Project management avanzato e AI: prevedere i rischi senza aumentare il controllo

L'intelligenza artificiale sta entrando nel project management con una promessa comprensibile: vedere prima ciò che rischia di andare storto. Previsioni sui ritardi, analisi dei dati storici, supporto alla stima delle risorse, sintesi automatiche dello stato di avanzamento. Sono strumenti che possono migliorare il monitoraggio. Ma più informazione non produce automaticamente migliori decisioni.

La ricerca sull'automazione lo mostra da tempo: esistono due rischi complementari, usare troppo la tecnologia e usarla troppo poco. L'eccesso di fiducia nell'output e il rifiuto sistematico del supporto algoritmico possono entrambi peggiorare la decisione. Il punto interessante non è la tecnologia in sé. È la progettazione della collaborazione tra giudizio umano e sistema.

Che cosa l'AI può fare nel project management

Conviene distinguere che cosa l'AI fa bene da che cosa non può fare.

Fa bene:

• aggregare dati che nessuno avrebbe tempo di leggere,
• segnalare che una milestone è a rischio,
• individuare stime sistematicamente ottimistiche,
• mostrare dipendenze ricorrenti,
• sovraccarichi e colli di bottiglia che i report tradizionali nascondono perché sono organizzati per progetto e non per persona.

Non può fare:

• stabilire se sia accettabile aumentare il carico del team,
• ridurre lo scope,
• negoziare la data con il cliente,
• trasferire il rischio su un fornitore.

Queste sono decisioni organizzative, con conseguenze sulle persone, e richiedono qualcuno che ne risponda.

Dalla previsione alla responsabilità decisionale

La domanda, dunque, non è soltanto "che cosa può prevedere l'AI?", ma "chi interpreta la previsione, chi decide e chi resta responsabile?". È una domanda di work design prima che di tecnologia.

C'è poi un uso meno spettacolare e più interessante: quello riflessivo. Se un sistema mostra che le stime di un certo tipo di attività sono sbagliate del trenta per cento da due anni, il problema non è la singola stima. È il modo in cui l'organizzazione stima, e magari il modo in cui tratta chi stima in modo realistico. Usata così, la tecnologia diventa un supporto all'apprendimento organizzativo, non un nuovo strumento di pressione.

Il project management avanzato richiede quindi competenze tecniche e una buona cultura del giudizio: sapere quando fidarsi del dato, quando contestarlo e quando riportare la decisione nel luogo in cui dovrebbe stare, cioè tra persone responsabili delle conseguenze.

Vi invito a partecipare al corso Project Management - avanzato che include un lavoro concreto sull'uso dell'AI nei progetti.

Riferimenti essenziali

• Humans and automation: use, misuse, disuse, abuse, Human Factors - Parasuraman, R. e Riley, V. (1997);
• Artificial intelligence and the future of work: human-AI symbiosis in organizational decision making, Business Horizons - Jarrahi, M.H. (2018).

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Scritto da

Alessandro Reati 

Psicologo del lavoro e consulente direzionale certificato CMC-ICMCI, da oltre 25 anni si occupa di consulenza, formazione e coaching, guidando programmi di cambiamento e sviluppo organizzativo presso aziende nazionali e multinazionali, associazioni e istituzioni. Il focus dei suoi interventi è sulla valorizzazione delle risorse umane e della community professionale. Privilegia metodi di intervento partecipativi e basati sul coinvolgimento attivo. A lungo professore a contratto presso diverse università, è autore di numerosi articoli pubblicati su riviste scientifico-professionali e blog divulgativi e coautore di una decina di volumi.

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