديد من المهام والمسئوليات التي تواجه خبير إدارة المشروع، فقد ساعدت خوارزميات الذكاء الاصطناعي مدراء المشاريع في تكليف وتفويض الكثير من المهام لأعضاء داخل الفريق وبذلك يصبح لدى المدير نظرة شاملة للمشروع، وقد تتشابه هذه الأنظمة مع تقنية النانو التي يمكن من خلالها تشخيص السرطان عن طريق تحليل مليارات الخلايا في الجسم للكشف عن الخلايا السرطانية بدقة 95.5٪.
وهذه الدقة يريدها المدراء داخل المشاريع من أجل التغلب على أي عوائق أو عقبات وإحراز التقدم للمشروع.
* إعادة تخطيط المشروع: بسبب كثرة المهام المعقدة قد لا يستطيع الدماغ البشري إدارتها والتعامل معها، وهنا تأتي قدرة الذكاء الاصطناعي في إعادة تخطيط المشروع والعمل على أداء ذلك بشكل أفضل.
* عمل تحليل أفضل: فمع الحجم الهائل من البيانات، قد لا يستطيع البشر على المعلومات وتحليلها لإجراء التنبؤات، ويلعب الذكاء الاصطناعي دورًا فعالًا في ذلك، لأن برنامج التتبع tsk يساعد في تحليل البيانات بل ويقدم رؤى مفيدة يمكن استخدامها للتنبؤ بالمستقبل.
* التحقق من مطابقة الموارد: تساعد القدرة التعليمية لنظام الذكاء الاصطناعي لإدارة المشاريع على جلب المعرفة المحلية، والتي تمكن مدير المشروع من استنتاج المناطق التي لديها موارد كافية أو نقص، ويكون من السهل عليه اتخاذ القرارات الصحيحة.
يقوم نظام الذكاء الاصطناعي أيضا بإجراء فحوصات أولوية حيادية بناء على القواعد التي يضعها مدير المشروع، وبذلك سيصبح تحديد الموارد أكثر سهولة ويتمكن مدراء المشاريع من تحديد مستويات قدرة الموظف.
الذكاء الاصطناعي لإدارة المخاطر
قام كلافيرو بتعريف الذكاء الاصطناعي على كمية من المعلومات التي يمكن للعقل البشري معالجتها والتي تكون محددة بالوقت والمكان، فالذكاء الاصطناعي يستخدم قوة الآلة لنمذجة الذكاء الطبيعي البشري، فعلى سبيل المثال، يتم استخدام التعلم الآلي (ML) بواسطة الذكاء الاصطناعي لإنجاز المهام وحل المشكلات بسرعة ودقة فائقة.
لقد ذكر جونسون بابو أن الذكاء الاصطناعي يسهم في تحسين تقييم المخاطر، فالجمع بين التعلم الآلي وطريقة مونت كارلو (تقنية رياضية تتنبأ بالنتائج المحتملة لحدث غير مؤكد) يساعد مدراء المخاطر على تحسين تقييم المخاطر.
المنطق الترجيحي Fuzzy Logic
ويسمى أيضًا المنطق الضبابي ويعتمد على إدخال بيانات غامضة وغير دقيقة بهدف اتخاذ قرارات أفضل في حالة عدم اليقين، ولأن هذا المنطق الضبابي أو الترجيحي يُعد شكلا من أشكال صنع القرار، فيمكن اعتباره من الأدوات البرمجية للذكاء الاصطناعي.
طرق إدارة المخاطر القائمة على الضبابية
قام شان وآخرون بتحديد نظرية المجموعات الضبابية كطريقة بحثية للتعامل مع المشكلات المعقدة والغامضة، وقياس الجوانب اللغوية للبيانات المتاحة وإجراء تفضيلات من أجل اتخاذ قرارات جماعية أو فردية.
كما ذكر تيلان وآخرون أن مشاريع البناء في الطبيعة تحتوي على قدر كبير من الغموض وعدم اليقين، لذا كان ينبغي تطبيق المنطق الترجيحي، وقد أعلن إسلام أنه تم التركيز على العديد من عيوب المنطق التقريبي مما أدى إلى الحاجة إلى استخدام الأساليب الهجينة لتحليل المخاطر.