Wyzwania związane ze sztuczną inteligencją w zarządzaniu projektami: co mówią kierownicy projektów w 2026 roku
Zaufanie i zarządzanie: Problemy z zaufaniem utrudniają wdrażanie sztucznej inteligencji, ponieważ zespoły wątpią w dokładność i wiarygodność uzyskiwanych wyników.
Luki kompetencyjne: Luki kompetencyjne utrudniają kierownikom projektów skuteczne korzystanie z narzędzi sztucznej inteligencji, prowadząc do nieuzasadnionej pewności co do wyników.
Komfort i kontrola: Kierownicy projektów mają trudności z oddaniem kontroli sztucznej inteligencji, co wpływa na ich gotowość do wprowadzania innowacji z wykorzystaniem nowych narzędzi.
Dokładność danych: Obawy dotyczące dokładności danych uniemożliwiają zespołom poleganie na sztucznej inteligencji przy podejmowaniu kluczowych decyzji projektowych.
Nadmiar narzędzi: Nadmiar narzędzi komplikuje wdrażanie sztucznej inteligencji, ponieważ kierownicy projektów mają trudności z oceną, które rozwiązania zapewniają rzeczywisty zwrot z inwestycji.
AI jest obecnie jednym z najważniejszych elementów projektów związanych z przepływem pracy, które kierownicy projektów starają się właściwie zorganizować. Jednak skuteczne wdrożenie AI jest znacznie bardziej złożone niż samo dodanie nowego narzędzia do stosu technologicznego. Kierownicy projektów są optymistycznie nastawieni do jego potencjału w zakresie automatyzacji, przyspieszania i usprawniania realizacji pracy, ale jednocześnie odkrywają bardzo realne wyzwania związane z zaufaniem, zarządzaniem, kulturą organizacyjną i kompetencjami.
Aby zrozumieć, co powstrzymuje PM-ów, skontaktowaliśmy się z ponad 30 ekspertami w dziedzinie zarządzania projektami i AI, chcąc dowiedzieć się, jakie bariery napotkali podczas wdrażania AI do swoich przepływów pracy. Ich spostrzeżenia pokazują, że największe przeszkody nie mają charakteru technicznego — są związane z ludźmi.
1. Zaufanie i zarządzanie
Zaufanie wielokrotnie pojawiało się jako kluczowe wyzwanie związane z wdrażaniem popularnych narzędzi AI do zarządzania projektami. Bez przekonania o dokładności, etyczności i niezawodności rezultatów generowanych przez AI wiele zespołów waha się przed wykorzystywaniem jej poza podstawowymi eksperymentami.
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
„Podczas wdrażania AI napotkaliśmy kilka kluczowych barier… luki w umiejętnościach związanych z AI, zasady obowiązujące w firmie i dostęp, nadmiar narzędzi oraz obawy dotyczące zwrotu z inwestycji, a także zaufanie i zarządzanie” — powiedziała Kathleen Walch, partnerka zarządzająca w Cognilytica i współtwórczyni materiałów dla PMI.
Brak zaufania często wynika z „czarnej skrzynki” AI — zespoły nie zawsze widzą, w jaki sposób podejmowane są decyzje ani jakie dane miały na nie wpływ. Dr Matt Hasan z aiRESULTS, Inc. ujął to dosadnie: „Największą barierą nie jest technologia, lecz zaufanie. Wielu PM-ów nadal postrzega AI jako audytora, a nie sojusznika, przez co wdrażanie pozostaje powierzchowne”.
Nawet gdy narzędzia AI do zarządzania projektami oferują wiele korzyści, ramy zarządzania zwykle pozostają w tyle. Frank Vega z The Efficiency Group uważa, że przyczyna problemu wcale nie jest technologiczna: „Największą barierą nie jest technologia, lecz kultura organizacyjna. W wielu PMO AI nadal postrzega się jako rozwiązanie eksperymentalne lub zagrażające. Prawdziwa zmiana następuje wtedy, gdy zespoły zaczynają postrzegać AI jako drugiego pilota zwiększającego widoczność, a nie jako zastępstwo dla osądu”.
Ta kulturowa nieufność występuje w różnych branżach. Zespoły chcą, aby AI zwiększała przejrzystość projektów, a nie powodowała jeszcze większą niepewność. Jak sugerują zarówno Walch, jak i Vega, zaufanie należy budować nie tylko poprzez rezultaty, lecz także dzięki zarządzaniu, odpowiedzialności i wyraźnemu nadzorowi człowieka.
2. Luki w umiejętnościach i niewłaściwie ulokowane zaufanie
Wielu kierowników projektów zgadza się, że prawdziwe wyzwanie dotyczy możliwości i pewności siebie. Zespoły znajdują się na różnych etapach krzywej uczenia się AI — niektóre z entuzjazmem testują wszystko, podczas gdy inne nie są pewne, od czego zacząć.
„Największą barierą nie jest technologia, lecz luki w umiejętnościach i niewłaściwie ulokowane zaufanie” — powiedział Ravitez Dondeti, starszy kierownik produktu w Crestron Electronics. „Młodsi inżynierowie i PM-owie łatwo mogą dać się ponieść ogromnej mocy, jaką zapewniają te narzędzia”.
Gdy entuzjazm wyprzedza zrozumienie, błędy mogą szybko się mnożyć. Suvrangsou Das z EasyPR dodał: „Przeszkodą w powszechnym wdrażaniu AI jest zbyt duże zaufanie pokładane w rezultatach. Istnieje też kolejna przeszkoda… luki w zestawie umiejętności...”.
Uzupełnienie tych luk wymaga ustrukturyzowanych szkoleń z zakresu AI i konsekwentnych inicjatyw rozwijających kompetencje cyfrowe. Bez nich organizacje ryzykują zarówno niedostateczne wykorzystywanie AI, jak i jej niewłaściwe użycie — a każde z tych zagrożeń może osłabić zaufanie w całych zespołach.
3. Komfort i kontrola
Nawet gdy zespoły rozumieją AI, poziom komfortu może się znacznie różnić. Wielu kierowników projektów ma trudności z myślą o oddaniu kontroli systemowi, którego nie potrafią w pełni wyjaśnić.
Conner Flynn z Hylaine podsumował to napięcie: „Na pierwszy plan wysuwają się dwie główne bariery: komfort i kontrola. Pracownicy często czują się niepewnie i wahają się przed eksperymentowaniem z narzędziami AI, których w pełni nie rozumieją, a ramy zarządzania w przedsiębiorstwach mogą czasami spowalniać postęp poprzez długotrwałe cykle zatwierdzania”.
Ta niepewność znajduje odzwierciedlenie w doświadczeniach z rzeczywistego świata. Peter Murphy Lewis z Strategic Pete i Ella Weddings powiedział: „Niektórzy kierownicy projektów nie chcą rezygnować z kontroli… Szkolenia również są uciążliwe. Połowie zespołu zajęły trzy tygodnie, aby oswoić się z funkcją AI w ClickUp”.
Ta niechęć podkreśla ludzki wymiar wdrażania. Choć AI obiecuje większą efektywność, podważa również sposób, w jaki ludzie definiują wartość swojej pracy. Dopóki zespoły nie zaufają procesowi — i własnej zdolności do nadzorowania go — wdrażanie AI będzie postępować wolniej niż rozwój samej technologii.
4. Zaufanie do dokładności danych
AI jest tylko tak niezawodna, jak dane, na których została zbudowana. Jeśli zespoły nie mogą zweryfikować, czy dane są dokładne, nie będą polegać na nich przy podejmowaniu kluczowych decyzji.
„Zaufanie wyróżnia się jako poważny problem. Wiele osób nadal waha się przed poleganiem na AI przy podejmowaniu kluczowych decyzji dotyczących projektów. Martwią się również o dokładność danych AI” — powiedział Arunkumar Thirunagalingam, badacz AI i danych.
W środowiskach projektowych, w których terminy, budżety i zasoby nieustannie się zmieniają, nawet niewielki błąd w danych może przerodzić się w poważne ryzyko dla projektu. Olena Kuvarova z Overcode powtórzyła te obawy: „Największą barierą operacyjną jest brak zaufania do dokładności AI podczas szacowania czasu ukończenia złożonych projektów badawczo-rozwojowych”.
Dopóki systemy AI nie będą w stanie wyjaśnić, w jaki sposób dochodzą do wniosków — a zespoły nie będą mogły zweryfikować tych założeń — zaufanie do danych pozostanie główną barierą wdrażania.
5. Nadmiar narzędzi i presja na zwrot z inwestycji
Wraz z pojawianiem się każdego dnia nowych produktów AI kierownicy projektów mierzą się z kolejnym wyzwaniem: zmęczeniem wynikającym z konieczności wyboru. Każda platforma obiecuje automatyzację i wgląd w dane, ale ocena, które narzędzia zapewniają wymierny zwrot z inwestycji, może być przytłaczająca.
„Nadmiar narzędzi to realny problem” — powiedział Don Gregori, dyrektor operacyjny First Factory, Inc. „Najlepiej być na bieżąco z trendami i próbować przewidywać przyszłe możliwości wykorzystania. Następnie pozwolić, by zwycięzcy wyłonili się na rynku lub zostali bezpośrednio zintegrowani z istniejącymi narzędziami, z których korzystamy. Potem należy wdrożyć te, które najlepiej odpowiadają naszym potrzebom. Ucz się, obserwuj, wdrażaj.”
To ostrożne podejście odzwierciedla rosnącą dojrzałość branży. Zamiast pospiesznie wdrażać każde nowe narzędzie do niezliczonych zastosowań AI, czołowi PM-owie uczą się obserwować, selektywnie eksperymentować i mierzyć zwrot z inwestycji przed rozpoczęciem wdrażania na większą skalę.
6. Wąskie gardła w zakresie zarządzania i zatwierdzania
Nawet gdy zespoły są gotowe działać szybko, systemy korporacyjne często nie są. Wiele organizacji wciąż dostosowuje swoje procesy zakupowe i procesy zgodności, aby nadążyć za tempem innowacji w dziedzinie AI.
„AI jest nieodłącznym elementem naszej działalności… [ale] procesy zakupowe i zatwierdzania dopiero dostosowują się do tempa AI” — powiedział Cameron van Orman z Planview.
Długotrwałe cykle przeglądów, oceny ryzyka i uzyskiwanie zgód związanych z bezpieczeństwem mogą spowolnić wdrażanie do granic możliwości — szczególnie w ściśle regulowanych branżach. Równoważenie innowacji i zgodności z przepisami to ciągłe wyzwanie, które wymaga zarówno zmian kulturowych, jak i proceduralnych.
More Articles
- Wdrażanie AI w zarządzaniu projektami: co pomaga kierownikom projektów, a co im przeszkadza w 2026 roku
- AI w Biurze Zarządzania Projektami: trendy, transformacje & przyszłość
- AI w zarządzaniu projektami: praktyczne zastosowania, przykłady z życia & przewodnik wdrażania
- AI w zarządzaniu projektami w przedsiębiorstwie: przewodnik lidera po transformacji, wpływie i przewadze konkurencyjnej
- Sztuczna inteligencja w planowaniu projektów: jak przekształcić nowe technologie w strategiczną przewagę biznesową
7. Odpowiedzialne innowacje i etyka
Wreszcie rośnie świadomość, że wdrażanie AI nie dotyczy wyłącznie produktywności — chodzi również o odpowiedzialność. Zespoły coraz ostrożniej podchodzą do tego, jak korzystanie przez nie z AI współgra z wpływem na środowisko, etycznym przetwarzaniem danych i szerszymi praktykami zarządzania.
„Obserwujemy wśród zespołów zdrową ostrożność wobec AI — szczególnie w kwestiach wpływu na środowisko, etyki danych i zarządzania” — powiedziała Niamh Glennon z MIGSO-PCUBED. „Ta ostrożność nie jest oporem; to przejaw dojrzałości w zakresie odpowiedzialnych innowacji.”
Glennon dodała: „Dla wielu organizacji barierą nie jest technologia, lecz zaufanie. Budowanie zaufania do realizacji wspieranej przez AI oznacza wykazywanie wymiernego zwrotu z inwestycji przy jednoczesnym zachowaniu ludzkiej odpowiedzialności.”
Ta zmiana sposobu myślenia — od pospiesznego wdrażania do odpowiedzialnego stosowania — odzwierciedla dojrzalszy etap integracji AI z zarządzaniem projektami. Zespoły nie odrzucają AI; uczą się korzystać z niej w bardziej przemyślany sposób.
Najważniejszy wniosek
Przekaz jest jasny: wdrażanie AI w zarządzaniu projektami nie polega na opanowaniu narzędzi, lecz na budowaniu zaufania, umiejętności i systemów wspierających odpowiedzialne innowacje skoncentrowane na człowieku.
Najskuteczniejsi PM-owie nie tylko automatyzują zadania; budują zaufanie, podnoszą kwalifikacje swoich zespołów i tworzą ramy zarządzania, które pozwalają AI usprawniać — a nie zastępować — sposób, w jaki ludzie pracują.
Jak najlepiej ujęła to Glennon: „Dla wielu organizacji barierą nie jest technologia, lecz zaufanie”. Droga naprzód wiedzie przez wzmacnianie tego zaufania — między ludźmi, danymi a inteligentnymi systemami, które zmieniają sposób realizacji projektów.
Chcesz znaleźć lepsze sposoby wykorzystania AI w zarządzaniu projektami? Sprawdź kurs DPM „Opanowanie AI w projektach cyfrowych”.
