Generatiivinen tekoäly: Älykkäämmät teollisuusprojektit ja parempi tiimityö

Teollisuusprojektien suunnittelu vaatii tarkkaa aikataulujen, resurssien ja useiden sidosryhmien yhteensovittamista. Projektipäälliköt tasapainottelevat erilaisten järjestelmien, erikoisohjelmistojen ja yksittästen laskentataulukoiden keskellä johtaen operatiivisiin tehottomuuksiin ja pullonkauloihin. Kuukausien mittaisiksi arvioidut projektit voivat näiden haasteiden vuoksi venyä vuosiksi. Generatiivista tekoälyä hyödyntämällä teollisuusyritykset muuttavat suunnitteluprosessinsa reaktiivisesta proaktiiviseksi, vähentäen suunniteluun käytettyä aikaa päivistä tunneiksi.

Tutkimus: Miten tekoäly vaikuttaa projektien toteutukseen ja tiimien suorituskykyyn

Project Management Instituten (PMI) vuoden 2024 raportti paljastaa merkittävän eron kahden organisaatioryhmän välillä: generatiivisen tekoälyn laajasti käyttöön ottaneiden (raportissa "edelläkävijät") ja tekoälyn mahdollisuuksia tutkivien organisaatioiden ("tutkijat") välillä.

• Tuottavuuden kasvu: Edelläkävijät raportoivat huomattavasti korkeammasta tuottavuudesta (93 %) verrattuna tutkijoihin (58 %), sekä merkittävistä parannuksista ongelmanratkaisukyvykkyydessä (89 % vs. 46 %) ja kokonaistehokkuudessa (88 % vs. 50 %).
• Parantunut yhteistyö: Teknologia muokkaa ryhmän sisäistä toimintatapaa, sillä 83 % edelläkävijöistä kokee yhteistyön parantuneen verrattuna tutkijoiden 32 %:iin. Myös luova ongelmanratkaisu on kasvanut merkittävästi: 84 % edelläkävijöistä raportoi huomattavasti korkeampaa luovuutta verrattuna tutkijoiden 44 %:iin.
• Projektinhallinnan parannukset: Vaikutus projektinhallintaan on merkittävä: edelläkävijät raportoivat parannuksista projektin laajuudessa (87 % vs. 34 % tutkijoilla), aikataulutuksessa (85 % vs. 46 %), kustannusten hallinnassa (85 % vs. 42 %) ja laadunvalvonnassa (91 % vs. 40 %).

Tutkimuksesta käytäntöön: neljän päivän suunnittelusta tunteihin

Tarkastellaan käytännön esimerkkiä. Eräs teollinen asiakkaamme kohtasi tutun haasteen: tuhansista projekteista ja kattavista dokumenteista huolimatta uuden projektin suunnittelu osottautui jälleen hyvin aikaa vievääksi tehtäväksi. Projektipäälliköiltä kului päiviä vanhojen tiedostojen etsimiseen, ja tieto nojasi liiaksi yksittäisten henkilöiden muistiin. Lisäksi olennaisen tiedon jakaminen tiimien välillä oli hankalaa.

Teollisuuden tekoälyratkaisujen toimittajana tiedämme, ettei uusien työkalujen lisääminen jo valmiiksi monimutkaiseen yhtälöön ole kestävä ratkaisu. Sen sijaan ehdotimme asiakkaalle hyödyntämään olemassa olevaa projektidataa älykkäämmin. Tekoälyavusteisen lähestymistavan myötä yritys voi siirtyä reaktiivisesta toimintatavasta ennakoivaan projektisuunnitteluun.

Aiemmin useita päiviä vaatinut suunnittelu- ja taustatyö onnistuu nyt tunneissa, kun järjestelmä tuottaa kattavan analyysin ja oleelliset kontektuaaliset tiedot päätöksenteon tueksi. Projektipäälliköt saavat välittömästi kattavan näkymän vastaaviin projekteihin, mukaan lukien onnistuneet ja haastavat tapaukset. Tekoäly ei pelkästään löydä asiakirjoja; se ymmärtää niiden kontekstin ja merkityksen suunniteltuun projektiin nähden. Esimerkiksi uutta teollista huoltoprojektia suunniteltaessa järjestelmä tuo automaattisesti esiin asiaankuuluvat luvat, aiempien urakoitsijoiden arviot ja vastaavien projektien todelliset aikataulut.

Tekoäly projektipäälliköiden tukena: ennakoiva tiedonhallinta

Tänä päivänä projektipäälliköt voivat käyttää tekoälyjärjestelmää, joka analysoi aiempien projektien tietoja. Se tunnistaa automaattisesti keskeiset sidosryhmät ja asiantuntijat sekä havaitsee tyypilliset haasteet projektityypin mukaan. Tällaisia ovat esimerkiksi kausiluonteiset tekijät, kuten lomakaudet, sekä lupaprosessien tavanomaiset viiveet eri hallintoalueilla.

Tekoäly uudistaa ja tehostaa myös projektiraportoinnin ja vastuullisuuden seurannan. Se luo automaattisesti kuukausittaiset ja neljännesvuosittaiset yhteenvedot, seuraten toiminnallisia riippuvuuksia ja vaatimuksia. Analysoimalla satojen aiempien projektien kaavoja järjestelmä tunnistaa budjetti- ja aikatauluylitysten yleisimmät syyt – olipa kyseessä lupaviiveet, resurssipula tai ulkoiset tekijät. Tämä automaatio auttaa projektipäälliköitä käsittelemään mahdollisia ongelmia ennakoivasti ennen niiden vaikutusta projektin aikatauluun.

Tekoäly auttaa luomaan jatkuvan oppimisen kehän. Jokainen päättynyt projekti parantaa ennustuksia, tekee tulevista arvioista tarkempia ja tunnistaa resurssien käyttöön liittyviä malleja eri projektityypeissä. Projektipäälliköt voivat pohjata suunnitelmansa todellisiin kokemuksiin aiempien projektien datasta. Tämä vähentää tarvetta tehdä päätöksiä pelkkien oletusten tai arvioiden varaan.