Var AI faktiskt hjälper projektledare i leveransarbetet

Becca Banyard: Hej allihopa och välkomna till podden The Digital Project Manager. Jag heter Becca Banyard och är faktiskt producent för den här podden. Men i dag tar jag över värdskapet för Galen, eftersom vi har ett avsnitt som skiljer sig lite från vårt vanliga format. Det här samtalet spelades ursprungligen in som en del av vår serie med direktsända evenemang om framtidens AI inom projektledning, där vi utforskar hur AI förändrar sättet som team planerar, levererar och hanterar arbete på.

I det här avsnittet får vi sällskap av Scoro för att fördjupa oss i hur AI används i projektleveranser i dag och vad projektledare och leveransansvariga bör vara uppmärksamma på framöver. Du kommer inte att höra den direktsända produktdemonstrationen i den här poddversionen, eftersom den är ganska svår att följa utan hela det visuella materialet. Du kan ta del av hela inspelningen genom att följa länken i programanteckningarna, men i dag får du höra hela det strategiska samtalet om hur man använder AI på ett praktiskt sätt som är redo för team.

Med mig har jag två fantastiska gäster. Först ut är Tim Fisher, AI-chef på Black & White Zebra. Tim kommer faktiskt att leda diskussionen tillsammans med mig, eftersom han har över 20 års erfarenhet av både teknik och AI. Han kommer att hjälpa oss att reda ut det vi ser och koppla det till din vardag som projektledare och ledare.

Och från Scoro har vi Harv Nagra. Harv är expert på leverans och verksamhetsdrift samt värd för The Handbook: The Ops Podcast. Om du har varit en del av DPM-communityt ett tag har du förmodligen hört honom i podden eller sett honom tala på något av våra evenemang. Han är en vän av communityt och vi är verkligen glada över att ha honom här.

Så Harv, välkommen!

Harv Nagra: Det är ett nöje att vara här. Tack för att ni bjöd in mig.

Becca Banyard: Harv, innan vi börjar skulle jag gärna vilja veta mer om Scoro. Kan du ge oss en 30-sekunders överblick över vad Scoro gör och vem plattformen är byggd för?

Harv Nagra: Absolut. Scoro är en plattform för automatisering av professionella tjänsteföretag. Den termen kallas också PSA.

Det är inte alltid ett begrepp som går hem hos människor. Det är ganska ovanligt att höra folk gå runt och säga PSA. Vad det egentligen betyder är att plattformen är utformad för alla slags professionella tjänsteföretag. Det kan vara en byrå, ett konsultföretag, ett IT-företag, en redovisningsbyrå, en advokatbyrå eller vilket företag som helst som säljer tid och expertis.

Den skiljer sig från ett projektledningssystem av den typ vi är mycket bekanta med, som Asana, JIRA, Trello och så vidare. Den går längre än projekt- och uppgiftshantering och även längre än bara samarbete. På ena sidan har vi alltså verktyg som dessa, och sedan blir det lite mer komplext med verktyg som Monday, ClickUp, Teamwork och liknande, som låter dig kombinera olika moduler och bygga något.

Sedan har du det jag kallar PSA-området, och den här typen av system fungerar som ett operativsystem för verksamheten. Du bygger dina budgetar och offerter i plattformen. Du kan bemanna och planera dina scheman. Du kan omvandla offerterna till projekt och hantera projekten och budgetarna.

Slutligen kan du registrera din tid, följa upp dina budgetar, fakturera och rapportera om verksamheten. Plattformen kopplas dessutom ihop med andra system, som ekonomiverktyg, HR-plattformar och liknande. Så den täcker verkligen hela kedjan, långt bortom bara projektledning.

Tim Fisher: Väldigt intressant. Så du arbetar varje dag med projektteam, byråer och alla de typer av grupper som du just pratade om.

Du har alltså en förstahandsbild av vad som faktiskt är svårt med att leverera arbete just nu. Låt oss börja där. Ur ditt perspektiv, vad är det svåraste med att leverera projekt framgångsrikt i dag?

Harv Nagra: Tim, jag arbetade som digital producent för många år sedan. Under en period ledde jag ett team av digitala producenter på en byrå i rollen som digital chef, och jag vet inte om det här verkligen har förändrats.

Utifrån min erfarenhet var det alltid de föränderliga tidsplanerna som skapade komplexitet. Antalet revideringar man fick var aldrig det som kunderna till slut förväntade sig. Det kom begäran om förändringar i omfattningen och ofta blev det förseningar när man skulle få in innehåll eller återkoppling. Så de bästa planerna i början av projektet blev sällan verklighet.

Det blir alltså mycket förändringar, och att hålla koll på alla rörliga delar – inte minst kommunikationen med alla intressenter, att uppdatera budgetarna varje gång omfattningen ändras, uppdatera uppgifter, planer och tidslinjer och allt sådant – blir väldigt mycket arbete.

Så jag tror inte att det här är något nytt. Det har förmodligen alltid varit så sedan projektledningens början. Det är en utmaning för oss.

Tim Fisher: Absolut. Vad tror du att ledare ofta missförstår om projektledning, som Scoro hjälper till att lösa?

Harv Nagra: Man kan lätt bli begravd i alla förändringar. Jag tror att förväntningarna alltid är väldigt optimistiska i början av ett projekt. Man tänker att allt kommer att gå perfekt.

Ofta är vi dessutom pressade att bygga väldigt snåla budgetar i dag, bara för att vinna ett projekt. Så vi gör kanske det, och sedan har vi ingen marginal om något går fel. Och ovanpå det, som jag sa, när man har en massa olika verktyg som man samordnar allt detta med blir det så mycket administrativt arbete i stället för arbete som verkligen skapar värde.

Du bygger budgeten någon annanstans. Du använder Harvest, du använder Asana, du registrerar tid någon annanstans och exporterar kalkylblad för att försöka stämma av budgetarna. Det tar väldigt mycket tid. Det finns några saker som dyker upp.

För det första uppstår en enorm ineffektivitet om teamet hela tiden importerar och exporterar data eller kopierar data mellan systemen. Det leder till mänskliga fel varje gång man gör det. Dessutom blir det mycket långsammare att se hur verksamheten presterar och hur projekten presterar.

Jag pratar ibland med byråer eller konsultföretag som bokstavligen registrerar tid någonstans, exporterar den en gång i veckan och sedan lägger in den i ett Google-kalkylark för att försöka summera vad de har samlat på sig under veckan. Om du har mycket att göra och inte genomför den processen på två veckor kan vad som helst ha hänt. Du kan ligga långt över budget utan att ha någon aning om det. Det blir alltså mycket administrativt arbete och brist på överblick, och det är där något som en PSA-plattform som Scoro kommer in. Den fungerar som en enda sanningskälla: allt finns på ett ställe, du behöver inte exportera och importera eller kopiera data från ett ställe till ett annat.

Allt finns bara där. Det handlar alltså om att samla offertarbete, projektledning, resursplanering, tidsregistrering, fakturering och allt sådant på ett ställe. Den sista saken jag vill säga, Tim, är att jag tror att företag växer in i det här vid någon tidpunkt. Det kommer en punkt när man använder alla de olika systemen, men under en tillväxtresa kommer man till en punkt där man tänker: okej, det här är kaotiskt.

Vi är för stora för att arbeta så här, eller så är våra projekt för komplexa och vi behöver kanske växa upp lite.

Tim Fisher: Ja, det låter rimligt. Det är fantastiskt hur normalt det har blivit – jag har sett det många gånger – att koppla ihop alla de här olika systemen, ofta genom att kopiera och klistra in och använda kalkylblad, något som vi alla bara accepterar som fakta.

Med allt detta i åtanke, var ser du att AI passar in i de utmaningar du pratar om just nu?

Harv Nagra: Jag var producent, som jag sa. Projektledare måste samordna väldigt mycket arbete. Men den samordningen görs manuellt. En annan sak jag ser hos många företag som använder AI är att de använder det på ett ganska fragmenterat sätt för att snabba upp något.

Ibland innebär det att man snabbar upp en trasig process. I stället för att åtgärda den säger man bara: okej, det är tillräckligt bra att vi kan göra det snabbare eftersom vi använder en språkmodell. Men jag tror att vi nu står på tröskeln till något mycket mer omvälvande, som förhoppningsvis kommer att få projektledare, producenter och projektteam att känna att en projektledare har ett helt team bakom sig – ett virtuellt AI-team som hjälper till med allt grovjobb. Då kan man kliva åt sidan, ge en instruktion och låta AI göra allt det tråkiga så att man kan ägna sig åt arbete med högre värde. Det är det som är så spännande.

Tim Fisher: Om du zoomar in lite, vilken specifik smärtpunkt eller friktionspunkt har AI hjälpt dina kunder med hittills?

Harv Nagra: Om vi går tillbaka till exemplet jag gav för några minuter sedan: projekt går aldrig enligt plan. Tidsplaner förskjuts, omfattningen ändras och allt sådant händer.

Godkännanden blir försenade och sedan använder man flera system och liknande, så de insikter man behöver finns inte tillgängliga. Jag tror att det är dit tekniken är på väg. Vi bygger något där insikterna blir tillgängliga. Traditionellt har vi haft produkter, även våra egna, som producerar rapporter.

Problemet är att man då förlitar sig på att en människa ska gå in och tolka dem, vilket är helt okej och användbart. Men ibland är det mycket bättre att få informationen proaktivt. Då behöver du inte leta efter den eller analysera den själv, utan någon talar om för dig: okej, det här är problemet och du behöver lösa det.

Våra kunder har betatestat vår MCP och gett oss många idéer och mycket återkoppling om vad de vill kunna göra. Det är verkligen spännande att höra några av de idéerna. En del av det är inte möjligt just nu, men jag tror att vi kommer till en punkt där mer och mer av detta blir möjligt.

Du talar om för AI vad som har ändrats, vad som behöver ändras eller vad du vill att den ska göra, och sedan går den ut och utför arbetet.

Tim Fisher: Jag har en fråga till innan vi går vidare. Du nämnde en förkortning som jag tyckte förtjänade en snabb förklaring. MCP – vad är det egentligen? Jag tror att många som deltar i samtalet i dag har hört talas om det. Det vore bra med en liten förklaring.

Harv Nagra: Jag tror att alla som deltar i samtalet definitivt har hört talas om API, alltså programmeringsgränssnitt för applikationer. Det betyder helt enkelt ett sätt för två appar att kommunicera med varandra och dela data och funktionalitet. Men vanligtvis måste en utvecklare koda den anslutningen för att dela data och göra det som behövs.

Det enklaste sättet jag brukar förklara MCP på är att det fungerar som ett API-lager för AI-plattformar som ChatGPT eller Claude, så att de kan ansluta till andra system. Det häftiga är att informationen inte bara flödar så att du kan få systemet att läsa och ge dig svar baserat på dina system eller vad det nu gäller – du kan också be det att utföra åtgärder i de systemen.

Alltså: gå och gör det här. Det blir som ett kommandocenter för dina andra verktyg. Det blir ännu bättre av att du, till skillnad från med ett API, inte behöver en utvecklare för att koda detta. Det är en instruktion i din favoritmodell, vilket är ganska kraftfullt. En annan sak är MCP:s möjlighet att hantera flera verktyg.

Det handlar inte bara om att utföra åtgärder eller hämta information från ett system, utan den kan göra sådant i flera system samtidigt. Och jag tycker att det är det som är riktigt häftigt.

Tim Fisher: Alla lägger AI i allt. Du kan inte ta dig igenom någon Instagram-annons, någon reklam över huvud taget eller något samtal utan att någon säger: Hej, titta på hur vi har lagt AI i vår programvara.

Det är nästan ett grundkrav i dag. Det finns någon form av integrerad artificiell intelligens i allting. Vad är Scoros annorlunda perspektiv här? Hur gör ni det på ett annat sätt? Vad är unikt med hur ni använder AI i er plattform jämfört med andra inom ert område?

Harv Nagra: Vi firade ChatGPT:s treårsdag för ett par veckor sedan.

Så fort det lanserades tror jag att många system och produkter skyndade sig att trycka in textgenerering i sina produkter för att kunna hävda att de hade AI. Vid det här laget har vi alla våra favoritverktyg för textgenerering och våra favoritmodeller, och de är bäst i klassen och gör de mest innovativa sakerna. Behöver vi verkligen en textgenerator i varje produkt?

Jag tror inte det. Det var aldrig vår strategi. Jag tror nästan att vi såg det som att fuska. Visst, vi kunde göra det, men varför skulle någon vilja använda en textgenerator i Scoro? Vad skulle logiken vara? Så vi valde inte den vägen. Vi hade redan konstaterat att vi fungerar som ett operativsystem för en verksamhet.

Som jag sa: du har dina budgetar, dina projekt, dina fakturor, all rapportering och så vidare. Därför ville vi skapa ett AI-lager ovanpå detta som säger: du har redan den här fantastiska produkten som automatiserar all denna data och detta arbetsflöde, men nu ger vi dig insikter ovanpå det eller hjälper dig att driva och utföra arbetet.

Vår vision var alltså att skapa något som i princip fungerar som en kollega som kan göra allt du gör i produkten, men göra det åt dig. Den fullständiga samordningen av arbetsflöden, som jag pratade om för några minuter sedan, är en stor del av vår strategi.

Tim Fisher: Nu vill jag zooma ut lite och prata om vart allt är på väg. Vad väntar runt hörnet? Jag frågar rakt ut: vart tror du att Scoros AI-resa är på väg?

Harv Nagra: Jag tror att vi verkligen har investerat i Eli och MCP i år. Som jag sa var det vårt stora fokus. Vi ville inte bara trycka in en språk- eller textgenerator i vår produkt.

Det handlade verkligen om att säga att vi redan har all denna fantastiska data om våra projekt och våra kunder – inte våra kunder, utan dina kunder om du till exempel är användare. Vi var också den första PSA-plattformen som lanserade stöd för MCP i höstas. Det är något vi är väldigt stolta över. Men det vi verkligen vill göra är att bygga ut Elis funktioner så att den kan göra allt som en användare kan göra.

Som jag sa tidigare utökar vi bokstavligen funktionerna vecka för vecka. Men utöver det vill vi göra den så kapabel att du kan be den att göra vad som helst, och att den kan göra det så länge du själv skulle kunna göra det. En del av detta kan till exempel vara röstfunktioner och liknande.

Många av våra kunder ger oss också inspiration till sådant de vill se, eftersom de har testat detta. Om jag ska ge en riktig förhandsvisning av vad vi tittar på lite längre fram – förhoppningsvis inte alltför långt fram – så handlar det om att ge den ännu större kapacitet så att du kan berätta mer om din verksamhet, din bransch och din nisch, så att den får ytterligare sammanhang.

Jag tror att det blir ännu kraftfullare, eftersom den inte bara tittar på ditt dataset utan också känner till vilken typ av verksamhet det handlar om och dina specifika nyanser: att du vill ha offerter utformade på ett visst sätt, att dina kunder behöver det ena eller det andra och så vidare. Jag tror att den då blir helt anpassad till din verksamhet och ännu mer oumbärlig.

Tim Fisher: Det vore fantastiskt. Jag tror att du just besvarade den här frågan, så jag kanske ska pressa dig lite hårdare på ett annat exempel. Om du tänker på allt som dina kunder gör i sina organisationer – om det fanns en enda riktigt specifik sak, en funktion eller något som Scoro inte gör just nu – vad skulle det vara?

Så specifikt du kan tänka dig, även om det innebär att jag ber dig avslöja lite av er färdplan, vilket kanske inte är lämpligt. Vad skulle det kunna vara? Jag försöker få folk att bli entusiastiska över vad som kan komma härnäst på ett väldigt konkret sätt.

Harv Nagra: Jag kan berätta vad jag själv skulle vilja se som tidigare producent. Men jag vill också säga att kunder har uppmanat oss att titta på sådant som att automatisera skapandet av offerter baserat på liknande projekt från tidigare.

Eller att systemet kan ta hänsyn till att en viss kund har dåliga vanor och är besvärlig, analysera det och ge dig information om den typen av projekt. Det är bra att ha offertmallar, men de är återigen bara mallar. Tänk därför: använd den här offertmallen som grund, men uppdatera priserna utifrån den här kunden och historiska data, baserat på omfattningen och liknande saker.

Allt det där tråkiga arbetet – hälsokontroller av projekt, konfigurering av fakturering för dina projekt, skapande av sammanfattningar och kanske även att i praktiken ersätta API:et med enbart MCP – är sådant som antingen redan är möjligt eller nästan möjligt nu. Men ur mitt perspektiv som tidigare producent skulle jag vilja se hjälp med att hantera kunder bättre och sortera inkommande kundförfrågningar.

Och att få veta om något ligger inom eller utanför omfattningen, samt få vägledning i hur man till exempel kan säga ifrån till kunden så att vi håller saker på rätt spår. Kanske även få hjälp att styra kommunikationen och förhandlingen. Jag vet inte om det låter som ett tråkigt svar, men det är den typen av saker som inte är särskilt roliga att göra.

Jag tror att människor har svårt med sådant eftersom det känns obekvämt att säga nej till en kund, och känslor kommer in i bilden. Om någon kunde hjälpa mig att hantera alla inkommande förfrågningar och säga: okej, den där behöver du genomföra, så den har redan tilldelats en uppgift. Det här är en ny del av omfattningen, så du bör be om mer budget, och så här kan du gå till väga.

Och kanske: här är mejlet. Är du redo att skicka det? Det vore väldigt häftigt att se.

Tim Fisher: Det skulle det. De här osexiga sakerna är faktiskt de överlägset mest intressanta, tycker jag. Jag väljer det här framför vilken galen AI-video som helst. Det är roligt att höra dig prata om allt detta, för de häftiga saker du beskriver att du vill se är sådant som vi alla vet att språkmodeller är riktigt bra på, eftersom vi hela tiden har den typen av interaktioner med ChatGPT eller Claude.

Den saknade delen är all verksamhetsdata som finns i Scoro eller, tyvärr för de flesta, i 15 olika system. Det här är alltså ett riktigt bra sätt att samla allt och kanske göra något mer produktivt än några av de fåniga saker vi oftast använder AI till. Okej, det här leder över till en stor sista fråga som jag tycker om att ställa på olika sätt.

Hur ser du att projektledarens roll utvecklas när allt detta händer? Många av de saker du beskriver är delar av projektledarens arbete och av det arbete som människor gör varje dag just nu. När jag själv besvarar den frågan inom olika delar av ekonomin tänker jag på alla fördelar och på hur vi kan höja nivån när det gäller strategi och allt sådant.

Men i din värld och bland de personer du arbetar med, hur kommer detta att hjälpa till att utveckla projektledaren?

Harv Nagra: Jag tror att jag har sagt ordet samordna ganska många gånger i dag, eftersom det är så jag ser att verktygen vi har demonstrerat hjälper människor att samordna arbete. Som jag sa tidigare samordnar vi redan arbete som projektledare, men det är väldigt manuellt. Jag skrev på LinkedIn i dag att en projektledares jobb inte är att vara en dyr administratör, men det är vad det till slut blir när man är begravd i att kopiera information och försöka uppdatera hundra system hela dagen.

Det är inget vi behöver göra eller vara särskilt stolta över eller passionerade kring, eftersom ingen egentligen tycker om det. Jag tror att utvecklingen kommer att innebära att våra system och verktyg, som Eli och MCP, får göra det arbetet så att vi kan ägna oss åt mer intressant strategiskt arbete eller uppgifter med högre värde som vi faktiskt uppskattar.

Jag känner ingen som tycker om att bara uppdatera Gantt-scheman och liknande. Det är en del av rollen just nu, men det är inte den roliga delen. Jag är inte särskilt orolig för att AI och den här typen av verktyg ska ersätta våra roller. Människor bidrar alltid med nyanser, omdöme, värde och sammanhang, och det kommer alltid att behövas.

De här verktygen ger dig helt enkelt större kraft. Det är som att ha ett helt team bakom sig som gör allt det där arbetet. Jag tror att det kommer att bli fantastiskt att se hur mycket mer intressant arbete vi kommer att kunna göra och hur mycket mer produktiva vi blir som ett resultat av detta.

Tim Fisher: Jag håller med. Tack, Harv.

Becca Banyard: Fantastiskt.

Harv, det här har varit fantastiskt. Tack så mycket för att du var med oss i dag och gav oss en inblick i Scoros AI-funktioner. Om man vill utforska Scoro lite mer, vart ska man gå?

Harv Nagra: Gå gärna till scoro.com. Jag är också värd för en podd, så prenumerera gärna på den. Det är en podd om verksamhetsdrift som heter The Handbook. Och anslut förstås till mig på LinkedIn, där jag pratar om verksamhetsmognad, effektivitet i verksamheten och liknande saker. Det är BLY slash score demo, och där kan du registrera dig för en provperiod.

Becca Banyard: Tack så mycket igen. Och Tim, tack för att du var en så bra medvärd i dag. Nu rundar vi av, men ha en fortsatt fin dag så ses vi vid nästa session om framtidens AI inom projektledning. Ta hand om er!