2024 Dijital Proje Yönetiminin Durumu

Bu nüfus sayımını gerçekleştirdiğimiz ilk yılda, 60 farklı ülkeden dijital proje yöneticilerinden yaklaşık 400 yanıt aldık. Yanıtlar, DPM ekibinin analiz ettiği ve bu rapor için içgörüler çıkarmak üzere kullandığı zengin bir veri kaynağı sağladı. Sınırlı veriler her bir DPM'nin kendine özgü projesini veya durumunu hesaba katamasa da alan ve DPM'lerin kuruluşları içindeki rolü hakkında bazı genel ifadelerde bulunabiliyoruz.

Bu yıl fark ettiğimiz başlıca noktalar ve eğilimler şunlar:

• Otomasyon, Proje Yöneticilerinin Daha Fazla Değer Sunmasını Sağlıyor
• Karar Vermenin Yapay Zekâya Devredilmesi 
• Daha Fazla, Daha Büyük ve Daha İyi Veri

Otomasyon, Proje Yöneticilerinin Daha Fazla Değer Sunmasını Sağlıyor

Otomasyonun kuruluşlar, proje yönetimi ve bireysel projeler üzerinde büyük bir etki yaratacağı ve bunu yapmaya zaten başladığı açık. Proje yöneticileri, zamandan tasarruf etmenin, daha fazla iş yapmanın ve projelerine daha fazla değer katmanın yollarını bulmaları konusunda her zamankinden daha fazla baskı altında. Otomasyon, bu iyileştirmeler için fırsatlar sunmanın yanı sıra proje ekibi üyeleri arasında da verimliliği artırıyor.

2019 verilerine göre, kuruluşların %41'i şu anda otomasyonu çok işlevli bir kapasitede veya geniş ölçekte kullanıyor. Teknoloji pazarı da buna ayak uydurmak için yılda %20 oranında büyüyor. En azından bir ölçüde otomasyon içermeyen proje yönetimi araçları veya yazılımları bulmak zor; ancak yalnızca görevleri otomatikleştirmeye adanmış sayısız araç da var.

2020 DPM nüfus sayımımızda, “DPM yolculuğunuzda size yardımcı olmak için yapabileceğimiz en etkili şey nedir?” sorumuza verilen yanıtlardan biri bunu yansıtıyordu. Yanıtta, kendileri için en etkili şeyin şu olacağı belirtiliyordu:

“Otomasyon. Günlük [dijital proje yönetimi] işlerimizi nasıl otomatikleştirebilir ve projelerde ve müşteriler için ek değer yaratmak üzere fazladan zamanı nasıl kullanabiliriz?” 

Otomasyon ile daha fazla değer katmak için zaman kazanma arasındaki bağlantıyı fark eden tek kişi bu katılımcı değil. Deloitte'a göre otomasyon, tekrarlayan ve manuel görevleri üstlenirken insan çalışanlara “daha yorumlayıcı ve hizmet odaklı; problem çözme, veri yorumlama, iletişim ve dinleme, müşteri hizmetleri ve empati ile ekip çalışması ve iş birliğini içeren” işleri bırakabilir.

Aslında şirketlerin %47'si mevcut görevlerini desteklemek ve ekip üyelerinin üretkenliğini artırmak için zaten otomasyonu kullanıyor. Ancak proje yöneticileri yaklaşan toplantılarla ilgili e-posta hatırlatıcılarını veya son tarih bildirimlerini otomatikleştirme konusunda genellikle deneyimli olsa da teknoloji ile proje yöneticisinin rolü arasındaki ilişki konusunda hâlâ bazı belirsizlikler var gibi görünüyor.

Anketimiz ayrıca katılımcılara proje yönetimindeki en büyük zorluklarını da sordu. Birkaç yanıt, dijital alandaki araçlar ve teknolojiyle ilgili zorluklara dikkat çekti. Özellikle bir katılımcı “projenin boyutu ve & karmaşıklığı için hangi araçların kullanılacağından” her zaman emin olmadığını, başka bir katılımcı ise “geleneksel” yöntemlerin dijital dünyaya ne ölçüde uyduğundan” her zaman emin olmadığını belirtti.

Bu yanıtlar daha genel olarak araçlar ve teknoloji hakkında olsa da aynı düşünce otomasyon için de geçerli. Neler ve ne zaman otomatikleştirilmeli? Otomasyon, geleneksel projelere ve yaklaşımlara nasıl uygulanır?

Bu sorular şimdilik yanıtsız kalmaya devam ediyor; ancak otomasyon, mümkün olduğunca çok sayıda tekrarlayan ve manuel görevi otomatikleştirme yönünde ilerliyor gibi görünüyor. Kuruluşların %62'si, otomasyonun (özellikle robotik süreç otomasyonunun) gelecekteki projelerinde orta ila yüksek düzeyde önem taşıyacağına inanıyor.

Bu, proje yöneticilerinin projeleri planlamaya, ayrıntılı durum raporları oluşturmaya ve projelerin tamamlanması konusunda yaratıcı stratejiler geliştirmeye daha fazla zaman ayırmasını sağlayacak.

Otomasyona ek olarak uzmanlar, akıllı otomasyonun proje yönetimi ve projelerin tamamlanmasında da daha fazla rol oynayacağını öngörüyor. Otomasyon ve yapay zekânın birleşimi, bir proje yöneticisinin projeleri tamamlama ve bunlara değer katma becerisini daha da geliştirecek.

Karar Vermeyi Yapay Zekâya Devretme

Otomasyon ile yapay zekâ (AI) arasındaki farklar konusunda sıklıkla kafa karışıklığı yaşanır. Otomasyon, robotların veya bilgisayar programlarının herhangi bir karar vermeden ya da herhangi bir mantığı anlamaları gerekmeksizin tekrarlanan, basit görevleri yerine getirmesini içerir.

Ancak AI, bilgisayarların karar vermesini ve mantığı anlamasını içerir. AI'ın bilgi tabanlı AI, makine öğrenimi, karar yönetimi ve daha fazlası dâhil olmak üzere birçok alt kategorisi de vardır. Bu konuya ileride daha ayrıntılı değineceğiz.

Önceki bölümde belirtildiği gibi, otomasyon ve AI'ın birleşimi akıllı otomasyon olarak adlandırılabilir. Bu, teknolojinin proje yöneticilerinin bazen yapmaktan çekindiği tekrarlayan, manuel görevlerden daha fazlasını üstlenebileceği anlamına gelir. Ayrıca kaynakları tahsis etme, riskleri önceliklendirme veya belirli görevler için gereken süreyi tahmin etme gibi konularda da yardımcı olabilir.

Ancak AI bunun da ötesine geçebilir. Yukarıda bahsedilen AI alt kategorilerinin (bilgi tabanlı, makine öğrenimi ve karar yönetimi) tümü, insanların karar verme süreçlerini destekleme üzerine kuruludur.    Proje yöneticileri çok sayıda karar verir. Bu kararların bazıları bir projenin başarısı için kritik önem taşırken, diğerleri projelerin ve kurumsal süreçlerin sorunsuz ilerlemesini sağlayan günlük kararlardır. Daha fazla günlük ve kritik olmayan kararı vermek için AI kullanılması, proje yöneticilerinin daha büyük ve karmaşık kararlara odaklanmasını sağlayabilir.

PMI'ın Yapay Zekâ Yenilikçileri: Proje Performansının Şifresini Çözmek başlıklı raporundan alınan veriler.

Aslında bu AI türleri şimdiden kuruluşlar üzerinde etkili olmaya başladı.Aynı ankete katılanların %37'si, “proje yönetimi yaklaşımlarında bir değişimi tetikleyerek” kuruluşları içinde AI kullanımını önceliklendirdiklerini belirtti.

İlginç bir şekilde, nüfus sayımı sonuçlarımızda proje yöneticilerinin gerçekten AI kullandığına veya AI içeren projelerde çalıştığına dair ifadeler yer almadı. AI talebi arttıkça (son 4 yılda %270 ve yalnızca 2018'de üç kat), proje yöneticilerinin AI'ın bazı unsurlarını içeren veya tamamen bir AI aracının ya da çıktısının tamamlanmasına odaklanan daha fazla proje teslim edeceği sonucu ortaya çıkıyor.

Elbette AI etrafında şekillenen projelerde çalışmak, yepyeni bir dizi zorluk, risk ve belirsizliği beraberinde getirir. Henüz gelişmekte olan bir teknoloji olduğundan, uzmanlığa sahip ekip üyeleri bulmak zor olabilir ve proje yöneticilerinin teknolojiyi anlamaya önemli miktarda zaman ayırması gerekebilir.

AI konusunda bazı etik sorular da vardır. AI araçları çoğu zaman yaratıcılarının sahip olduğu önyargıları miras alabilir ve araçların yetenekleri, araç başlangıçta bu şekilde kullanılmak üzere tasarlanmamış olsa bile, etik açıdan uygun olmayan amaçlarla kullanılacak şekilde manipüle edilebilir. Proje yöneticileri, ister AI ister büyük veri gibi başka bir teknoloji olsun, üzerinde çalıştıkları veya kullandıkları teknolojilerin sonuçlarını iyice değerlendirmelidir.

Proje yöneticilerinin şu anda AI'ı nasıl kullandığını okuyun.

Stay Ahead of What Deserves Your Attention

Get timely perspective on the shifts, decisions, and trade-offs shaping your role, plus practical resources you can put to work.

Get Free Access

Have an account? Log In

Daha Büyük, Daha İyi Veriler

Verilere erişim ve bunları yorumlayabilme becerisi, proje yöneticileri için kritik öneme sahiptir. Veriler proje durumunu iletebilir, yaklaşan bütçe veya zaman çizelgesi sorunlarını belirlemeye yardımcı olabilir, bir projeye kuş bakışı genel bakış sunabilir ve proje yöneticilerinin proje durumu güncellemelerini paydaşlara aktarmasına yardımcı olabilir. Birçok proje yönetimi aracı ve yazılımı, veri toplamak, kaydetmek ve analiz etmek için yerleşik özelliklere sahiptir; bu da proje yöneticilerinin işini kolaylaştırır. Peki ya büyük veri?

Büyük veri, kapsamı nedeniyle işlenmesi çok daha zordur. Proje yöneticilerinin kendilerini büyük veri kullanırken bulabileceği iki yaygın senaryo vardır.

• Üzerinde çalıştıkları ürün veya çıktı, büyük miktarda veri üreten geniş bir kullanıcı tabanına sahiptir ya da müşteri proje yöneticisine büyük miktarda veri sağlar.
• Proje, büyük veriyi kullanan bir çıktıyı içerir veya proje bir bakımdan büyük veri projesi oluşturmayı kapsar.

Kuruluşların %85'i genel olarak analitik ve büyük veri kullanımını artırmayı planlıyor. Bu da söz konusu kuruluşlardaki proje yöneticilerinin, yukarıda belirtilen her iki bağlamda paydaşların ve hedef kitlenin ihtiyaçlarının karşılandığından emin olmak için verileri nasıl ele alacaklarını ve bunlardan nasıl yararlanacaklarını bilmeleri gerektiği anlamına geliyor.

Sayımımız, büyük veri söz konusu olduğunda bazı ilginç yanıtlar ortaya koydu. Katılımcılardan biri, kuruluşlarının dijital, veri ve teknoloji projelerinde uzmanlaştığını belirtti. Verinin büyük veriyi mi yoksa başka bir veri türünü mü ifade ettiği belirtilmemiş, ancak büyük verinin yaygınlığı göz önüne alındığında, büyük verinin bir şekilde rol oynadığı varsayılabilir. Özellikle büyük veri projeleri olmak üzere veri projelerinde giderek daha fazla uzmanlaşma görmeyi bekleyebiliriz.

Sayımımıza katılanlar, veriyle ve dijital alanla ilgili bazı zorluklara da dikkat çekti. Katılımcılardan biri, müşterilerinden veri almakta zorlandıklarını belirtti. Gerekli verilere erişim olmadan proje yöneticilerinin projeleriyle ilgili kararlar alması zordur. Veriler elde edildikten sonra bile, proje yöneticilerinin bunları görselleştirmesine ve içgörüler elde etmesine olanak tanıyacak şekilde büyük veriyi ayıklamak ve düzenlemek bir sonraki zorluktur.

Başka bir katılımcı, daha genel olarak dijital projelerle ilgili zorluklara değinerek şunları söyledi:

“Kurallar ve olanaklar gelişiyor ve değişiyor; bu nedenle en iyi uygulamalara ve yetkinliklere ayak uydurmaya çalışmak zorlayıcı.”

Büyük veri söz konusu olduğunda, hâlâ yerleşik en iyi uygulamaların ve kuralların eksikliği görülüyor. Bu da proje yöneticilerinin neyin işe yaradığını bulmak için kendi en iyi uygulamalarını sürekli olarak yinelemeleri ve yenilik yapmaları gerektiği anlamına geliyor.

Büyük veri ve analitik söz konusu olduğunda karşılaşılan zorluklar bunlarla sınırlı değil. Yapay zekâ ve otomasyonda olduğu gibi, proje yöneticileri bu teknolojilerle giderek daha fazla çalıştıkça daha çok zorlukla ve soruyla karşılaşacaklar. Büyük veriyle birlikte etik sorular da ortaya çıkıyor. Veriler bize eğilimleri ve örüntüleri gösterebilir, ancak aykırı durumda olanların yerine konuşmasına izin vermeli miyiz?

Proje yöneticileri, büyük veri ve analitiği kullanmaya devam ederken bu zorluklarla ve sorularla boğuşmaya hazırlıklı olmalıdır.

Dijital Proje Yöneticisi Topluluğunun Durumu

Çalışmalarımızla ilgili geri bildirimlere her zaman açığız ve üyelerimizin ve hedef kitlemizin neleri yararlı veya değerli bulduğunu duymaktan memnuniyet duyuyoruz. Sayımımızda içeriklerimiz ve etkinliklerimiz, üyelik tekliflerimiz ve katılımcıların etkili veya değerli bulduğu şeylerle ilgili sorular yer aldı. Ayrıca her katılımcının bize ne gibi tavsiyeleri olduğunu da sorduk — sözümüz olsun, bunları ciddiye alıyoruz!

DPM Topluluğu İçeriklerimiz Hakkında Ne Düşünüyor?

Katılımcılardan içeriklerimizi 1'den 10'a kadar bir ölçekte değerlendirmelerini istedik ve ortalama puan 8,1 oldu. Bu nottan memnun olsak da, bunu hâlâ gelişime ve üyelerimize ve okuyucularımıza daha fazla değer sunmanın yollarını bulmaya yer olduğu şeklinde yorumladık.

Katılımcıların en değerli bulduğu içerik türlerine göre sıralanmış teklif ettiğimiz içerik türleri şöyle:

Katılımcılar birden fazla yanıt seçebildi.

Topluluğumuzun içerik türlerine göre en değerli bulduğu içerikler.

Yaptığımız en iyi tek şey sorulduğunda, katılımcılar şu yanıtları seçti:

Topluluğumuza göre yaptığımız en iyi tek şey.

Onları suçlamıyoruz — seçim yapmak zor olabilir! Eksik bıraktığımızı düşündüğünüz başka bir şey varsa bize ulaşın ve bildirin!

Katılımcılarımız Hakkında

Bu bölümde katılımcılarımızla ilgili bazı temel bilgiler ele alınacak — nerede bulundukları, kadrolu veya sözleşmeli pozisyonlarda olup olmadıkları, belirli iş unvanları, deneyim düzeyleri ve daha fazlası. Bu tür sorulara aldığımız yanıtlar, DPM topluluğunun genişliğini ve derinliğini görmemizi sağladı. Bunu başka yerlerdeki veya bölgelerdeki proje yönetimi hakkında geniş kapsamlı iddialarda bulunmak için kullanamasak da, burada DPM'de içinde yaşadığımız Kuzey Amerika balonunun hem içindeki hem de dışındaki yerlerde proje yönetimine dair küçük bir fikir veriyor.

Konum

Bu yıl ilk kez gerçekleştirdiğimiz DPM sayımında 60 farklı ülkedeki proje yöneticilerinden yanıt aldık.

En fazla temsil edilen ülkeler şunlardı:

Ülkelere göre sayım katılımcıları.

Maaş

Anket katılımcılardan maaş bilgilerini toplamış olsa da katılımcılarımızın geldiklerini belirttikleri ülkelerdeki ortalama maaşlar hakkında genel ifadelerde bulunmak için yeterli veri yoktu. Ancak anketimiz aracılığıyla elde edilen maaş verilerini, 2023 yıllık Proje Yöneticisi Maaş Rehberi'mizde dikkate aldık. Bu rehberde proje yönetimi maaşlarını ayrıntılı biçimde ele alıyor ve eğilimleri ülkeye, role ve deneyim düzeyine göre inceliyoruz.

Çalışma Koşulları

Katılımcıların çoğunluğu kadrolu ve ofiste çalışan proje yöneticileriydi.

Kadrolu çalışanlar, serbest çalışan proje yöneticileri, ofiste çalışan proje yöneticileri ve uzaktan çalışan proje yöneticileri olarak kategorilere ayrılan nüfus sayımı katılımcıları.

İş Unvanları

Katılımcılar proje yönetimi içinde çeşitli farklı unvanları ve rolleri kapsıyordu. Birçok sorumluluğu üstlenen PM'ler veya başka alanlarda çalışırken PM rolünü üstlenen kişiler için katılımcıların kendi unvanlarını ya da rollerini yazabilecekleri bir diğer seçeneğini de ekledik.

Unvana göre dağılım şöyle:

İş unvanlarına göre nüfus sayımı katılımcıları.

Unvanlar için yazılan yanıtların öne çıkanları arasında İş Analisti, Mühendislik Müdürü, Hizmet Sunumu Başkanı, Pazarlama Müdürü, Ürün Müdürü ve kişisel favorim olan, proje yönetimi rolünü oldukça iyi tanımlayan “Her İşten Anlayan Kişi” yer alıyordu. “Diğer” iş unvanı kategorisinde oldukça geniş bir yanıt dağılımı vardı; bu da ilgili veya benzer rollerde çalışan ve proje yönetimi sorumluluklarını üstlenen daha fazla kişinin bulunduğunu gösteriyor gibi görünüyor.

Deneyim ve Güven Düzeyleri

Katılımcılara ayrıca göreli deneyim düzeylerini (yıl olarak) ve göreli güven düzeylerini de sorduk (katılımcılar kendilerini en iyi tanımlayan 3 ifadeden birini seçti).

Deneyim ve güven düzeylerine göre nüfus sayımı katılımcıları.

Deneyim düzeyi ile güven düzeyinin kesişimi hakkında birkaç ilginç not. 

Katılımcıların çoğunluğu 6 yıldan fazla deneyime sahip, ancak çoğunluk profesyonel olduklarını değil, daha ileri düzeyde olduklarını da söyledi. Bu da 6 yıldan fazla deneyime sahip birçok PM'nin kendisini mutlaka profesyonel olarak görmediği anlamına geliyor. Bununla birlikte, kendilerini profesyonel olarak gören katılımcıların çoğunluğu 6 yıldan fazla deneyime sahip.

Hem 2-3 yıl hem de 4-5 yıl kategorilerinde katılımcıların çoğu kendilerini ileri düzeyde gördüklerini belirtti.

İlginçtir ki 6 yıldan fazla deneyim kategorisinde yer alan birkaç katılımcı, ekipleri ve projeleri yönetme konusunda kendilerini yeni olarak gördüklerini de belirtti. Bu yanıtlar için birkaç teorimiz var. Bu katılımcılar rollerinde PM görevini yapmaya yeni başlamış, ancak mevcut rollerinde 6 yıldan fazla süredir bulunuyor olabilir.

Ayrıca proje yönetimine ek olarak başka bir role veya başka sorumluluklara sahip olmaları ve bunun proje yönetimini doğru biçimde öğrenip yürütmek için yeterli zaman bırakmaması da mümkün.

Deneyim ve Bütçe Kesişimi

Proje bütçelerinin dağılımını öğrenmek için katılımcılara en sık hangi proje bütçesiyle çalıştıklarını sorduk. Aşağıda sonuçları deneyim yıllarıyla çapraz olarak görebilirsiniz. Katılımcılar genellikle çalıştıkları birden fazla proje bütçesini seçebiliyordu.

Bu bütçelerle çalışan katılımcıların deneyim düzeylerine göre ayrıştırılmış ortalama proje bütçeleri.

İşte gözlemlerimiz.

0 ila 1 yıllık deneyime sahip katılımcılar bütçe aralıklarının açıkça alt uçlarında yer alıyordu; ancak 0-1 yıllık deneyime sahip PM'lerin $50 ila $100k bütçe aralığında da yüksek oranda bulunduğu görüldü. Genel olarak projelerin çoğunun bu bütçe aralığında olması muhtemel; zira diğer deneyim düzeylerinde de projelerin yüksek bir yüzdesi bu aralıkta yer alıyor.

2 ila 3 yıllık deneyime sahip katılımcılar da $0-15k, $15-50k ve $50-100k gibi daha düşük bütçe aralıklarıyla çalışma eğilimindeydi. 4 ila 5 yıllık deneyime sahip olanlar ise $50-100k ve $100-300k gibi daha orta seviyedeki bütçelerle çalışma eğilimindeydi.

Son olarak, 6 yıldan fazla deneyime sahip olanlar bütçelerin daha yüksek uçlarındaki aralıklarla daha fazla çalışıyordu; ancak projelerinin büyük bir bölümü yine de $50-100k aralığındaydı.

Kurumsal Bilgiler

Katılımcılara ayrıca ne tür kuruluşlar ve şirketler için çalıştıklarını sorduk. Aşağıda kuruluş türüne ve kuruluş büyüklüğüne göre dağılımı görebilirsiniz. Kuruluş türü:

Çalıştıkları kuruluş türüne göre katılımcılar.

Araçlar

Kuruluşlar proje süreçlerinde giderek daha fazla araç kullanıyor. Her kuruluş tarafından kullanılan ortalama araç sayısı 2.47'dir.

Kuruluşlar daha fazla araç kullandıkça araçlara daha fazla para da harcıyor. Aşağıda kuruluşların araçlara yılda harcadığı ortalama para miktarını görebilirsiniz.

Kuruluşların araçlara yılda harcadığı ortalama para miktarı.

Sonuç

Bu bilgileri bizim kadar aydınlatıcı ve faydalı bulduğunuzu umuyoruz. Katılım gösteren tüm üyelerimize ve topluluk üyelerimize teşekkür ederiz — ilerleyen dönemde uygulayacağımız pek çok harika geri bildirim sağladınız!

Gelecek yılki araştırmamıza katılmak için bizi takipte kalın!