Projectworks’ AI-funksjoner: Fra innebygde arbeidsflyter til agentisk ressursplanlegging
Fra ende til ende: Projectworks AI kobler sammen tilbud, leveranse, ressursplanlegging, økonomi og fakturering, og reduserer dobbeltarbeid i konsulentvirksomheten.
Menneskelig kontroll: Kea anbefaler endringer i bemanningen og synliggjør konflikter, mens ledere godkjenner handlinger før driftsdata endres.
Raskere planlegging: Ressursplanleggingen blir mer responsiv ved å bruke instruksjoner til å identifisere overbooking, fravær og endringer i tidsplanen.
Innebygde sikkerhetstiltak: Eksisterende tillatelser videreføres til tilkoblede AI-verktøy, noe som begrenser tilgangen til sensitive data og krever godkjenning for de fleste oppdateringer.
Målbar vekst: Historiske data og konsulentkompetanse gir AI nyttig kontekst umiddelbart, mens bedre bemanning kan forbedre kapasitetsutnyttelsen og veksten.
Se hvordan Projectworks bruker AI på tvers av tilbud, ressursplanlegging og timelister for å redusere ikke-fakturerbart administrativt arbeid i konsulentfirmaer, samtidig som mennesker har kontroll over alle beslutninger.
—----------------------------
Konsulentfirmaer er bygget for å betjene kunder, ikke for å drive seg selv. Projectworks sin AI er utviklet for å lukke dette gapet ved å håndtere kontorarbeidet som senioransatte enten ikke har tid til eller stille forsømmer.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Projectworks posisjonerer seg som en plattform for konsulentvekst: ett enkelt system som dekker tilbud, kontrakter, prosjekter, økonomi, ressursplanlegging, timelister, utgifter og fakturering. Det er denne ende-til-ende-strukturen som gjør AI-en nyttig. I stedet for å koble en chatbot til verktøy som ikke henger sammen, bruker Projectworks AI på tvers av en plattform som allerede inneholder firmaets kommersielle, operative og økonomiske oversikt.
Jeg tror de fleste tjenestebedrifter er svært dårlige til å drive sitt eget firma. De bruker all tiden sin på fakturerbart arbeid, og ingen har tid til å jobbe med administrasjonen. Likevel må man gjøre det.
Mark Orttung, som har brukt tre tiår på å bygge teknologiplattformer og lede konsulentfirmaer, gikk gjennom plattformens AI-funksjoner under presentasjonen «Fremtiden for AI i prosjektledelse». Han beskrev Projectworks' tilnærming med utgangspunkt i tre moduser: AI integrert i en arbeidsflyt, et agentgrensesnitt du kan gi instruksjoner til, og en kobling til den AI-plattformen teamet ditt allerede bruker. Her er en oversikt over hva Projectworks' AI kan gjøre.
En grundig gjennomgang av Projectworks' AI-funksjoner
1. Tilbud: AI integrert i arbeidsflyten
Den første modusen er AI du knapt legger merke til. Projectworks' tilbudsverktøy, utviklet gjennom en privat betaversjon med et par hundre selskaper, ligger i et konsulentfokusert CRM-system med en salgspipeline, stadiesporing og et dashbord som oppsummerer statusen for alle avtaler.
I sentrum av hver avtale står selve tilbudet. AI henter ut viktige variabler fra dokumentet, slik at de kan endres én gang og oppdateres gjennom hele tilbudet. Smarte blokker, som pristabeller og digitale signaturer, legger til strukturert informasjon som føres videre til senere stadier. Team kan også laste opp tilbud de tidligere har vunnet, og systemet bruker AI til å dele dem opp i gjenbrukbare innholdsblokker.
Når et tilbud er signert, kan et prosjekt opprettes direkte fra avtalen. Prosjektet kommer med budsjettet forhåndsutfylt fra tilbudet, slik at dataene flyter fra salg til levering uten at de må legges inn på nytt.
Menneskelig kontroll er et grunnleggende designprinsipp her. Innholdsblokker kan redigeres og låses med tilgangsbegrensninger (for eksempel vilkår og betingelser), firmaer kan starte med standardmaler, og hvert tilbud blir gjennomgått av en person før det deles.
Tilbud blir sannsynligvis noe av det siste du noen gang kommer til å gjøre uten et menneske i beslutningssløyfen. Det må se perfekt ut, og det må være korrekt. Du inngår en økonomisk forpliktelse overfor denne kunden.
Slik får du mest mulig ut av AI-assisterte tilbud:
- Fyll innholdsbiblioteket med tidligere gevinster: Når du laster opp tilbud som allerede er avsluttet, får systemet velprøvd materiale å gjenbruke.
- Lås det som ikke bør endres: Legg inn tilgangsbegrensninger på juridiske vilkår og annet standardinnhold, slik at teamet ikke blir kreativt uten godkjenning.
- Lag en firmamal: Hvis tre av de ti delene deres nesten alltid er like, bør de inngå i malen.
- Gjør gevinster direkte om til prosjekter: Når prosjektet opprettes fra det signerte tilbudet, holdes budsjettene konsistente mellom salg og levering.
2. Kea: Et agentbasert grensesnitt for ressursplanlegging
Den andre modusen er Kea, Projectworks' KI-agent, som for øyeblikket først og fremst brukes til ressursplanlegging.
Ressursskjermen gir en visuell oversikt over firmaet: et sammendragsdiagram som sammenligner fakturerbare oppdrag med firmaets faktureringsmål, og et varmekart som viser hvem som er på kapasitet, hvem som er underallokert, og hvem som er overbooket. Kea legger et ledetekstgrensesnitt oppå de samme dataene.
I demonstrasjonen ga et enkelt spørsmål om hvem som var overbooket en bestemt uke ikke bare svar på kapasitetsoverskridelser, men også på spesialtilfeller, som en konsulent med timer ført under planlagt ferie. En mer kompleks ledetekst ba Kea håndtere at et teammedlem ble utilgjengelig i to uker; Kea foreslo å omfordele timene hans til tre kolleger og ventet på godkjenning før endringene ble gjort. I et annet eksempel ble en klient som ønsket å starte to uker senere, håndtert ved å be Kea flytte hele prosjektet, i stedet for å flytte hver person linje for linje.
"Vi prøver å møte deg der du er. Hvis du vil jobbe i det visuelle grensesnittet, gjør vi det. Hvis du vil jobbe i ledetekstgrensesnittet, gjør vi det."
— Mark Orttung, administrerende direktør, Projectworks
I tillegg til tallene påpekte Orttung at språkmodeller også egner seg godt til kvalitative signaler, som tonen i kommunikasjonen mellom mennesker, noe ressursansvarlige ofte bruker sammen med kapasitetsdata.
Slik kommer du i gang med Kea:
- Still spørsmålene du vanligvis må lete etter svar på: Overbookinger, ledig kapasitet og konflikter kan avdekkes med én enkelt ledetekst i stedet for at du må skanne varmekartet.
- Bruk den til ny planlegging: Fravær og endringer i klientdatoer er nettopp den typen justeringer på tvers av flere personer som Kea kan foreslå i én operasjon.
- Behold godkjenninger aktivert mens du bygger tillit: Kea kan konfigureres til å handle uten godkjenning, men ved å spørre først kan du kontrollere hver endring.
3. MCP-kobling: Arbeid med Projectworks fra Claude
Den tredje modusen integrerer Projectworks med KI-verktøyene teamene allerede bruker. Gjennom MCP-koblingen kan brukere lese og handle på Projectworks-data fra Claude.
I demonstrasjonen leste Claude et sammendrag av et kontrollpunktmøte for teamet (den typen resultat de fleste KI-verktøy for møtenotater allerede genererer) og brukte det til å utarbeide timelisteregistreringer for to konsulenter basert på det de hadde sagt om uken sin. Da to tidskoder hadde samme navn, spurte Claude hvilken som skulle brukes. Som Orttung påpekte, viser folk ikke til prosjektkoder i møter; de beskriver arbeidet, så KI-en trenger av og til hjelp til å koble de to sammen.
Da Projectworks ble oppdatert, var timelistene fylt ut og klare for gjennomgang av hver konsulent.
Få mest mulig ut av MCP-koblingen:
- Ta i bruk verktøyene du allerede bruker: I stedet for å bygge sin egen løsning for møtenotater lar Projectworks deg ta med den løsningen teamet ditt foretrekker.
- Angi tillatelser bevisst: Bestem separat hvor mye frihet språkmodellen får til å lese data, sammenlignet med å skrive data.
- Forvent oppklarende spørsmål: Tvetydighet mellom muntlige beskrivelser og systemregistreringer er normalt, og rask avklaring holder registreringene korrekte.
4. Styring og tilgangskontroll
Etter hvert som KI tar over mer operativt arbeid, blir kontroll den åpenbare bekymringen. Projectworks' svar er at KI aldri ser mer enn brukeren gjør.
Når noen kobler seg til via MCP, logger de inn som seg selv, og alle eksisterende tillatelser gjelder. En prosjektleder som kan se teamets timelister, kan få Claude til å oppdatere dem; en individuell konsulent som arbeider på samme måte, vil stort sett bare se sine egne data. Sensitiv informasjon som kostnadssatser, som ofte er blant de mest begrensede dataene i et firma, forblir skjult for alle uten tilgang.
Administratorer håndterer dette gjennom et detaljert tilgangskontrollsystem, fra overordnede innstillinger for av/på til detaljerte avanserte kontroller, og disse innstillingene gjelder for KI på samme måte som for webgrensesnittet. Skrivehandlinger krever nesten alltid eksplisitt godkjenning, og et avslått forslag kan tas opp igjen senere ved å kjøre ledeteksten på nytt.
Behold kontrollen etter hvert som KI tar over mer:
- Stol på eksisterende tillatelser: Tilgangsregler som er konfigurert i Projectworks, videreføres automatisk til Kea og tilkoblede LLM-er.
- Beskytt kostnadsdata: Begrens marginfølsom informasjon til personene som trenger den.
- Sett på pause når du er usikker: Avbryt en foreslått endring, kontroller de underliggende dataene, og kom tilbake for å godkjenne den når du er trygg på valget.
5. Projectworks-metoden: Konsulentkompetanse etter behov
Det som skiller Kea fra en generell assistent som er koblet til en bunke regneark, er Projectworks-metoden – en kunnskapsbase bygget på mer enn 150 års samlet konsulenterfaring i teamet. Orttung, som hadde sin første jobb med å arbeide med Accenture-metodikken, beskrev den som en håndbok som Kea har fordøyd og kan ta i bruk når det trengs.
6. Migrering av historiske data: Nyttig fra dag én
Et vanlig spørsmål om AI-verktøy er hvor mye data de trenger før anbefalingene deres er verdt å stole på. Projectworks håndterer dette ved oppstart ved å importere en virksomhets historikk: tidligere prosjekter, kunder, timelister og fakturaer, ofte fra regneark i stedet for en eksisterende plattform. Det betyr at Kea har meningsfull kontekst fra starten av, i stedet for å lære helt fra grunnen.
Hvorfor det er viktig: Drift som driver vekst
Orttung ser at operasjonell friksjon oppstår i forutsigbare faser. Når inntektene nærmer seg $5 til $8 millioner, blir grunnleggerne flaskehalsen og må dele informasjon med et bredere team. Et sted mellom $25 og $35 millioner må også selve ledelsen desentraliseres. Prosjektøkonomien bryter vanligvis først sammen, etterfulgt av ressursstyringen når den ene personen som kjenner alles ferdigheter, ikke lenger klarer å holde tritt.
Projectworks' egne data viser hva bedre drift er verdt. Kunder som planlegger ressurser to måneder frem i tid, oppnår rundt 8 % høyere utnyttelsesgrad, like under 25 % høyere inntekt per ansatt og omtrent 20 til 25 % raskere vekst enn de som ikke gjør det. Mye av dette kommer av å samordne startdatoer med bemanningen: Et team på åtte personer som sitter uten arbeid i tre uker med en margin på 33 %, trenger ni fakturerbare uker bare for å gå i null.
For virksomheter som måler avkastningen på AI, foreslår Orttung å begynne med spart tid, særlig på tilbud der senioransatte bruker flere timer på å lete etter tidligere innhold, og deretter følge med på treffprosenten som den andreordens gevinsten.
Projectworks' AI-funksjoner sammenlignet med andre verktøy
Tilnærmingen til Projectworks er sentrert rundt å koble sammen hele kundelivssyklusen i stedet for å optimalisere én del av den.
- Virksomheter bruker ofte et CRM-system og et separat ressursstyringssystem som ikke er godt integrert, slik at antakelser om salgspipeline og leveranseplaner kommer ut av takt.
- Generelle LLM-er kan analysere eksporterte regneark, men mangler innebygd konsulentmetodikk og virksomhetens aktive tilgangskontroller.
- Projectworks kobler sammen tilbud, kontrakter, prosjektøkonomi, ressursstyring og fakturering i ett system, og legger AI oppå denne samlede konteksten.
Resultatet er AI som kan ta et signert tilbud og gjøre det om til et budsjettert prosjekt, og deretter hjelpe med bemanning, oppfølging og fakturering, uten at data må avstemmes på tvers av verktøy.
Hva er det neste for Projectworks' AI?
Kea startet med ressursplanlegging og timelister og utvides nå til å dekke hele produktet, raskere enn teamet hadde planlagt, delvis fordi Projectworks bruker AI til å bygge det.
Orttung beskriver retningen som en kombinasjon av et system for registrering og et system for handling: Projectworks forblir den pålitelige kilden for hva som ble gjort og om det var lønnsomt, mens Kea i økende grad utfører selve arbeidet, fra å fylle ut timelister til å klargjøre fakturaer og støtte tilbudsarbeid.
Vi er stedet som kan være den pålitelige kilden. Og nå har vi det vi omtaler som et handlingssystem, der vi skal forsøke å gjøre arbeidet for deg.
På litt lengre sikt forventer Orttung at timelister vil være blant de første oppgavene folk slutter å gjøre manuelt, ved at AI utarbeider forslag til registreringer basert på saker, kalendere og statusmøter som konsulentene kan gjennomgå. Rutinearbeidet med tilbud, som å finne ut hvem som laget hva for to uker siden, bør følge etter, slik at teamene kan konsentrere seg om å utforme en overbevisende fortelling.
Han sammenligner dagens situasjon med elektrisitetens inntog i fabrikkene. Det første steget var lyspærer; det neste var felles motorer; først senere ble samlebåndet brukt til å tenke gjennom hele prosessen på nytt. Han hevder at de fleste virksomheter fortsatt befinner seg på lyspærestadiet når det gjelder kunstig intelligens, og Projectworks har som mål å hjelpe dem med å utforme på nytt hvordan de vinner, leverer og får betalt for arbeid fra start til slutt.
Hvis du vil vite mer om hvordan Projectworks bruker kunstig intelligens til å styrke konsulentvirksomheter, kan du lese mer her.
