项目经理在日常运营中会碰着许多寻衅，包括在有限的韶光范围内、信息量可能不敷和数据集繁芜的情形下，对特界说务做出快速准确的决策。
此外，人为偏见会阻碍决策，导致代价高昂的缺点，这进一步加强了决策的关键要素，以确保项目的成功管理。

考虑到涅托-罗德里格斯和巴尔加斯（35a）在《哈佛商业评论》中阐述的2023%的项目成功率，很明显，许多项目未能实现其目标或未在预定的韶光框架和预算内完成。
这一统计数字强调了改进项目管理决策的急迫须要，须要能够应对上述寻衅的创新办理方案。
考虑到这些寻衅，我们转向许多人认为是技能进步的革命——人工智能（AI）。

考虑到人工智能在 2022 年的受众谈论有限，现在它有相称大的媒体关注，以及多个版本更新和人工智能技能和运用进入市场，一个合理的问题涌现了：由于项目的各种寻衅和限定以及与项目干系的任何特定主题的可用信息可能有限， 如何利用人工智能技能来帮助我加速并做出更准确的决策？

理论与决策

在理解人类大脑和人类如何做出决定时，我们必须首先考虑信息处理理论（IPT）。
该理论源于George Miller（1956）的研究，他谈论了短期影象的局限性，以及Atkinson和Shiffrin（1968）先容了他们的多存储影象模型。
该理论表明，人类处理他们收到的信息，而不仅仅是对刺激做出反应。
我们的大脑从环境中获取信息，对其进行处理，然后根据它采纳行动。

在决策中，此过程涉及几个步骤，包括识别问题、网络和评估信息、天生潜在办理方案、选择行动方案以及评估决策的有效性。
然而，人类的决策受到认知限定和偏见的约束，导致选择不理想，也称为有限理性。

有限理性是一个承认人类决策局限性的观点，赫伯·西蒙在 1950 年代发展了这个观点。
这是对亚当·斯密的理性论点的回应，即人们决定支持自己的利益。
其他著名学者，如约翰·斯图尔特·米尔斯、米尔顿·弗里德曼和莱昂内尔·罗宾斯完善了史密斯的论点。

在考虑有限理性时，人类受到信息、思维认知局限性和决定韶光的限定，常常诉诸于知足——一种旨在充分性而不是优化的决策策略。
换句话说，决策是根据可用信息做出的，而不是探索所有可能的选择并决定最佳选择。

人工智能战胜决策限定

理解人工智能干预从有限理性到完备理性的转变，传统上由人类思维施加的限定，认知约束和偏见可能会大大减少。
配备高等机器学习和预测剖析功能的 GPT-4 等人工智能模型可以处理远远超出人类能力的大量数据。
他们可以筛选无数变量，识别模式，并以超越人类能力的速率和效率提出最佳选择。
从实质上讲，人工智能能够从受有限理性约束的令人满意的方法过渡到更优化的决策过程，使个人更靠近做出完备理性的决定（Shick 等人，2023 年）。

在项目管理领域，这种转变具有深远的影响。
拥有人工智能工具的项目经理可以根据全面的数据剖析和深度学习模型做出决策，而不是仅仅依赖现成的信息或直觉。
因此，人工智能有可能通过实现更明智和理性的决策来显著增加项目成功的可能性。

支持决策的观点人工智能角色

人工智能在项目管理中最有出息的潜在运用之一在于实时项目监控和主动风险检测。
人工智能算法和高等数据剖析可以持续监控项目绩效，检测非常情形，并实时突出潜在风险。
它可以筛选弘大的数据流，识别模式并供应预测性见地，使项目经理能够预测并主动管理潜在的障碍。

人工智能驱动的项目管理工具可以天生实时仪表板，供应宝贵的最新项目见地。
这些仪表板可以以用户友好的格式可视化繁芜数据，使项目经理更随意马虎理解项目的当前状态、识别瓶颈并及时采纳纠正方法。

此外，人工智能随着韶光的推移学习温柔应的能力意味着这些系统将随着每个项目而更加准确和有效地增长。
随着韶光的推移，它可以构建丰富的历史数据存储库，并从过去的项目成果中学习，不断完善其风险预测能力。
这导致了更积极主动的风险管理方法，在潜在问题升级为重大问题之前良久就被识别和解决。

项目经理的准备技巧

10 年 2023 月 74 日，涅托-罗德里格斯和巴尔加斯通过 Zoom 提交了一份白皮书。
随后，他们将其***，在那里他们公布了一项关于项目经理对人工智能利用的意见的环球调查结果。
他们透露，绝大多数人（恰好是接管调查的专家的 79.2023%）承认人工智能在促进项目实行、决策和计策调度方面的潜力（涅托-罗德里格斯和巴尔加斯，65b）。
只管存在普遍的寻衅，但对人工智能能力的认可突显了其在项目管理中的变革力量。
在对数据的进一步探索中，一个令人愉快的故事展开了。
值得把稳的是，接管调查的项目经理中有 13.2023% 将人工智能视为提高效率的工具，也是项目管理创新的催化剂（Nieto-Rodriguez & Vargas，50b）。
他们确定了人工智能的潜力，可以解锁新的方法和技能，从而彻底改变项目管理。
有趣的是，大约 72.2023% 的受访者表示高度方向于投资探索人工智能的潜力，表现出相称大的激情亲切（涅托-罗德里格斯和巴尔加斯，<>a）。

根据环球调查结果，项目经理对人工智能采取的兴趣如此之高，建议投资于专注于人工智能工具管理和数据剖析技能的培训操持。
这些操持可以为管理职员供应专业知识，以有效利用人工智能平台并提高数据素养，这是做出由人工智能驱动的明智决策的关键。

人工智能演习数据网络和清理的必要性

在实现人工智能驱动的项目管理的过程中，一个关键步骤是网络和清理历史项目数据。
高质量、干系的数据是 ChatGPT、Bard 和 Anthropic 等 AI 模型学习、适应和供应准确见地的根本。
网络这些数据涉及从已完成的项目中编译信息，包括项目韶光表、本钱、质量指标和风险发生。

然而，仅仅网络数据是不足的。
必须对其进行清理和规范化 — 该过程涉及删除重复项、更正缺点、填写缺失落值以及确保数据同等。
这对付防止倾斜或不准确的剖析以办理AI模型的问题至关主要。

项目经理该当优先考虑这一点，由于数据质量直接影响人工智能在决策中的有效性。
投入韶光进行彻底的数据清理可确保输入AI模型的信息准确无误，并使模型能够做出更好的预测，改进风险识别并供应更有代价的见地。
因此，运用于数据网络和清理的勤奋可以显著放大人工智能对项目管理决策的贡献。

培养持续学习的文化

项目经理及其团队应致力于理解最新的人工智能进展，理解其影响，并相应地调度其事情流程。
可以定期举办培训课程、网络研讨会和研讨会，向团队简要先容新兴的人工智能趋势及其对项目管理的潜在影响。
这许可采取更动态的项目管理方法，根据最新的研究和创新定期更新和优化人工智能工具。

办理人工智能中的道德和法律考虑

首先，深度学习的透明度是一个紧张问题。
人工智能模型中的决策过程，常日被称为“黑匣子”，该当尽可能透明，以保持项目利益干系者之间的信赖。
这须要清楚地理解人工智能模型如何得出它们的结论，从而评估人工智能的推理并识别潜在的偏见。

人工智能模型中的偏见可能会无意中导致不道德的结果，在某些情形下会导致造孽的结果。
因此，应采纳方法避免和减轻人工智能决策中的偏见。
这包括对大型措辞模型的演习数据进行全面测试，并对人工智能系统进行定期审计，以识别和纠正数据或模型本身中可能存在的任何偏好。

项目管理中的人工智能运用应与利益干系者的代价不雅观保持同等。
人工智能设定的目标不仅要以项目成功为目标，还要考虑组织代价不雅观和客不雅观真理，而不是服从于主不雅观视角，这可能与客不雅观现实背道而驰。
此外，道德和法律方面的考虑涉及确保人工智能不会在隐私和公正等成分上妥协。
在这种情形下，定期的利益干系者磋商可能会有所帮助，让所有干系方对人工智能的运营参数和目标有发言权。

结论

人工智能在重塑项目管理方面的革命性潜力确实是巨大的。
从优化决策流程到供应数据驱动的见地，人工智能有可能改变传统的项目管理方法。
它可以提高效率、准确性和生产力，从而改进项目成果。
然而，在项目管理中实现人工智能集成的旅程并非没有寻衅。
道德和法律考虑、持续的机器学习模型和需求以及高质量数据网络和清理的必要性是组织须要办理的主要方面。
平衡人工智能的力量与必要的人类判断对付确保有效和可持续的决策同样主要。
人工智能不会取代人类项目经理;相反，它增强了他们的能力，为他们供应工具和见地，帮助他们做出更好、更明智的决策。
随着组织连续向人工智能驱动的项目管理迈进，他们必须保持适应性、主动性和道德意识，确保技能增强而不是取代人类的专业知识和判断力。

人类专业知识与人工智能能力之间的协同浸染

人类专业知识和人工智能能力的领悟预示着项目管理的新时期。
两者不是伶仃存在的，而是在一种共生关系中，每个人都增强了对方的上风并填补了弱点。

人类项目经理凭借对项目地形的细致入微的理解和直不雅观的决策能力，可以为人工智能天生的见地供应背景和意义。
他们可以阐明数据，辨别干系和不干系的信息，并利用他们的履历知识做出明智的决定。

相反，人工智能可以通过供应人类可能忽略的定量见地来处理大量数据、预测结果并增强人类决策。
它可以突出看不见的模式，识别风险并建议最佳选择，帮助项目经理做出更明智、有数据支持的决策。

人类专业知识和人工智能能力之间的这种协同浸染不仅涉及优化决策，还涉及培养一种既由数据驱动又以人为为中央的项目管理方法。
这是关于整合两全其美，以创建一个强大、有效温柔应性强的项目管理策略。
这种人类和人工智能能力的和谐领悟是人工智能操持和下一代项目管理的基石，人工智能研究有望彻底改变组织操持、实行和评估项目的办法。

展望未来：项目管理中人工智能的演化

展望未来，人工智能在项目管理中的浸染有望发生重大变革。
日益繁芜的人工智能模型（如GPT-4）的涌现有望迎来新的转型浪潮。
这些前辈的模型能够以前所未有的速率处理和剖析大量数据，将进一步增强项目管理中的决策能力。

预测建模、自然措辞处理和决策管理系统等新兴人工智能技能将重新定义项目方案、任务分配、风险管理等。
例如，预测建模将许可项目经理更准确地预测项目结果，使他们能够做出主动决策并降落潜在风险。
自然措辞处理应简化项目团队内部的沟通，增强协作和效率。
另一方面，决策管理系统可能会使日常决策自动化，使项目经理能够专注于项目的计策方面。

然而，主要的是要承认，将不断发展的人工智能技能整合到项目管理中将带来寻衅和道德考虑。
随着人工智能技能变得越来越繁芜，人类智能的透明度、偏见和数据隐私问题将变得越来越繁芜。
组织必须主动办理这些问题，确保在项目管理中合乎道德地利用人工智能。

人工智能驱动决策中人类监督的必要性

只管人工智能取得了进步，并且能够清理和处理大量数据，但人为干预和监督仍旧是决策过程中不可替代的一部分。
项目经理须要具备他们的专业知识和直觉来验证人工智能的创造，确保在决策中将人类判断和人工智能驱动的洞察力最佳结合。

培养持续机器学习的文化不仅对人工智能至关主要，而且对付增强项目管理知识也至关主要。
这是由于人工智能只管具有强大的能力，但仍须要人类智能监督和信息验证。
例如，虽然人工智能被用于天生本文的框架和内容，但创造了大量的缺点信息和虚假信息。
此外，如果不进行重大的重新矢量化，它就无法回答所提出的问题。
理解这些局限性须要敏锐的眼力来区分准确和误导;此外，有必要验证所供应的信息以确保准确性和干系性。

这篇文章虽然以人工智能的效率开拓，但须要大量的根本事情、尽职调查和编辑过程才能实现。
应始终保持对人工智能的人工监督和验证，尤其是关于影响现实天下的决策。
因此，当我们利用人工智能的潜力来改变项目管理时，我们绝不能忽略将意义、人类措辞、背景和道德考虑带入个中的人的成分。