Управление проектами

Кратко о постах за эту неделю. 1. RingCentral: ChatGPT Work как ОС для PM Вместо ручного сбора статусов из Jira, Sheets и CRM — ИИ автоматически агрегирует контекст проекта. Старший менеджер признал: это превращает информацию в действия. Даже нетехнические сотрудники быстро создают свои AI-воркфлоу. 2. Seatrium: жёсткий тест-драйв для пилотов Любой ИИ-пилот получает 90 дней на доказательство ценности. Или в продакшн, или в утиль. Результат: в одном инженерном процессе ИИ сократил трудозатраты с 50 до 2 человеко-дней (ускорение в 25 раз). KPI отдела цифровизации — не число пилотов, а число внедрённых решений. 3. Obsidian + Claude Code: контекст больше не теряется Продакт-менеджер решил проблему «утреннего объяснения» за 30 минут: вся база знаний (ТЗ, заметки, встречи) в одной папке, а AI-агент живёт внутри и читает/пишет файлы — контекст всегда под рукой. 4. VBA в Microsoft Project: автоматизация переноса данных Ручной экспорт из Project в Excel для отчётов — потеря времени и ошибки. VBA (встроенный язык) автоматизирует этот процесс, особенно при сотнях задач и нескольких проектах. 5. Бизнес одним человеком и 7 AI-агентами Кейс Gavin's Lab: основатель управляет всей компанией без встреч и офисной политики, делегируя рутину агентам. 6. TeamSpirit: AI-прогнозирование рисков Новое решение для предотвращения проблем, а не тушения пожаров. 7. Digital.ai : 5 правил для Agile с ИИ Главное — не давать ИИ решать за людей. AI — помощник, а не замена продакту. 8. ИИ в исследованиях: рост требований За 4 года доля вакансий для исследователей с ИИ-навыками выросла с 0% до 19%. Лиды востребованы в 4 раза чаще джунов. 9. ИИ в разработке ТЗ: российские кейсы Гибридные системы (аналитик + LLM) сокращают сроки подготовки документации в 5–10 раз. Ключевой урок: ИИ эффективен в управляемом конвейере с человеческим контролем. 10. Вероятностный критический путь План — лишь один из сценариев. Учёт неопределённости меняет подход к срокам и резервам.

Вероятностный критический путь: почему ваш план — это лишь сценарий Интересная статья про критический путь. В ней подчеркивается одна важная мысль, на которую я всегда обращаю внимание на своих тренингах. Классический критический путь учит нас: есть самая длительная последовательность работ, определяющая срок проекта. Практика — эта последовательность неизбежно меняется в ходе проекта. Ресурсы, поставки, производительность, риски — слишком много факторов, которые невозможно точно предсказать, спрогнозировать заранее. Вместо того чтобы искать один «главный» путь, фокусируйтесь на задачах, которые с наибольшей вероятностью повлияют на финальную дату. Причём эти задачи могут не образовывать единую логическую цепочку. Как это вычислить? Нужна динамическая модель проекта, учитывающая неопределённости, зависимости, ресурсы и ограничения. Комбинируя продвинутые методы планирования с многократной случайной выборкой (симуляцией), можно рассчитать, как часто каждая работа становится критической. Получаем «индекс критичности» задачи. Вот на него и нужно ориентироваться! Результат — не один детерминированный путь, а вероятностная картина задач, реально влияющих на сроки. Инструменты уже умеют это считать. Вопрос в том, готовы ли мы учиться строить достоверные симуляционные модели. Управляйте неопределённостью, а не иллюзией предсказуемости.   https://saluteenterprises.com.au/probabilistic-critical-path/