L’uso dell’AI Generativa nel Project Management

di Pasquale Pirozzi, Associate Manager in Excellence Innovation

Nel 2024, il mercato globale dell’intelligenza artificiale è stato valutato in 279,22 miliardi di dollari e si prevede che raggiungerà i 1.811,75 miliardi di dollari entro il 2030, registrando un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 35,9% nel periodo 2025 – 2030. A trainare questa crescita sono le continue attività di ricerca e innovazione promosse dai principali attori del settore tecnologico, che stanno accelerando l’adozione di soluzioni avanzate in diversi ambiti industriali, tra cui automotive, sanità, retail, finanza e manifattura.

Per restare competitive, le aziende hanno oggi bisogno di project manager capaci di comprendere e integrare tale evoluzione tecnologica nei processi decisionali e operativi. Non si tratta più solo di adattarsi alle nuove tecnologie, ma saper riconoscere e sfruttare l’intelligenza artificiale come leva strategica per guidare l’innovazione e generare valore.
In questo scenario di trasformazione economica e tecnologica, i project manager si trovano a dover decidere quando e come adottare l’AI in modo mirato per mantenere un vantaggio competitivo.

L’intelligenza artificiale generativa si configura come una forza trasformativa in grado di ridefinire i paradigmi tradizionali della gestione progettuale. Considerando i dati, risulta che il 21% degli intervistati in un recente sondaggio condotto dal PMI utilizza già strumenti di IA frequentemente nelle loro pratiche quotidiane di gestione progetti, sfruttando queste tecnologie per ottimizzare operazioni e processi decisionali.

Oltre al nucleo di utilizzatori frequenti, una percentuale crescente di professionisti sta sperimentando con strumenti di IA in modo occasionale, indicando una curva di adozione che punta verso un’espansione nei prossimi anni.

Dallo stesso studio condotto dal Project Management Institute emerge poi che l’82% dei project manager con profili più senior ritiene che l’intelligenza artificiale avrà un impatto significativo sulle strategie di gestione dei progetti nei prossimi anni. L’evidenza che emerge dai dati raccolti è molto chiara, l’AI non deve essere declinata solo come strumento operativo ma come un asset strategico per guidare l’evoluzione organizzativa.

La Rivoluzione AI nel Project Management

Per massimizzare il potenziale trasformativo degli strumenti di IA generativa, è essenziale comprendere come questa tecnologia possa essere applicata strategicamente nella gestione dei progetti. Il framework di analisi sviluppato dai ricercatori del PMI suggerisce di valutare le attività di progetto lungo due dimensioni:

· la complessità dell’attività;

· il grado di intervento umano richiesto.

Questo grafico evidenzia come l’adozione dell’AI vari a seconda della complessità dell’attività e del grado di intervento umano richiesto. Comprendere queste dinamiche è fondamentale per identificare i margini di miglioramento nei processi di project management e sfruttare appieno il potenziale dell’AI. Ogni quadrante del grafico viene ora analizzato per capirne i reali impieghi dell’AI nel project management.

Automazione: livello di complessità e intervento umano basso

Nelle attività a bassa complessità e con minimo bisogno di intervento umano, l’AI gestisce attività ripetitive, standardizzate e a basso valore aggiunto. L’obiettivo in questo caso è quello di raggiungere efficienza operativa. Nel concreto in questo gruppo di attività si riconducono:

1. Generazione automatica di report e analisi finanziarie: Gli strumenti di AI generativa compilano e generano automaticamente report completi che dettagliano lo stato del progetto, le metriche finanziarie e i KPI critici, liberando i project manager da ore di lavoro amministrativo.

2. Auto-popolamento intelligente degli strumenti di gestione: L’automazione dell’inserimento di aggiornamenti e stati delle attività nel software di gestione progetti elimina la necessità di data entry manuale, riducendo errori e aumentando l’accuratezza dei dati.

3. Ottimizzazione predittiva delle risorse: L’IA generativa analizza la timeline del progetto, i modelli di utilizzo delle risorse e le variabili di contesto per ottimizzare automaticamente la pianificazione delle attività e l’allocazione delle risorse.

4. Controllo qualità intelligente: Monitoraggio continuo della qualità dei deliverable, rilevamento automatico di anomalie e gestione proattiva degli sprechi attraverso algoritmi di machine learning.

Assistenza: livello di complessità e intervento umano medio

Per attività di media complessità, dove la supervisione umana rimane cruciale, l’AI generativa fornisce assistenza intelligente che amplifica le capacità decisionali, supportando il project manager con strumenti di analisi, sintesi e suggerimenti. L’obiettivo in questo caso è quello di fornire un supporto decisionale e una riduzione del carico cognitivo per il project manager.Più nel concreto, l’AI generativa potrebbe essere impiegata per:

1. Generazione assistita di documentazione strategica: L’AI produce bozze iniziali di documenti essenziali come piani di progetto, charter e specifiche tecniche, che i project manager possono poi affinare e personalizzare.

2. Analisi predittiva dei rischi: Utilizzando dati storici, pattern di mercato e analisi predittive, l’AI identifica potenziali rischi futuri e fornisce raccomandazioni per strategie di mitigazione proattive.

3. Intelligence di mercato avanzata: Analisi di grandi dataset per estrarre trend di mercato, insight sui clienti e opportunità competitive che informano le decisioni strategiche del progetto.

4. Monitoraggio intelligente dello stato del progetto: Analisi continua delle metriche del progetto rispetto ai benchmark di performance, con alert automatici quando i parametri deviano dalle soglie ottimali.

Potenziamento: livello di complessità e intervento umano alto

In scenari ad alta complessità dove il processo decisionale strategico richiede l’integrazione di insight profondi da vasti set di dati, l’AI generativa potenzia le capacità umane affiancando il project manager in attività strategiche, offrendo insight avanzati e scenari predittivi. L’obiettivo in questo caso è elevare la capacità di visione e di impatto del project management. Impieghi concreti della tecnologia possono essere:

1. Modellazione avanzata di scenari: L’AI generativa crea simulazioni sofisticate di molteplici scenari di progetto, permettendo ai project manager di esplorare implicazioni strategiche e ottimizzare le decisioni in contesti di incertezza.

2. Facilitazione del processo decisionale complesso: L’integrazione di diverse fonti di dati per fornire insight che supportano decisioni strategiche di alto livello.

3. Sviluppo di business case robusti: Analisi dettagliata dei dati per formulare business case convincenti che integrano proiezioni finanziarie, analisi di rischio e valutazioni strategiche.

La classificazione proposta aiuta le organizzazioni a comprendere dove e come integrare l’AI generativa nei propri processi, adottando un approccio progressivo e strategico che tenga conto sia della natura delle attività che del ruolo umano.

Conclusioni

Con un mercato AI che raggiungerà 1.811 miliardi di dollari entro il 2030 e impatti economici quantificati in trilioni di dollari, i project manager si trovano al centro di una trasformazione che ridefinirà completamente il panorama professionale. In un contesto sempre più guidato dai dati e dall’innovazione le sfide non mancano (dal tema dell’integrazione tecnica alla preparazione dei team), ma tutto ciò potrebbe rappresentare un’opportunità per rafforzare la leadership del project manager in un contesto del genere.

Non bisogna però commettere l’errore più comune: pensare che l’AI possa sostituire il project manager. L’AI deve essere intesa come un copilota del project manager, una tecnologia che ne amplifica il valore liberandolo dalla routine e rafforzandone la capacità di incidere strategicamente.