Тендеры и лиды
Информация
Мы живём в эпоху, когда проекты становятся всё более сложными, а требования к скорости и гибкости всё жёстче. Команды должны мгновенно адаптироваться к изменениям, управлять рисками и координировать работу между дисциплинами. Но несмотря на обилие инструментов, которые сейчас у нас есть, каждый второй проект по-прежнему выходит за рамки бюджета или сроков.
Здесь на сцену выходит искусственный интеллект. Согласно исследованию Li et al. (2025) и международной группы учёных (Frontiers of Engineering Management, 2025), AI это не просто новый софт, а принципиально новая парадигма продуктивности. Он снижает затраты на рутинные процессы (Babina et al., 2024), усиливает креативность, помогая находить нестандартные решения (Jia et al., 2024), а генеративный AI (GenAI), например ChatGPT, стал «коллегой» по мозговым штурмам, генерируя идеи на стыке дисциплин (Boussioux et al., 2024).
«Раньше AI был калькулятором. Теперь он партнёр, дополняющий человеческое мышление», так подчеркивают авторы.
Эволюция: от Excel к Copilot
AI в управлении проектами прошёл путь от жёстких алгоритмов к гибкому сотрудничеству. В 2000-х системы вроде Oracle Primavera P6 помогали оптимизировать графики, но требовали ручного ввода. В 2020-х платформы, такие как Monday.com, научились предсказывать риски и автоматизировать отчётность. А в 2025 GenAI уже не просто исполняет команды, он генерирует стратегии и учится у менеджеров.
Исследование Li Y. et al. (2025) описывает три режима работы GenAI:
Авторы исследования выбирают золотую середину copilot-mode, где AI не заменяет человека, но берёт на себя до 70% рутинных задач.
Генеративный AI перестал быть просто инструментом, он стал полноправным участником рабочих процессов. Представьте международную команду, решающую сложную задачу. Раньше это означало многочасовые совещания, бесконечные согласования, километры email-переписок. Теперь GenAI (такие решения как ChatGPT) выступают модераторами, мгновенно анализируя проблему и предлагая варианты. Это не просто экономия времени, это смена подхода к работе. Это как получить в команду целый отдел аналитиков, работающий 24/7.
Ещё одна сфера трансформации это отчётность. Раньше уходили часы на сбор данных, оформление презентаций и отчётов для стейкхолдеров. Сегодня GenAI умеет структурировать данные, создавать текстовые и графические отчёты, адаптируя их под разные аудитории, и делает это за минуты, а не недели или месяцы.
От шаблонов к адаптивным системам
Раньше управление проектами напоминало сборку конструктора: менеджеры комбинировали устоявшиеся подходы как Scrum, Waterfall и другие под конкретные задачи. Но в эпоху GenAI этот шаблонный подход постепенно устаревает. Что меняется?
Сегодня искусственный интеллект становится «живым» инструментом: он анализирует уникальные параметры проекта, напрмиер бюджет, сроки, риски, и предлагает оптимальные сочетания методик и, главное, обучается на решениях самого менеджера, подобно тому, как ChatGPT запоминает стиль общения. Например, для IT-стартапа AI может предложить гибрид Scrum и Kanban, а для строительного проекта, он может предложить модифицированную Waterfall-модель с элементами Agile.
«GenAI это не просто софт, а цифровой коллега, который понимает контекст», - подчеркивают авторы данного исследования.
Исчезнут ли привычные инструменты?
Платформы вроде Jira и MS Project уже интегрируют AI-функции, но за будущим системы, которые предсказывают проблемы до их возникновения (например, автоматически выявляют конфликты ресурсов), создают цифровых двойников проектов для симуляции сценариев и стирают границы между отраслями: строительный менеджер сможет работать над IT-проектом благодаря поддержке AI-ассистента. Но в проектном управлении данные часто бывают неструктурированные, например как заметки в Excel, переписки, разные версии документов, что мешает AI правильно учиться, из-за чего он в последующем может выдавать странные или неверные рекомендации. Как отмечает Grimes et al. (2023), эффективность GenAI также зависит от масштаба и длительности проекта. Небольшие проекты могут просто не накопить достаточного объёма данных для обучения, делая внедрение AI экономически неоправданным.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13335 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Профессия будущего: каким станет менеджер проекта в 2030 году?
Согласно исследованию Yongkui Li, 2025, мы стоим на пороге кардинальных изменений в управлении проектами. AI постепенно берет на себя рутинные задачи как автоматическое составление отчетов, мониторинг сроков, распределение ресурсов. Но это не означает исчезновение профессии, просто она трансформируется. Так что же остается за человеком? Эксперты выделяют три направления, где человеческий фактор останется незаменимым: это лидерство и мотивация (AI не умеет вдохновлять команды); управление конфликтами, какие би правильные алгоритмы не были созданы, они не понимают нюансов межличностных отношений, и работа со стейкхолдерами (заинтересованными сторонами), потому что переговоры могут вести только люди и они требуют эмоционального интеллекта. Хотя GenAI способен автоматизировать рутинные процессы, он не обладает эмоциональным интеллектом, автономной мотивацией или моральной ответственностью. Как подчёркивается в Epstein et al. (2023), человек остаётся ключевым элементом управления проектом. GenAI способен создавать креативный контент, но без чувственного опыта и глубинного понимания мира его инсайты — это статистическая имитация, а не результат личного размышления.
Дополнительно менеджре проекта, должен научиться новым навыкам как Prompt-инжиниринг – искусство формулировать запросы для AI, различать плохие и хорошие запросы. Например, плохой запрос «создай план проекта», от хорошего запроса «сгенерируй календарный план внедрения CRM с учетом: а) обучения 50 сотрудников, б) миграции данных, в) возможного сопротивления изменениям».
Кроме этого, современному менеджеру проектов необходимо научиться еще двум ключевым навыкам: гибридному управлению командами, где люди работают бок о бок с AI -ассистентами, и критической интерпретации данных, это умениюе анализировать и проверять рекомендации, которые выдают алгоритмы.
GenAI это мощный помощник, но не замена человеку. Его использование должно быть стратегическим, с чёткой оценкой рисков и пониманием ограничений. Управление проектами это не просто техника, а синергия людей, идей и технологий.
Использованная литература
Epstein Z, Hertzmann A, and the Investigators of Human Creativity (2023). Art and the science of generative AI. Science, 380(6650): 1110–1111
Grimes M, Von Krogh G, Feuerriegel S, Rink F, Gruber M (2023). From scarcity to abundance: Scholars and scholarship in an age of generative artificial intelligence. Academy of Management Journal, 66(6): 1617–1624
Jia N, Luo X, Fang Z, Liao C (2024). When and how artificial intelligence augments employee creativity. Academy of Management Journal, 67(1): 5–32. https://doi.org/10.5465/amj.2022.0426
Léonard Boussioux, Jacqueline N. Lane, Miaomiao Zhang, Vladimir Jacimovic, Karim R. Lakhani (2024) The Crowdless Future? Generative AI and Creative Problem-Solving. Organization Science 35(5):1589-1607. https://doi.org/10.1287/orsc.2023.18430
Li, Y., Jing, S., Ding, R. et al. AI for project management: Revolutions, trends, and challenges. Front. Eng. Manag. (2025). https://doi.org/10.1007/s42524-025-5015-0
Wang, H., Fu, T., Du, Y. et al. Scientific discovery in the age of artificial intelligence. Nature 620, 47–60 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06221-2
