Tekoälyn tulevaisuus projektinhallinnassa Forecastin kanssa, Accelo-yhtiö

Tim Fisher (00:01.19) Hei ja tervetuloa Tekoälyn ja projektinhallinnan tulevaisuus -sarjaan, jossa menemme myyntiesityksiä syvemmälle ja tutkimme, kuinka tekoäly todella muuttaa tapaa, jolla tiimit suunnittelevat, toimittavat ja hallitsevat työtä. Tänään esittelemme Forecastin PSA-ratkaisun, joka on Accelo-yhtiö. Jos johdat asiantuntijapalvelutiimiä ja olet pohtinut, missä tekoäly todella tuottaa arvoa – ei teoriassa vaan työkaluissa, joita käytät joka päivä – tämä keskustelu on sinulle. Kuulemme heidän näkemyksensä projektitoimituksen ongelmista, näemme tekoälyominaisuuksia muutamassa kiinnostavassa live-esittelyssä ja keskustelemme siitä, mihin kaikki tämä on menossa. Lähettäkää kysymyksenne keskusteluun, niin käsittelemme niistä mahdollisimman monta puhelun lopussa. Nimeni on Tim Fisher. Olen Digital Project Managerin tekoälystä vastaava varajohtaja. Tehtäväni on selvittää, missä tekoäly todella toimii ja missä se on edelleen vain markkinointikalvoja. Esitän siis kysymykset, joita teidän tiiminne esittäisi. Tänään seurassamme on Joe DiPaulo, Accelon toimitusjohtaja. Accelo on Forecast PSA:n taustalla oleva yhtiö. Joe on koko uransa ajan auttanut asiantuntijapalvelutiimejä rakentamaan ennakoitavampia ja skaalautuvampia toimitusorganisaatioita. Tänään hän kertoo, kuinka tekoäly muovaa tätä tulevaisuutta. Joe, hienoa saada sinut mukaan.

Joe DiPaulo (01:07.502) Hienoa olla täällä, Tim. Kiitos kutsusta. Olen innostunut aiheesta ja siitä, kuinka tämä muovaa asiantuntijapalveluiden maailmaa.

Tim Fisher (01:10.554)
Tietysti.

Tim Fisher (01:16.088) Erittäin hienoa. Joe, kerro meille lyhyesti Forecastista. Mitä se tekee ja kenelle se on rakennettu?

Joe DiPaulo (01:23.822) Toki. Forecast on moderni PSA- eli asiantuntijapalveluiden automaatioalusta. Se on suunniteltu tyypillisesti kasvuhakuisille asiantuntijapalveluyrityksille, jotka pyrkivät skaalaamaan liiketoimintaansa. Se on mielestäni tärkein asia. Keskitymme projektien suunnitteluun, kapasiteettiin ja ennusteisiin, toimituksen toteutukseen sekä liikevaihdon hallintaan. Tehtävämme on antaa asiakkaillemme näkyvyys heidän tietoihinsa, ennakoivia näkemyksiä siitä, mitä heidän liiketoiminnassaan ja toimituksissaan tapahtuu, sekä auttaa heitä hallitsemaan liiketoimintaansa mahdollisimman tehokkaasti.

Tim Fisher (01:58.652) Hienoa. Forecast yhdistyi hiljattain Acceloon. Mitä tämä yhdistelmä mahdollistaa sellaista, mihin kumpikaan alusta ei aiemmin yksin pystynyt?

Joe DiPaulo (02:08.674) Yhdistelmän tavoitteena on tuoda asiantuntijapalveluorganisaatioille todellinen päästä päähän -käyttöjärjestelmä. Forecast on ollut erittäin vahva tekoälypohjaisessa projektien suunnittelussa, resurssiennusteissa, resurssienhallintaan liittyvässä kysynnän suunnittelussa ja tulevaisuuteen suuntautuvan näkyvyyden tarjoamisessa. Accelolla on paljon vahvuuksia asiakkuudenhallinnassa, asiakasprosessien hallinnassa ja talousprosesseissa. Yhdessä nämä kattavat näkökulmastamme koko asiantuntijapalveluorganisaation putken ja toimivat keskeisenä tietojärjestelmänä.

Tim Fisher (02:46.748) Selvä. Entä miksi tekoäly on juuri nyt asia, johon panostatte kaikkein voimakkaimmin? Mikä on strateginen panostus tässä?

Joe DiPaulo (03:01.602) Asiakkaillemme, jotka toimivat palveluliiketoiminnassa, toimintaympäristö on hyvin katteiden rajoittama ja monimutkainen. Asiakkaiden palvelemiseen vaikuttaa suuri määrä tekijöitä. Historiallisesti nämä yritykset ovat kasvaneet lisäämällä ihmisiä. Tekoälyyn, älykkyyteen ja automaatioon liittyvä ajatus on, että yritykset voivat hyödyntää niitä suorituskykynsä ja asiakaskokemuksensa parantamiseen ja lopulta skaalautua kannattavammiksi. Näkemyksemme mukaan tekoäly auttaa johtajia siirtymään menneisyyden ja reaktiivisuuden tarkastelusta paljon ennakoivampaan liiketoimintaan. Sen avulla asiakkaamme voivat kasvaa ilman henkilöstömäärän lisäämistä ja antaa tiimeilleen mahdollisuuden keskittyä palveluidensa tuottamaan lisäarvoon, asiakassuhteiden rakentamiseen ja toimitusprosessinsa jatkuvaan optimointiin. Tämä on painopisteemme, koska asiakkaamme haluavat meidän auttavan heitä kasvattamaan liiketoimintaansa.

Tim Fisher (04:30.587) Se käy järkeen. Ennen esittelyihin siirtymistä haluan kuulla näkemyksesi siitä, mitä toimialalla tapahtuu juuri nyt. Keskustelet päivittäin asiantuntijapalveluyritysten, kuten toimistojen, konsulttiyritysten ja IT-palveluyritysten kanssa. Mikä työskentelytavoissa ja työn toimittamisessa muuttuu juuri nyt?

Joe DiPaulo (04:50.668) Asiakkaamme ovat mielestäni siirtymässä viimeisen vuoden tai kahden aikana tehdystä tekoälykokeilusta sen tehokkaampaan hyödyntämiseen organisaationsa resurssina ja työn toimittamisen välineenä. He tarkastelevat liiketoimintaansa ja pyrkivät käyttämään tekoälyä asiakkaidensa palvelemiseen. Jokainen on tässä matkassa eri vaiheessa, mutta kaikki pyrkivät tuottamaan toistettavia tuloksia ja optimoimaan niitä tekoälyn avulla. Tämä on mielestäni nyt nähtävä kehitys.

Tim Fisher (05:33.757) Olemme kaikki nähneet viime aikoina uutisia siitä, ettei tekoäly tuota organisaatioille tuloksia tai vastaa siihen kohdistuneita odotuksia. Nyt keskitytään selvästi käytännön tuloksiin, ja vaikuttaa siltä, että juuri siihen te pyritte. Alustanne tietojen mukaan tiimit raportoivat noin 75 prosentin käyttöasteesta, kun toimialan keskiarvo on 40 prosenttia. Mikä mielestäsi selittää näin suuren eron?

Joe DiPaulo (06:10.029) Kun toimintaa voidaan johtaa johdonmukaisemmin ja työkalut auttavat ennakoitavuudessa, voidaan toimia paljon ennakoivammin. PSA-järjestelmän avulla pyrimme antamaan asiakkaillemme näkyvyyttä myyntiorganisaatioiden tulevasta työstä, edistämään toistettavia ja johdonmukaisia prosesseja sekä näyttämään, kuka tekee mitä ja milloin. Mitä paremmin asioita voidaan ennakoida, sitä tehokkaammin liiketoimintaa voidaan johtaa. Kun tulevaan työhön voidaan valmistautua yhdestä kolmeen kuukautta etukäteen ja kun nähdään tarkasti, mitä kukin työskentelee, ihmisiä ei ylikuormiteta vaan heidän osaamistaan ja kapasiteettiaan voidaan hyödyntää parhaalla mahdollisella tavalla. Näemme tämän näkyvän parempina käyttöastetuloksina.

Tim Fisher (07:20.826) Hyvä. Kun tarkastelette yli 2 000:ta kanssanne työskentelevää asiantuntijapalveluyritystä, mitkä ovat suurimmat puutteet, joita näette? Onko kyse katteiden vuotamisesta, resurssienhallinnasta laskentataulukoilla tai ongelmien heikosta näkyvyydestä?

Joe DiPaulo (07:47.437) Asiantuntijapalveluiden katteiden vuotaminen on asia, jonka kanssa asiakkaillamme on usein vaikeuksia. Se ei yleensä tapahdu kerralla, vaan vähitellen projektin tai asiakastoimeksiannon edetessä. He saattavat huomata ongelmia siinä, miten resursseja on kohdistettu tai mitä resursseja käytetään. Onko tehtävään valittu oikeat ihmiset? Hyödynnetäänkö tiettyä osaamista tai huippusuoriutujaa liikaa? Riskit havaitaan usein myöhään, ja projektit ovat jo ajautuneet pois kurssilta. Näitä ongelmia pyrimme ratkaisemaan. Myös laajuuden hallitsematon kasvu vaikuttaa katteeseen. Hyödynnämme järjestelmää näiden haasteiden havaitsemiseen ja ennustamiseen, mikä johtaa lopulta katteiden paranemiseen. Laskentataulukoiden käyttäminen on tavallista pienemmissä organisaatioissa. Usein ajatellaan, että tällä tavalla ollaan ketterämpiä ja reagoidaan nopeammin, mutta se on osittain harhaluulo. Kun liiketoiminta, projektien määrä, hinnoittelumallit, toimeksiantojen rakenteet tai tiimien määrä kasvavat, laskentataulukoiden käyttö vaikeutuu. Tarkkuus ja reaaliaikainen hallinta heikkenevät, prosessit rikkoutuvat ja tämä vaikuttaa katteeseen. Kun organisaatiot hyödyntävät CRM-järjestelmän tietoja, analysoivat niitä ja suunnittelevat niiden avulla tulevaa henkilöstötarvetta, ne näkevät laskentataulukon ylläpitämistä laajemman arvon ja voivat johtaa liiketoimintaansa ennakoivammin ja sujuvammin.

Tim Fisher (10:24.688) Forecast rakennettiin tekoäly edellä alusta lähtien. Harva PSA-työkalu voi sanoa samaa. Mitä tämä tarkoittaa käytännössä, kun puhutaan katteisiin kohdistuvasta paineesta, skaalautumisesta ja näkyvyydestä?

Joe DiPaulo (10:50.624) Järjestelmä perustuu koneoppimismallien hyödyntämiseen, jotta tiimit voivat parantaa henkilöstö- ja resurssisuunnittelua. Tavoitteena on, että tekoäly toimii asiantuntijapalveluorganisaatioiden oppaana: se auttaa tehottomuuksien ratkaisemisessa ja kasvuun liittyvien rajoitteiden ylittämisessä. Kun yritykset ennakoivat paremmin, ne voivat välttää riskejä, parantaa asiakaskokemusta ja hyödyntää resurssejaan tehokkaammin. Tekoäly auttaa tunnistamaan huolenaiheita ja riskejä sekä parantamaan tehokkuutta. Se antaa myös paremman näkyvyyden koko organisaation tietoihin, mikä helpottaa resurssien jakamista toimintojen välillä ja organisaation rajat ylittävää päätöksentekoa. Tulevaisuudessa tekoälystä tulee entistä keskeisempi osa sitä, kuinka asiantuntijapalveluyritykset tekevät työtä ja toimittavat tuloksia.

Tim Fisher (12:39.612) Mainitsit koneoppimisen. Käytämme kaikki termiä tekoäly ja myös suurta kielimallia, mutta tämä kertoo, että olette työskennelleet asian parissa jo ennen ChatGPT:n ilmestymistä. Se on selvästi ollut teille perustavanlaatuinen ajattelutapa.

Joe DiPaulo (13:02.242) Kyllä. On hienoa, että meillä on tämä historia ja että työ alkoi jo vuosia sitten. Jatkamme kuitenkin investointeja ja hyödynnämme uutta teknologiaa asiakkaidemme auttamiseksi.

Tim Fisher (13:17.712) Selvä. Katsotaan tätä käytännössä. Joe, voitko esitellä meille Forecastin tekoälyominaisuuksien käyttötapauksia?

Joe DiPaulo (13:27.018) Toki. Käyn tänään läpi kolme käyttötapausta ja jaan näytön.

Joe DiPaulo (13:39.823) Esittelen kaksi käyttötapausta sovelluksessamme. Ne korostavat joitakin koneoppimismalleja, joita hyödynnämme asiakkaidemme tukena. Ensimmäisenä tarkastelen projektia ja näytän, kuinka järjestelmässä voidaan ennustaa projektin tai projektisalkun olevan ajautumassa ongelmiin ja kuinka projektipäällikköä tai organisaation johtajaa voidaan auttaa toimimaan tilanteessa.

Joe DiPaulo (14:32.88) …AI-työkalumme yksi nimistä on Nova Insights. Se analysoi jatkuvasti järjestelmän kaikkea toimintaa: projekteja, toimitettavia töitä, kirjattuja työtunteja, tehtyä työtä ja laskutusta. Tässä tapauksessa se antaa tietoa projektin yksityiskohdista. Se tarkastelee tehtävien suorituskykyä ja kertoo, että tehtävät valmistuvat yleensä arvioidun aikataulun mukaisesti. Osa projektin resursseista ei kuitenkaan näytä olevan käytettävissä odotetusti. Tämän perusteella järjestelmä ilmoittaa budjettiin ja projektin valmistumiseen liittyvistä riskeistä. Budjettitiedot osoittavat, että vaikka projekti on vielä alkuvaiheessa, järjestelmä ennustaa poikkeamaa katteessa. Lisäksi se ennustaa päättymispäivän siirtyvän alkuperäistä arviota myöhemmäksi. Esimerkkitapauksessa projekti oli tarkoitus saada päätökseen toukokuussa, mutta järjestelmä ennustaa sen valmistuvan vasta elokuussa. Projektipäällikkö voi tämän perusteella ryhtyä toimiin. Järjestelmä voi myös ehdottaa tapoja haasteiden ratkaisemiseksi ja projektin palauttamiseksi oikealle kurssille. Se voi esimerkiksi osoittaa, että tietyistä rooleista puuttuu tietty määrä tunteja, ja tarjota yksinkertaisen tavan arvioida projektin käytettävissä olevia henkilöitä. Järjestelmässä voidaan luoda vararesursseja koskevia paikkamerkintöjä, jotka synnyttävät kysyntää tietyille resursseille. Tämä oli ensimmäinen käyttötapaus: järjestelmä ennustaa projektin tai projektiryhmän riskejä ja auttaa käyttäjää tekemään nopeasti muutoksia, tarkistamaan tilanteen tai perehtymään projektiin syvällisemmin.

Tim Fisher (17:33.618) Kuinka paljon historiallista tietoa tekoäly tarvitsee ennen kuin suositukset ovat hyödyllisiä? Onko organisaatioilla ongelmana se, ettei järjestelmässä ole riittävästi tietoa hyvien kapasiteettisuunnitteluvastausten antamiseen?

Joe DiPaulo (18:00.866) Mallit tarvitsevat tietoa, josta ne voivat oppia. Käytäntömme käyttöönottoprosessissa on ladata yhden tai kahden vuoden historialliset tiedot. Jos järjestelmään voidaan tuoda resurssitiedot ja projektien historiallinen suorituskyky, hyödyllisiä tuloksia voidaan saada lähes välittömästi. Käyttöönottotiimimme työskentelee uusien asiakkaiden kanssa tuodakseen tiedot järjestelmään ja auttaakseen heitä saamaan arvoa ensimmäisestä päivästä lähtien.

Joe DiPaulo (18:40.938) Seuraavaksi haluan puhua aikataulutuksesta, kapasiteetin ja resurssien suunnittelusta sekä resurssien kohdistamisesta. Tämä liittyy kysymykseen laskentataulukoiden ja työkalun käytön eroista. Tässä näkyy kapasiteetti kuukausittain. Voimme tarkentaa näkymän eri viikkoihin ja ajanjaksoihin tai siirtyä tuleville vuosineljänneksille. Resurssipäällikkö tai muu suunnittelija voi nähdä tulevan työn, jota varten resursseja on kohdistettava. Näkymää voi suodattaa projektien, asiakkaiden tai muiden tietojen mukaan. Järjestelmä suosittelee työhön sopivia henkilöitä esimerkiksi osaamisen, roolin, veloitushintojen ja profiilin muiden tietojen perusteella. Se voi näyttää kolme parasta resurssia tiettyyn työhön. Käyttäjä näkee heidän nykyiset kohdistuksensa ja voi siirtää työtä vetämällä ja pudottamalla nähdäkseen vaikutuksen kapasiteettiin. Järjestelmä ottaa osan työstä pois saatavuuden, osaamisen ja kohdistamisen selvittämisestä. Mallit tekevät suositukset ja helpottavat resurssienhallintaa organisaation toimintatavan mukaisesti.

Tim Fisher (21:29.309) Mitä signaaleja tekoäly käyttää roolia koskevissa suosituksissa? Perustuvatko ne osaamisen vastaavuuteen, saatavuuteen tai aiempaan projektisuorituskykyyn?

Joe DiPaulo (21:50.007) Juuri näihin asioihin. Ensimmäinen ilmeinen tekijä on saatavuus. Jos työ pitää tehdä huomenna, kuka on silloin käytettävissä? Sen jälkeen tarkastellaan henkilön roolia ja osaamista. Järjestelmä sisältää paljon tietoa aiemmasta projektisuorituskyvystä, tehtävistä ja niiden onnistumisesta. Joskus nuorempi henkilö tekee kokeneemman tason tehtäviä osana kehittymistään, ja järjestelmä oppii tästä sekä osaa hyödyntää tietoa suosituksissa.

Tim Fisher (22:31.342) Viimeisenä käyttötapauksena haluan näyttää, kuinka hyödynnämme MCP:tä, jotta asiakkaat voivat olla vuorovaikutuksessa järjestelmämme tietojen kanssa valitsemansa ulkopuolisen kielimallin avulla tai muiden järjestelmien kautta ja rakentaa omia tekoälytyönkulkujaan. Avaan Clauden tätä varten.

Tim Fisher (23:06.779) MCP tarkoittaa Model Context Protocol -protokollaa eli mallin kontekstiprotokollaa. Se muistuttaa suurten kielimallien ja tekoälymallien rajapintaa, jonka avulla ne voivat olla vuorovaikutuksessa keskenään, muiden tietojen ja muiden järjestelmien kanssa.

Joe DiPaulo (23:54.723) Asiakkaamme käyttävät erilaisia työkaluja agentti- ja tekoälytoimintoihin, ja minkä tahansa niistä voi yhdistää tähän. Asiakkaat voivat hyödyntää omia kielimallejaan saadakseen enemmän arvoa Forecastista tai järjestelmäryhmästä ja suunnitellakseen työnkulkuja. Tämä on beta-ominaisuus, jota parhaillaan otamme käyttöön. Voin esimerkiksi kysyä, kuka on käytettävissä ensi viikolla. MCP yhdistää pyynnön tietyn asiakkaan tietoihin ja palauttaa vastauksen. Protokolla on turvallinen: asiakkaan on tunnistauduttava, ja hän saa käyttöönsä vain oman tilinsä tiedot. Asiakkaiden tietoja ei jaeta keskenään.

Joe DiPaulo (25:09.614) Tämä voi olla resurssipäällikkö tai johtaja, joka etsii raportointitietoja, projektin tilaa tai muuta vastaavaa. Esimerkkidatassa näen, että ensi viikolla kapasiteettia on paljon ja 55 henkilöllä on käytettävissä aikaa. Näen organisaation henkilöitä, heidän vapaan aikansa ja sen, ketkä voivat ottaa työtä vastaan. Voin myös kysyä esimerkiksi, kuinka paljon aikaa on kirjattu laskutettavana ja ei-laskutettavana työnä. Järjestelmä hakee tiedot ja palauttaa raportointityyppisen vastauksen ilman, että tietoja tarvitsee ensin siirtää laskentataulukkoon tai koontinäyttöön. Se näyttää kirjatut tunnit, laskutuksen ja ei-laskutettavat tunnit.

Tim Fisher (28:20.741) Kun ajattelee taustalla tehtävän työn ja tietojen määrää, tämä on todella nopeaa. Saat syvällisen yleiskuvan asiakkaasta muutamassa kymmenessä sekunnissa.

Joe DiPaulo (28:38.702) Kyse on 23 000 tunnista ja suuresta tietomäärästä. Järjestelmä palauttaa sekä kontekstuaalista että yksityiskohtaista tietoa projektista. Nämä olivat käyttötapaukset, jotka halusin esitellä.

Tim Fisher (29:10.661) Näimme, mitä tekoäly pystyy tekemään tänään. Se on vaikuttavaa. Katsotaan hieman tulevaisuuteen. PSA-markkinoiden ennustetaan lähes kaksinkertaistuvan vuoteen 2030 mennessä, ja tekoälytyökalut sekä projektinhallinta kasvavat vielä nopeammin. Mihin uskot tämän kehittyvän?

Joe DiPaulo (29:43.611) Olen erittäin innostunut siitä, kuinka tekoäly mahdollistaa agenttien hyödyntämisen asiantuntijapalveluissa asiakkaiden tehokkaampaan palvelemiseen. Organisaatiot käyttävät agentteja työn toimittamiseen ja osan työstä siirtämiseen ihmisiltä koneille. Tämä lyhentää asiakkaiden arvonsaantiaikaa, parantaa asiakaskokemusta ja kasvattaa järjestelmiemme käyttäjien katteita.

Tim Fisher (30:15.613) Mikä kyvykkyyskuilu teitä kiinnostaa eniten kuroa umpeen tekoälyn avulla, ja mitä asiakkaanne pystyvät sen jälkeen tekemään?

Joe DiPaulo (30:44.47) Rakennamme agenttien ympärille. Näemme, kuinka esimerkiksi Claude auttaa ohjelmistokehitystiimejä kirjoittamaan koodia tehokkaammin. Haluamme olla osa tätä ekosysteemiä ja auttaa asiakkaitamme tunnistamaan työvoimansa sekä yhdistämään operatiiviset järjestelmänsä agentteihin. Näin he voivat johtaa liiketoimintaansa tehokkaammin, nähdä tiedot liiketoimintansa ja työnkulkujensa kontekstissa sekä hyödyntää agenttien kyvykkyyksiä työnsä vahvistamiseen ja nopeuttamiseen.

Tim Fisher (31:48.166) Kun ajatellaan kolmea tai neljää vuotta eteenpäin, miltä projektipäällikön arki näyttää? Miten rooli kehittyy? Onko projektipäällikköä enää, vai ottaako tekoäly tämän roolin?

Joe DiPaulo (32:10.158) Työn tekemisen tavoissa tapahtuu suuria muutoksia. Ihmisiä tarvitaan edelleen järjestämään työtä, ajattelemaan tavoiteltavia tuloksia ja ohjaamaan järjestelmiä niiden saavuttamiseen. On mietittävä tarkasti, mitä syötteitä koneille annetaan ja millainen tulos halutaan saavuttaa. Laadunvalvontaa tarvitaan edelleen. Muutokset tapahtuvat kuitenkin nopeasti. Näemme agenttien toimivan organisaatioissa työntekijöiden tavoin seuraavien 12–36 kuukauden aikana, ja niiden käyttö yleistyy eri toimialoilla.

Tim Fisher (33:18.971) Kiitos paljon tästä. Jos katsoja haluaa nähdä Forecastin omassa ympäristössään ja omilla tiedoillaan, mikä on paras seuraava askel?

Joe DiPaulo (33:35.343) Paras tapa on tulla verkkosivustollemme osoitteessa Forecast.App. Sieltä voi pyytää esittelyä, minkä jälkeen konsultti ottaa yhteyttä. Hän tutustuu liiketoimintaan, mukauttaa esittelyn ja näyttää, kuinka voimme tuottaa arvoa. Lisäksi tämän webinaarin yhteydessä julkaistaan tekoälyvalmiuden arviointi, jonka avulla asiakkaat voivat tutustua aiheeseen ja johon he voivat halutessaan palata kanssamme.

Tim Fisher (34:13.629) Siirrytään nyt live-kysymyksiin ja vastauksiin. Yaron kysyy, kuinka projektinhallinnan ongelmiin käytetty aika voidaan luotettavasti verrata tekoälyn kanssa ja ilman tekoälyä. Onko olemassa tekoälyn sivupolkuja?

Joe DiPaulo (34:40.622) Ilman tekoälyä tämä tehdään yleensä raporteilla, koontinäytöillä tai muilla järjestelmän mekanismeilla. Tietoja voidaan tarkastella yksittäisen projektin tasolla tai useiden projektien osalta raportoinnilla. Käytämme monissa tapauksissa samoja tietoja kielimallien ja tekoälytyökalujen pohjana. Tulosten pitäisi olla hyvin samankaltaisia, vaikka tulos riippuu siitä, kuinka agentille esitetään pyyntö. Tietojen perusta on sama. Tekoäly operatiivisessa järjestelmässä on hyödyllistä, koska syötteet ja tietorakenne ovat yhdenmukaisia ja tietolähteenä ovat oman organisaation tiedot, eivät verkosta haettu konteksti.

Tim Fisher (35:50.256) Michael ja Eduardo kysyvät, tuleeko tämä toiminnallisuus Acceloon.

Joe DiPaulo (36:03.724) Kyllä. Tuomme lisää tekoälytoimintoja molempiin. MCP-palvelimen ja MCP-työnkulun ensimmäinen painopiste on Forecastissa, mutta tavoitteena on tarjota ne kaikille asiakkaille.

Tim Fisher (36:20.744) Vivek kysyy, mistä saatavilla olevat tunnit tulevat.

Joe DiPaulo (36:30.222) Monet asiakkaistamme seuraavat konsulttiensa työaikaa. Tunteja ei tarvitse laskuttaa tällä perusteella, mutta ne auttavat ymmärtämään tehtävien ja projektien kustannuksia sekä vertaamaan niitä arvioihin. Tiedot voidaan syöttää järjestelmään eri tavoin. Sovellus seuraa yksittäisten resurssien aikaa ja tehtävien valmistumista suhteessa arvioihin, minkä jälkeen tiedot voidaan raportoida.

Tim Fisher (36:40.062) Hyvä. Voitteko liittyä ServiceNow’hun tai Azureen?

Joe DiPaulo (37:19.47) Kyllä, Xeroon. Tilitoimisto- ja talousjärjestelmät ovat meille yleisiä integraatioita, ja meillä on vakiomuotoisia valmiita integraatioita.

Tim Fisher (37:31.44) Tarkoitin Microsoft Azurea.

Joe DiPaulo (37:36.258) GSelvä. MCP-mallin kautta Azurea tai Microsoftin Copilotia käyttävä henkilö voi esimerkiksi tuoda tietoja kielimalliin kyseisessä ympäristössä.

Tim Fisher (37:43.944) Yaron kysyy, onko päivän aiheisiin liittyvistä termeistä suositeltua sanastoa tai hakemistoa.

Joe DiPaulo (38:01.166) Hyvä kysymys. Minulla ei ole sellaista tällä hetkellä valmiina, mutta voimme varmasti koota sellaisen ja palata asiaan kysymysten perusteella.

Tim Fisher (38:09.873) Järjestättekö tekoälyä ja projektinhallintaa käsitteleviä kursseja?

Joe DiPaulo (38:23.586) Emme ole historiallisesti järjestäneet niitä. Olemme keskittyneet ohjelmiston toimittamiseen ja asiakkaidemme auttamiseen sen hyödyntämisessä emmekä projektinhallinnan kaltaisten aiheiden kouluttamiseen.

Tim Fisher (38:29.073) Voiko tekoäly koskaan korvata resurssienhallintaan liittyvää yhteistyötä ja keskusteluja?

Joe DiPaulo (38:59.39) Tekoäly voi tarjota paljon kontekstuaalista tietoa ja auttaa suositusten tekemisessä. Keskusteluilla ja kasvokkain tapahtuvalla vuorovaikutuksella on kuitenkin aina arvoa. Ihmisten kiinnostuksen kohteiden, osaamisen ja tuntemusten ymmärtäminen on tärkeää. Toivottavasti tekoäly tekee keskusteluista nopeampia ja arvokkaampia, jotta aikaa ei käytetä vain saatavuuden kysymiseen vaan keskusteluun siitä, sopiiko kiinnostava projekti henkilön osaamiseen.

Tim Fisher (39:47.08) Mikä erottaa nämä työkalut pelkästä ChatGPT:n, Clauden tai Copilotin käytöstä, kun niille annetaan tietoja ja esitetään kysymyksiä?

Joe DiPaulo (40:03.863) Asiakkaamme tulevat käyttämään monia työkaluja, ja haluamme tukea tätä. Ero on siinä, että järjestelmämme kaltaisilla tietojärjestelmillä on enemmän kontekstia asiakkaista ja heidän tiedoistaan. Operatiivinen järjestelmä sisältää reaaliaikaiset tiedot esimerkiksi uusista asiakkaista, laskuista ja muista organisaation tapahtumista. Yleinen tekoälytyökalu voi analysoida tietoa, mutta sillä ei yleensä ole kaikkia organisaation ajantasaisia syötteitä. Näiden kahden yhdistelmä on tehokas.

Tim Fisher (41:30.331) Mitkä muut alueet tarjoavat suurimman mahdollisuuden tekoälypohjaiselle parantamiselle?

Joe DiPaulo (41:47.94) Kaikki paikat, joissa järjestelmä voi auttaa toistuvien ja loogisten rutiinitehtävien suorittamisessa. Asiantuntijapalveluiden elinkaaressa tekoäly voi auttaa esimerkiksi tarjousten automaattisessa laatimisessa, jonka ihminen tarkistaa ennen asiakkaalle lähettämistä. Se voi auttaa myös laskutuksen muodostamisessa ja ilmoittaa poikkeamista, kuten puuttuvista tunneista tai kontekstista. Lisäksi se voi tunnistaa riskejä, jotta niihin voidaan puuttua ajoissa.

Tim Fisher (42:54.14) Pienen yrityksen johtaja voi pitää kaiken tiedon omassa päässään. Yrityksen kasvaessa tämä ei enää skaalaudu. Kieltä ja kontekstia ymmärtävä tietokone tarjoaa valtavasti mahdollisuuksia auttaa ihmisiä kasvamaan ilman vastaavaa henkilöstön kasvua.

Joe DiPaulo (43:40.738) Kyllä, se on innostavaa.

Tim Fisher (43:48.984) Onko Accelolla käyttötapauksia eurooppalaisissa yrityksissä, erityisesti teknologia-alan startup-yrityksissä?

Joe DiPaulo (43:56.311) Kyllä. Järjestelmä tukee perinteisen projektinhallinnan lisäksi ketterää työskentelyä, kuten sprinttejä ja Kanban-tyyppistä toimintaa. Tuemme asiakkaita esimerkiksi verkkosivustojen rakentamisessa, hakukoneoptimoinnin teknisissä tehtävissä ja ohjelmistojen toimittamisessa. Suuntaamme agentteja yhä enemmän ohjelmistokehitysorganisaatioiden avuksi, kuten näemme Clauden ja OpenAI:n yhteydessä.

Tim Fisher (45:12.23) Miten suosittelisit vakuuttamaan PMO:n siitä, että portfoliohallinnassa kannattaa käyttää projektinhallintatyökaluja laskentataulukoiden sijaan? Kuinka hyödyt voidaan osoittaa riskejä suuremmiksi?

Joe DiPaulo (45:48.847) On ymmärrettävä ihmisten kokemat kipupisteet. Ovatko myynnin, toimituksen ja talouden väliset siirtymät vaikeita? Jos näitä asioita hallitaan laskentataulukolla, se voi olla merkki haasteesta ja mahdollisuudesta osoittaa sijoitetun pääoman tuotto. Muutosjohtamisessa tarvitaan vakuuttamista, koulutusta ja hyvin suunniteltu etenemissuunnitelma. Jos uusi toimintatapa aloitetaan yhtäkkiä, se ei välttämättä saa hyvää vastaanottoa. Parempi lähestymistapa on 30, 60 tai 90 päivän aikajänne, jonka aikana ihmiset tuodaan mukaan muutokseen.

Tim Fisher (46:56.092) Organisaatioissa on nyt hyvin erilaisia suhtautumistapoja tekoälyyn. Osa on kokeillut sitä alusta asti, osa vasta aloittaa ja osa vastustaa sitä aktiivisesti tai passiivisesti. Suurissa organisaatioissa tätä kirjoa on vaikea hallita.

Tim Fisher (47:56.782) Jos voisit toimitusjohtajana ratkaista tekoälyn avulla yhden projektinhallinnan ongelman, mikä se olisi?

Joe DiPaulo (47:56.782) Ottaisin hoitaakseni ihmisten tekemät rutiinitehtävät, nopeuttaisin ja tehostaisin niiden toimitusta ja antaisin ihmisille mahdollisuuden rakentaa suhteita sekä optimoida liiketoimintaansa. Se on näkemykseni mukaan tekoälyn tärkein mahdollisuus.

Tim Fisher (48:32.83) Se on kaiken tämän lupaus. Kiitos Joe, että liityit seuraamme. Keskustelu oli erittäin valaiseva. Kiitos myös yleisöllemme hyvistä kysymyksistä. Nähdään seuraavassa tekoälyn ja projektinhallinnan tulevaisuutta käsittelevässä tapahtumassa. Kiitos, Joe.

Joe DiPaulo (48:52.46) Kiitos paljon, Tim. Arvostan tätä.

Tim Fisher (48:54.589) Hienoa.