Nie potrzebujesz nowego narzędzia AI do zarządzania projektami — musisz naprawić to, które już masz

Galen Low: Minęło sześć miesięcy od zakupu nowoczesnej platformy do zarządzania projektami opartej na sztucznej inteligencji, ale zaczęły ujawniać się pewne braki. Narzędzia do analizy czasu są świetne, jednak planowanie zasobów nie jest tak inteligentne, jak obiecywano. Zautomatyzowane raporty statusowe są dostarczane bezproblemowo, ale nie masz pewności, czy możesz ufać danym, na których się opierają. Proaktywne powiadomienia o ryzyku pomogły uniknąć kilku problemów, lecz sama identyfikacja ryzyka jest zbyt szeroka dla Twojej branży.

Czy nadszedł więc czas, aby wszystko wyrzucić i zacząć od zera? Zanim to zrobisz, posłuchaj tego odcinka. Moim gościem jest konsultant PMO, który przetestował setki narzędzi AI i zbudował firmę doradczą zajmującą się rozszerzaniem i usprawnianiem funkcjonalności narzędzi do zarządzania projektami za pomocą asystentów AI, agentów oraz zautomatyzowanych przepływów pracy.

Porozmawiamy o jego metodzie oceny narzędzi AI w świecie, w którym każdego dnia pojawiają się setki nowych rozwiązań. Omówimy dostępne możliwości, gdy organizacja zdaje sobie sprawę, że postawiła wszystkie karty na niewłaściwe oprogramowanie do zarządzania projektami. Przejdziemy również krok po kroku przez sposób rozszerzenia dowolnego narzędzia do zarządzania projektami o przepływ pracy związany z zasobami, wykorzystując gotowe narzędzia, takie jak NotebookLM i n8n. Mam nadzieję, że spodoba Ci się ten odcinek.

Witaj w podcaście The Digital Project Manager — programie, który pomaga liderom odpowiedzialnym za realizację projektów pracować mądrzej, sprawniej dostarczać rezultaty i pewniej prowadzić zespoły w erze AI. Mam na imię Galen i co tydzień omawiamy rzeczywiste strategie, nowe trendy, sprawdzone modele oraz od czasu do czasu historie z pierwszej linii frontu projektowego. Niezależnie od tego, czy kierujesz ogromnymi projektami transformacyjnymi, zarządzasz przepływami pracy opartymi na AI, czy po prostu próbujesz utrzymać chaos pod kontrolą — jesteś we właściwym miejscu. Zaczynajmy.

Dzisiaj rozmawiamy o oprogramowaniu do zarządzania projektami opartym na AI oraz o tym, co zrobić, gdy zdasz sobie sprawę, że wybrane narzędzie nie potrafi wszystkiego, czego od niego oczekiwałeś. Porozmawiamy o testowaniu narzędzi AI, o tym, jak sprawić, by wyspecjalizowane narzędzia dobrze współpracowały w ramach szerszego ekosystemu, a także przejdziemy przez praktyczny przykład budowy przepływu pracy opartego na AI dla konkretnego przypadku użycia.

Moim dzisiejszym gościem jest Emmanuels Magaya, dyrektor ds. technologii w Tech Legends oraz założyciel i dyrektor generalny Project Managers Africa. Emmanuels jest doświadczonym liderem technologicznym, doradcą PMO i konsultantem AI. Doradza członkom zarządów i kadrze kierowniczej najwyższego szczebla w zakresie wzmacniania kompetencji PMO, zarządzania portfelem oraz zapewnienia skutecznej realizacji projektów, aby strategia przekładała się na wymierną wartość biznesową. Jako dyrektor generalny Project Managers Africa kieruje szybko rozwijającą się firmą doradczą działającą na całym kontynencie, której celem jest podnoszenie standardów przywództwa projektowego.

Dzieli się wiedzą podczas spotkań kierownictwa, kursów mistrzowskich, szczytów i prac komitetów doradczych. Pasjonuje się wzmacnianiem afrykańskiej społeczności i wspiera doskonałość zarządczą, rozwój kompetencji oraz przyszłość realizacji projektów wspomaganej przez AI w całej Afryce. Ostatnio intensywnie zajmuje się narzędziami AI do zarządzania programami i projektami w organizacjach różnej wielkości. W ramach swojej pracy Emmanuels przetestował ponad 100 narzędzi AI do zarządzania projektami — i właśnie o tym będziemy dziś rozmawiać.

Emmanuels, bardzo dziękuję, że jesteś dziś z nami.

Emmanuels Magaya: Dziękuję, Galen, za zaproszenie do tego wspaniałego podcastu. Cieszę się na bardzo produktywną rozmowę.

Galen Low: Ja również nie mogę się doczekać.

Przy tym odcinku próbujemy czegoś nowego, więc dziękuję za wyrozumiałość. Chcę porozmawiać o Twoim doświadczeniu w pomaganiu zespołom w znalezieniu właściwego zestawu narzędzi AI do ich projektów i mam nadzieję, że od czasu do czasu zejdziemy również w kilka interesujących dygresji. Oto plan naszej dzisiejszej rozmowy.

Na początek chciałem zarysować temat, zadając Ci wielkie, złożone pytanie, na które moi słuchacze chcieliby poznać Twoją odpowiedź. Następnie chciałem spojrzeć na sprawę z szerszej perspektywy i omówić trzy kwestie. Po pierwsze, Twoje spostrzeżenia wynikające z przetestowania tak wielu narzędzi AI i współpracy z tak wieloma organizacjami.

Następnie chciałbym przejść z Tobą przez praktyczny przypadek użycia pokazujący, jak bardziej wyspecjalizowane narzędzie AI może działać w ramach większego ekosystemu zarządzania projektami. Na koniec chciałbym poznać Twoją opinię na temat wpływu AI na rynki wschodzące na całym świecie oraz tego, jak zmieni to globalny krajobraz cyfrowej realizacji projektów.

Jak Ci się to podoba?

Emmanuels Magaya: Brzmi świetnie. Zaczynajmy.

Galen Low: Świetnie. Przejdźmy do rzeczy. Pomyślałem, że zacznę od jednego wielkiego, złożonego pytania. Kiedy spotkaliśmy się po raz pierwszy, wspomniałeś, że każdego dnia pojawia się obecnie od 500 do 1000 nowych narzędzi. Część z nich to prawdopodobnie narzędzia dla przedsiębiorstw, część to rozwiązania wyspecjalizowane, a wiele z nich to zapewne aplikacje tworzone z wykorzystaniem języka naturalnego oraz inne lokalne narzędzia budowane na własne potrzeby.

Można argumentować, że zdecydowana większość z nich zawiera funkcje oparte na AI. Oto moje główne pytanie: skoro dzięki możliwościom AI na rynek trafia tak wiele narzędzi, czy Twoim zdaniem czeka nas reakcja przeciwko nowym narzędziom? Jaki jest górny limit tego, co rynek, a może nawet ludzka psychika, jest w stanie obsłużyć?

Emmanuels Magaya: Z mojej perspektywy nie sądzę, żebyśmy rzeczywiście osiągnęli jakiś sztywny limit, ponieważ jako ludzie mamy zamiłowanie do nowych rzeczy. Zawsze chcemy zobaczyć kolejny atrakcyjny obiekt. Nazywa się to syndromem lśniącego przedmiotu. Lubimy próbować nowych rzeczy, dlatego media społecznościowe są dziś tak popularne — zawsze pojawia się coś nowego, na co można czekać, coś, czego jeszcze nie widzieliśmy lub nie słyszeliśmy.

Dlatego uważam, że nie osiągniemy prawdziwego limitu, ale prawdopodobnie każda osoba wypracuje własny standard albo tempo i zacznie pytać: „Jeśli mam odejść od obecnego zestawu narzędzi, czego powinienem szukać?”. Nie będzie chodziło wyłącznie o wypróbowanie wszystkiego, co istnieje.

Raczej o to, że mając podstawowe zrozumienie AI — tego, gdzie pomaga i jak wspiera codzienną pracę lub życie osobiste — zaczynamy pytać: „Jakie nowe narzędzia mogę dodać do tego, co już mam?”. Niektóre organizacje lub osoby wykorzystują AI głównie do jednej funkcji, ale mogą zacząć testować nowe narzędzia do innych zastosowań.

Na przykład jeśli na co dzień pracujesz jako kierownik projektu, możesz zajmować się również tworzeniem treści, więc nadal będziesz obserwować nowe narzędzia do tworzenia treści. Jednak w obszarze zarządzania projektami możesz pozostać przy jednym lub dwóch rozwiązaniach, z którymi czujesz się komfortowo.

Galen Low: Podoba mi się to. Podoba mi się spojrzenie przez pryzmat celu i kategorii biznesowej.

Pojawia się mnóstwo nowych rozwiązań. Wydaje mi się, że częścią szumu wokół AI jest to, że wiele narzędzi twierdzi, iż potrafi robić wszystko. Być może rzeczywiście potrafią, ale może to przytłaczać, bo myślisz: „W porządku, wygląda na to, że pasuje do tego, co robię”. Podoba mi się jednak pomysł filtrowania i zawężania wyboru w zależności od tego, gdzie potrzebujesz wsparcia — czy chodzi o tworzenie treści, czy o inny etap procesu zarządzania projektem — zamiast rzucania się na każde narzędzie.

Myślę też, że między wierszami powiedziałeś coś jeszcze: nie każde narzędzie jest przeznaczone dla organizacji każdej wielkości. Można spojrzeć na pewne rozwiązania i powiedzieć: „To wygląda na narzędzie dla przedsiębiorstw, a ja nie działam w przedsiębiorstwie. Być może na razie nie muszę się tym przejmować”.

Dopasowanie narzędzia do celu i miejsca, w którym potrzebujesz wsparcia, to świetny sposób myślenia o tym problemie. Masz rację — ludzie lubią narzędzia i lubią nowe rzeczy. To bardzo ludzkie cechy. Być może nie da się zatrzymać stworzonej przez nas machiny, ale jednocześnie można wyprodukować dużo cukierków i nie trzeba zjeść ich wszystkich.

Pomyślałem, że spojrzę na sprawę szerzej, ponieważ jesteś nie tylko osobą bardzo techniczną, lecz także zaangażowanym edukatorem, który potrafi wyjaśniać rzeczy w nietechniczny sposób. Wydaje się, że poprzez Project Managers Africa rzucasz PMI wyzwanie w zakresie promowania edukacji dotyczącej zarządzania projektami.

Jeśli chodzi o technologię i AI, sam wyprzedziłeś innych i przetestowałeś setki narzędzi AI, aby pomagać zespołom podejmować dobre decyzje dotyczące rozwiązań, z których chcą korzystać. Jednak nie każdy jest tak techniczny jak Ty. Jak zachęcasz osoby mniej techniczne do rozpoczęcia testowania i eksperymentowania z narzędziami AI?

Od czego powinny zacząć i jakie podejście powinny przyjąć, aby określić, czy dane narzędzie jest dla nich odpowiednie?

Emmanuels Magaya: Dziękuję za pytanie, Galen. Pierwszym krokiem jest zrozumienie, czego dokładnie chcesz, aby AI dla Ciebie robiła, a także uwzględnienie rodzaju wykonywanej pracy. Czy testujesz narzędzie do celów zawodowych, czy osobistych? Jeśli chodzi o zastosowania osobiste, możesz po prostu swobodnie eksperymentować z wieloma dostępnymi rozwiązaniami.

Jeśli jednak chodzi o pracę, musimy wprowadzić granice i zabezpieczenia, ponieważ mamy do czynienia z własnością intelektualną, prywatnością oraz przepisami dotyczącymi danych. Osoba nietechniczna powinna najpierw sprawdzić, jakie przypadki użycia chce zastosować i w czym dokładnie AI ma jej pomóc.

Nie próbuj używać AI do wszystkiego. Przyjrzyj się prostym, rutynowym zadaniom wykonywanym na co dzień, które wymagają pracy umysłowej i zajmują dużo czasu. Następnie wybierz kilka narzędzi i je przetestuj. Weźmy prosty, często spotykany przykład: jesteś twórcą treści i myślisz: „Potrzebuję narzędzia, które pomoże mi zautomatyzować tworzenie filmów lub wpisów na blogu”.

To jest Twój przypadek użycia. Chcesz zautomatyzować tworzenie treści, a być może również publikowanie ich na platformach społecznościowych. Gdzie zatem szukać narzędzia? W przeszłości używaliśmy Google, ale obecnie Google nie musi być pierwszym wyborem. Nadal jest przydatny, ponieważ integruje się z Gemini, ale zacząłbym od wybrania jednego konkretnego przypadku użycia.

W tym przypadku weźmy zautomatyzowane tworzenie treści. Możesz wybrać popularne narzędzia, z których sam codziennie korzystam: ChatGPT, Gemini i Claude. Następnie przejdź do każdego z nich i wpisz prosty prompt: „Wymień najnowsze narzędzia wykorzystywane do zautomatyzowanego tworzenia treści”.

To jedna z metod wyszukiwania, jeśli chcesz zrobić to bardziej ręcznie. Jeśli natomiast chcesz, aby AI wykonała tę pracę za Ciebie, przejdź do ChatGPT lub Gemini i wpisz: „Jakie są najnowsze narzędzia do tworzenia treści z wykorzystaniem AI?”. Narzędzie prawdopodobnie wymieni kilka propozycji. Wadą jest to, że największe i najczęściej używane narzędzia bywają nastawione na najbardziej popularne rozwiązania.

Wtedy trzeba zmodyfikować prompt. Możesz napisać: „Nie wymieniaj popularnych narzędzi”. Dobrym źródłem jest Reddit. Możesz poprosić: „Przeszukaj blogi i Reddit. O jakich narzędziach AI ludzie mówią? Które z nich są bezpłatne, tańsze, łatwo dostępne, nie wymagają logowania lub podawania danych karty kredytowej?”.

Możesz dostosować prompt: „Znajdź najnowsze narzędzia. Jeśli chodzi o zarządzanie projektami, znajdź najnowsze narzędzia, które są bezpłatne lub nie wymagają opłat. Skategoryzuj je i uporządkuj według łatwości użycia”.

Innym, prostszym sposobem jest skorzystanie z Google. W pierwszych dniach testowania narzędzi wpisałem: „Podaj pięć najprostszych narzędzi do przygotowania planu projektu. Potrzebuję wykresu Gantta. Podaj najprostsze narzędzie do stworzenia planu projektu, ale nie popularne narzędzie”.

Dodałem nawet: „Nie chcę Asany, Jiry ani podobnych narzędzi. Chcę narzędzie, o którym nigdy nie słyszałem”. Wyszukiwarka zaczęła wyświetlać strony zawierające listy innych narzędzi AI, takie jak AI Factory i podobne serwisy. W ten sposób odkrywa się kolejne rozwiązania.

To skłoniło mnie do refleksji: „Istnieje tak wiele narzędzi, o których nie wiemy i których nawet nie widzę”. Ponieważ wyszukałem je w konkretny sposób, uzyskałem dostęp do innych zestawień zawierających narzędzia, o których wcześniej nie wiedziałem.