Hvor AI faktisk hjelper prosjektledere i leveringsarbeidet

Becca Banyard: Hei alle sammen, og velkommen til podkasten The Digital Project Manager. Jeg heter Becca Banyard, og jeg er faktisk produsent for dette programmet. Men i dag tar jeg over som programleder for Galen, siden vi har en episode som er litt annerledes enn det vanlige formatet vårt. Denne samtalen ble opprinnelig tatt opp som en del av vår arrangementsserie om fremtidens AI i prosjektledelse, der vi utforsker hvordan AI endrer måten team planlegger, leverer og styrer arbeid på.

I denne økten har vi med oss Scoro for å se nærmere på hvordan AI brukes i prosjektleveranser i dag, og hva prosjektledere og leveranseledere bør følge med på fremover. Du får ikke høre den direkte produktdemonstrasjonen i denne podkastversjonen, siden den er litt vanskelig å følge uten det visuelle materialet. Du finner hele opptaket via lenken i shownotatene, men i dag får du høre hele den strategiske samtalen om å bruke AI på en praktisk måte som team kan ta i bruk.

Med meg har jeg to fantastiske gjester. Først ut er Tim Fisher, visepresident for AI hos Black & White Zebra. Tim skal faktisk lede diskusjonen sammen med meg, fordi han har over 20 års erfaring innen både teknologi og AI, og han skal hjelpe oss med å forstå det vi ser, og knytte det til arbeidshverdagen din som prosjektleder og leder.

Fra Scoro har vi med oss Harv Nagra. Harv er ekspert på leveranser og drift, og programleder for The Handbook: The Ops Podcast. Hvis du har vært en del av DPM-fellesskapet en stund, har du sannsynligvis hørt ham i programmet eller sett ham tale på et av arrangementene våre. Han er en venn av fellesskapet, og vi er veldig glade for å ha ham med.

Så Harv, velkommen!

Harv Nagra: Hyggelig å være her. Takk for invitasjonen.

Becca Banyard: Harv, før vi går i gang, vil jeg gjerne vite mer om Scoro. Kan du gi oss en 30-sekunders oversikt over hva Scoro gjør, og hvem løsningen er laget for?

Harv Nagra: Absolutt. Scoro er en plattform for automatisering av profesjonelle tjenester. Dette omtales også som PSA.

Det er ikke alltid et begrep folk kjenner seg igjen i. Det er ganske sjelden å høre folk gå rundt og si PSA. Det det egentlig betyr, er at løsningen er utviklet for alle typer virksomheter innen profesjonelle tjenester. Det kan være et byrå, et konsulentselskap, et IT-selskap, et regnskapsfirma, et advokatfirma eller enhver type virksomhet som selger tid og ekspertise.

Den skiller seg fra et prosjektstyringssystem som de vi kjenner godt, som Asana, JIRA, Trello og så videre. Den går utover prosjekt- og oppgavestyring, og utover bare samarbeidet. På den ene siden har vi slike verktøy, og så blir det litt mer komplekst med verktøy som Monday, ClickUp, Teamwork og lignende, som lar deg koble sammen enkelte moduler og bygge noe.

Så har du det jeg kaller PSA-området. Med slike systemer får du nærmest et operativsystem for virksomheten din. Du bygger budsjetter og tilbud i plattformen. Du kan fordele ressurser og planlegge tidsplaner. Du kan gjøre tilbudene om til prosjekter og styre disse prosjektene og budsjettene.

Til slutt kan du registrere tid, følge budsjetter, fakturere og rapportere om virksomheten, og løsningen kobles til andre systemer som regnskapsverktøy, HR-plattformer og lignende. Den dekker altså hele prosessen, langt utover bare prosjektstyring.

Tim Fisher: Veldig bra. Så du jobber med prosjektteam, byråer og alle de andre typene grupper du nettopp nevnte, hver eneste dag.

Du har dermed førsteparkett til det som faktisk er vanskelig med å levere arbeid akkurat nå. La oss begynne der. Fra ditt perspektiv, hva er den vanskeligste delen av å levere prosjekter vellykket i dag?

Harv Nagra: Tim, jeg var digital produsent for mange år siden. På et tidspunkt ledet jeg et team med digitale produsenter i et byrå som digital direktør, og jeg vet ikke om dette egentlig har endret seg.

Etter min erfaring var det alltid tidsplanene som endret seg, og det skaper kompleksitet. Antallet revisjoner du får, er aldri det kundene til slutt forventer. Det kommer forespørsler om endringer i omfanget, og det oppstår ofte forsinkelser med å få innhold eller tilbakemeldinger. Så de beste planene i starten av prosjektet ender ofte ikke opp med å bli virkeligheten.

Det skjer altså mye endring, og det å holde oversikt over alle bevegelige deler, kommunikasjonen alene med alle interessentene, og oppdatering av budsjettene hver gang omfanget endres, blir mye arbeid. Du må oppdatere oppgaver, planer, tidslinjer og alt mulig annet.

Jeg tror ikke dette er noe nytt. Det har sannsynligvis alltid vært slik siden prosjektledelse oppsto. Så dette er en utfordring for oss.

Tim Fisher: Absolutt. Hva tror du ledere ofte gjør feil når det gjelder prosjektledelse, som Scoro kan bidra til å løse?

Harv Nagra: Du ender opp med å bli begravd i alle endringene. Jeg tror forventningene alltid er svært optimistiske i starten av et prosjekt. Man tenker at alt kommer til å gå perfekt.

Mange ganger er vi også presset til å lage svært slanke budsjetter for å vinne et prosjekt. Da kan du ende opp uten noe slingringsmonn hvis noe går galt. I tillegg har du, som jeg sa, en mengde ulike verktøy som du koordinerer alt dette med. Det ender opp med å bli så mye administrativt arbeid i stedet for arbeid som faktisk skaper verdi.

Du lager budsjettet et annet sted, bruker Harvest, bruker Asana, registrerer tid et annet sted og eksporterer regneark for å forsøke å avstemme budsjettene. Det tar mye tid. Det er flere ting som dukker opp.

For det første er det enormt ineffektivt hvis teamet hele tiden importerer og eksporterer data eller gjenskaper data mellom systemer. Det introduserer menneskelige feil i prosessen hver gang du gjør det. I tillegg går det mye saktere å få oversikt over hvordan virksomheten presterer, og hvordan prosjektene presterer.

Jeg snakker noen ganger med byråer eller konsulentselskaper som bokstavelig talt registrerer tid et sted, eksporterer den én gang i uken og legger den inn i et Google-regneark for å forsøke å summere opp hva de har samlet opp den uken. Hvis du har det travelt og ikke gjør dette på to uker, kan hva som helst ha skjedd. Du kan være langt over budsjett uten å vite det. Det blir mye administrativt arbeid og lite synlighet, og det er her noe som en PSA-løsning som Scoro kommer inn. Den fungerer som én sannhetskilde. Alt finnes på ett sted, du trenger ikke eksportere og importere, og du kopierer ikke data fra ett sted til et annet.

Dataene finnes bare der. Det handler altså om å samle hele prosessen – fra tilbud, prosjektstyring, ressursplanlegging, tidsregistrering og fakturering – på ett sted. Det siste jeg vil si, Tim, er at dette også er noe virksomheter vokser inn i. Det kommer et tidspunkt der du bruker alle de ulike systemene, men på et tidspunkt i vekstreisen tenker du: «Ok, dette er kaotisk nå.»

Vi er blitt for store til å operere på denne måten, eller prosjektene våre er for komplekse, og vi må kanskje bli litt mer profesjonelle.

Tim Fisher: Ja, det gir mening. Det er utrolig. Jeg har sett mange ganger hvor normalt det har blitt å koble sammen alle disse ulike systemene, ofte gjennom kopiering og innliming og regneark, noe vi alle bare aksepterer som et faktum.

Så med alt dette i bakhodet: Hvor ser du at AI passer inn i utfordringene du snakker om nå?

Harv Nagra: Jeg var produsent, som sagt. Prosjektledere må koordinere mye arbeid. Men denne koordineringen gjøres manuelt. Det jeg også ser hos mange virksomheter som bruker AI, er at de bruker den ganske tilfeldig for å få noe til å gå raskere.

Noen ganger betyr det at de akselererer en ødelagt prosess. I stedet for å fikse den sier vi bare at det er godt nok at vi kan gjøre det raskere fordi vi bruker en språkmodell. Men jeg tror vi nå står på terskelen til å gjøre noe langt mer transformativt, som forhåpentligvis får prosjektledere, produsenter og prosjektteam til å føle at én prosjektleder har et helt virtuelt team bak seg – et AI-team som hjelper med alt grovarbeidet. Da kan de trekke seg litt tilbake, gi en instruks, og AI-en gjør alt det kjedelige slik at de kan utføre arbeid med høyere verdi. Det er det som virkelig er spennende.

Tim Fisher: Hvis du kan zoome litt inn: Hva er ett konkret smertepunkt eller friksjonspunkt som AI har hjulpet kundene dine med så langt?

Harv Nagra: Hvis vi går tilbake til eksempelet jeg ga for noen minutter siden: Prosjekter går aldri helt etter planen. Tidsplaner sklir ut, omfanget endres og så videre.

Godkjenninger blir forsinket, og du bruker flere systemer og lignende, så innsikten du trenger, er ikke tilgjengelig. Jeg tror det er dit teknologien er på vei. Vi bygger slik at innsikten blir tilgjengelig. Tradisjonelt har vi hatt produkter, også våre egne, som lager rapporter.

Problemet er at du da er avhengig av at et menneske må gå inn og tolke dem. Det er greit, og det er nyttig. Men noen ganger er det svært nyttig å få informasjonen proaktivt. Da slipper du å lete etter den eller analysere den selv. Noen forteller deg i stedet: «Dette er problemet, og du må ordne det.»

Kundene våre har betatestet MCP-løsningen vår og gitt oss mange ideer og tilbakemeldinger om hva de ønsker å kunne gjøre. Det er veldig spennende å høre noen av disse ideene. Noe av dette er ikke mulig akkurat nå, men jeg tror vi kommer til et punkt der stadig mer blir mulig.

Du forteller AI hva som har endret seg, hva som må endres eller hva du vil at den skal gjøre, og så utfører den arbeidet.

Tim Fisher: Jeg har et spørsmål til før vi går videre. Du nevnte en forkortelse som jeg synes fortjener en rask definisjon. MCP – hva er egentlig det? Jeg tror mange som er med på samtalen i dag, har hørt om det. Det kunne være nyttig med litt forklaring.

Harv Nagra: Jeg tror alle som deltar, definitivt har hørt om API, altså programmeringsgrensesnitt for applikasjoner. Det betyr ganske enkelt en måte for to apper å snakke med hverandre på, dele data og dele funksjonalitet. Men vanligvis må en utvikler programmere denne forbindelsen for å dele dataene og gjøre det som trengs.

Den enkleste måten jeg forklarer MCP på, er at det er som et API-lag for AI-plattformer som ChatGPT eller Claude, slik at de kan koble seg til andre systemer. Det som er kult, er at informasjonen ikke bare flyter slik at du kan få systemene til å lese og gi deg svar basert på dataene dine. Du kan også be AI-en om å utføre handlinger i disse systemene.

Så den kan gå og gjøre noe konkret. Den blir som et kommandosenter for de andre verktøyene dine. Det blir enda bedre av at du, i motsetning til med et API, ikke trenger en utvikler til å programmere dette. Det er en instruks i språkmodellen du foretrekker. Det er ganske kraftig. En annen ting er MCPs evne til å bruke flere verktøy.

Den kan ikke bare utføre handlinger eller hente informasjon fra ett system, men gjøre dette på tvers av flere systemer samtidig. Det synes jeg er virkelig spennende.

Tim Fisher: Alle putter AI inn i alt. Du kommer ikke gjennom en Instagram-annonse eller noen annen annonse, og du kommer knapt gjennom en samtale uten at noen sier: «Se, vi har lagt AI inn i programvaren vår.»

Det er nesten et minstekrav nå. Det finnes en eller annen integrasjon av kunstig intelligens i alt. Hva er Scoros annerledes tilnærming her? Hvordan gjør dere dette på en annen måte? Hva er unikt ved hvordan dere bruker AI i plattformen sammenlignet med andre i deres område?

Harv Nagra: Vi feiret ChatGPTs tredje bursdag for et par uker siden.

Så snart den kom, tror jeg mange systemer og produkter hastet med å presse en tekstgenerator inn i produktet sitt, slik at de kunne hevde at de hadde AI. Nå har vi alle våre favorittgeneratorer og språkmodeller, og de er best i klassen og gjør de mest innovative tingene. Trenger vi egentlig en tekstgenerator i hvert produkt?

Jeg tror ikke det. Det var aldri vår tilnærming. Vi så nesten på det som juks. Vi kunne gjort det, men hvorfor skulle noen ønske å bruke en tekstgenerator i Scoro? Hva er logikken i det? Derfor valgte vi ikke den tilnærmingen. Vi hadde allerede erkjent at vi på mange måter er et operativsystem for en virksomhet.

Som jeg sa, har du budsjetter, prosjekter, fakturaer, rapportering og så videre. Derfor ønsket vi å skape et AI-lag som ligger oppå dette og sier: Du har allerede dette fantastiske produktet som automatiserer alle disse dataene og arbeidsflytene, men nå skal vi gi deg innsikt i tillegg, eller hjelpe deg med å styre og utføre arbeidet.

Visjonen vår var altså å skape en kollega som kan gjøre alt du gjør i produktet, men gjøre det for deg. Denne fullstendige koordineringen av arbeidsflyter, som jeg nevnte for noen minutter siden, er en viktig del av tilnærmingen vår.

Tim Fisher: Nå vil jeg løfte blikket litt og snakke om hvor alt dette er på vei. Hva ligger i horisonten? Jeg spør deg rett ut: Hvor tror du Scoros AI-reise går videre?

Harv Nagra: Jeg tror vi har investert mye i Eli og MCP i år. Som jeg sa, har dette vært hovedfokuset vårt. Vi ønsket ikke å stikke en språk- eller tekstgenerator inn i produktet.

Det handlet om å si at vi allerede har alle disse fantastiske dataene om prosjektene og kundene våre – eller ikke våre kunder, men dine kunder hvis du for eksempel er bruker. Vi var også den første PSA-plattformen som lanserte støtte for MCP i høst. Det er vi veldig stolte av. Men det vi virkelig ønsker, er å bygge ut Elis funksjonalitet slik at den kan gjøre alt en bruker kan gjøre.

Som jeg sa tidligere, utvider vi funksjonaliteten bokstavelig talt uke for uke. I tillegg skal vi gjøre den så kapabel at du kan be den om å gjøre hva som helst, og den kan gjøre det så lenge du selv kunne ha gjort det. Noe av dette kan for eksempel innebære stemmestyring og lignende.

Mange av kundene våre gir oss også inspirasjon til ting de ønsker å se, siden de har testet dette. Hvis jeg skal gi dere et reelt forhåndsinnblikk i hva vi ser på litt lenger frem i tid – forhåpentligvis ikke altfor langt frem – er det å gi den enda mer funksjonalitet, slik at du kan fortelle den mer om virksomheten din, bransjen din og nisjen din, og dermed gi den mer kontekst.

Jeg tror det blir enda kraftigere, fordi den ikke bare ser på datasettet ditt, men også kjenner typen virksomhet. Den kjenner de spesifikke nyansene dine, for eksempel at du vil ha tilbud bygget opp på en bestemt måte, eller at kundene dine trenger dette og hint. Da blir den svært skreddersydd for virksomheten din og enda mer uunnværlig.

Tim Fisher: Det hadde vært fantastisk. Jeg tror du nettopp svarte på dette spørsmålet, så kanskje jeg skal presse deg litt mer på ett annet eksempel. Hvis du tenker på alt kundene dine gjør i virksomhetene sine: Hvis det finnes én helt konkret ting, én funksjon eller noe Scoro ikke gjør akkurat nå, hva kunne det vært?

Så konkret som mulig. Det kan riktignok være som å be deg se inn i veikartet deres, noe som kanskje ikke er passende, men hva kunne det vært? Jeg prøver å gjøre folk begeistret for hva som kan komme på en svært konkret måte.

Harv Nagra: Jeg kan fortelle hva jeg gjerne skulle sett som tidligere produsent, men jeg vil også si at noe av det folk har bedt oss om, er ting som å automatisere oppretting av tilbud basert på lignende prosjekter fra fortiden.

Eller at en bestemt kunde har en dårlig vane og er vanskelig å jobbe med. Da kan systemet analysere dette og gi deg informasjon om den typen prosjekt. Det er flott å ha tilbudsmaler, men de er fortsatt bare maler. Du kan si: «Bruk denne tilbudsmalen som utgangspunkt, men basert på denne kunden og historiske data, oppdater prisen ut fra omfanget» og lignende.

Alt dette kjedelige arbeidet – helsesjekker av prosjekter, oppsett av fakturering på prosjektene og oppretting av sammendrag – samt potensielt å erstatte API-et med bare MCP. Dette er ting som er kjedelige, men som enten er mulig eller nesten mulig akkurat nå. Fra mitt perspektiv som tidligere produsent ville jeg imidlertid gjerne sett hjelp til å håndtere kundene bedre, sortere innkommende kundeforespørsler,

og fortelle meg om noe er innenfor eller utenfor omfanget. Den kunne også veilede meg i hvordan jeg kan sette grenser overfor kunden, slik at vi holder ting på sporet. Kanskje kunne den veilede kommunikasjonen og forhandlingen. Jeg vet ikke om dette høres kjedelig ut, men det er den typen arbeid som ikke er særlig morsomt.

Jeg tror mennesker strever med dette fordi det er ubehagelig å si nei til en kunde, og fordi følelser blir involvert. Hvis noen kunne hjelpe meg med alle disse innkommende henvendelsene og si: «Denne må du utføre, så den er allerede tildelt en oppgave. Dette er et nytt omfang, så du bør be om et større budsjett, og slik kan du gå frem».

Og kanskje: «Her er e-posten. Er du klar til å sende den?» Det hadde vært veldig kult å se.

Tim Fisher: Det hadde det. Disse lite glamorøse tingene er faktisk de mest interessante, synes jeg. Jeg velger dette fremfor en hvilken som helst sprø AI-video. Det er morsomt å høre deg beskrive disse tingene du gjerne vil se, for det er nettopp ting vi vet at språkmodeller er veldig gode på. Vi har slike samtaler med ChatGPT eller Claude hele tiden.

Det som mangler, er alle virksomhetsdataene som ligger i Scoro – eller dessverre for de fleste, i 15 forskjellige systemer. Dette er en veldig god måte å samle alt på og kanskje gjøre noe mer produktivt enn noen av de tullete tingene vi vanligvis bruker AI til. Dette er en fin overgang til et stort siste spørsmål som jeg liker å stille på ulike måter.

Hvordan ser du for deg at prosjektlederrollen utvikler seg når alt dette skjer? Mange av tingene du beskriver, er deler av prosjektlederens jobb og av det folk gjør hver dag akkurat nå. Når jeg svarer på det spørsmålet for meg selv, innen mange ulike deler av økonomien, tenker jeg på alle fordelene og hvordan vi kan løfte oss videre, blant annet innen strategi.

Men i din verden og blant menneskene du jobber med, hvordan vil dette bidra til å utvikle prosjektlederrollen?

Harv Nagra: Jeg tror jeg har brukt ordet koordinere ganske mange ganger i dag, fordi det er slik jeg ser for meg at verktøyene vi har demonstrert i dag, hjelper folk med å koordinere arbeid. Som jeg sa tidligere, koordinerer vi allerede arbeid som prosjektledere, men det er svært manuelt. Jeg la ut noe på LinkedIn i dag om at prosjektlederens jobb ikke er å være en dyr administrativ medarbeider, men det er det rollen ender opp med å bli når du er begravd i kopiering av informasjon og prøver å oppdatere hundre systemer hele dagen.

Det er ikke noe vi bør drive med eller være spesielt stolte av eller lidenskapelige for, for det er ingen som egentlig liker det. Jeg tror utviklingen vil gå i retning av at systemene og verktøyene våre, som Eli og MCP, gjør dette arbeidet, slik at vi kan utføre mer interessant strategisk arbeid eller andre oppgaver med høyere verdi som vi faktisk liker.

Jeg kjenner ingen som liker å oppdatere Gantt-diagrammer og lignende. Det er en del av rollen nå, men det er ikke den morsomme delen. Jeg er ikke spesielt bekymret for at AI og slike verktøy skal erstatte rollene våre. Mennesker bidrar alltid med nyanser, vurderinger, verdi og kontekst, og dette vil alltid være nødvendig.

Disse verktøyene gir deg bare mer kraft. Det er som å ha et team bak deg som gjør alt dette arbeidet. Jeg tror det blir utrolig spennende å se hvor mye mer interessant arbeid vi kan utføre, og hvor mye mer produktive vi blir som følge av dette.

Tim Fisher: Enig. Takk, Harv.

Becca Banyard: Fantastisk.

Harv, dette har vært fantastisk. Tusen takk for at du ble med oss i dag og ga oss et innblikk i Scoros AI-funksjoner. Hvis folk vil utforske Scoro litt mer, hvor bør de gå?

Harv Nagra: Gå gjerne til scoro.com. Jeg har også en podkast, så abonner gjerne på den. Det er en driftspodkast som heter The Handbook. Du kan selvfølgelig også ta kontakt med meg på LinkedIn, der jeg snakker om operativ modenhet, effektivitet i virksomheter og den typen temaer. Det er BLY slash score demo, og der kan du registrere deg for en prøveperiode.

Becca Banyard: Takk igjen. Og Tim, takk for at du var en så flott medprogramleder i dag. Vi runder av nå, men ha en fortsatt fin dag, så sees vi på neste økt om fremtidens AI i prosjektledelse. Ta vare på deg selv!