Как искусственный интеллект поможет увеличить эффективность команд

Несмотря на то, что ChatGPT и множество других ИИ-помощников уже стали важной частью современности, споры об их роли и применимости в ИТ продолжаются. Одни считают ИИ хайпом, который спадет — и после станет просто очередным инструментом в ряду других. А другие уверены, что технологии и сам принцип работы в командах изменятся до неузнаваемости. Пришло время разобраться, кто прав.

Сегодня, по исследованиям портала Tadviser, 35% российских компаний используют ИИ в своей работе. А к 2030 году 80% задач по управлению проектами будут выполняться искусственным интеллектом, который будет работать на основе больших данных, машинного обучения и обработки естественного языка. При этом у развития и внедрения технологий случится кумулятивный эффект — их влияние будет нарастать лавинообразно, приводя к радикальным изменениям.

«Мы в ПСБ активно используем ИИ для общения с пользователями. Когда нам звонят на горячую линию или пишут в чат, первой в общение включается роботизированная система. Наш текстовый бот интегрирован с Yandex GPT, поэтому клиент может решить рутинные задачи своего бизнеса с помощью нейросети: сформировать ответ на отзыв, быстро подготовиться к интервью, подготовить пост для социальных сетей. Для подобной коммуникации больше не нужны сценарии, ИИ отлично справляется сам», — поделилась Светлана Мумрина, руководитель по развитию автоматизированных каналов обслуживания ПСБ.

Сегодня гипотезами и приоритетами занимаются продакт-оунеры и менеджеры, опираясь на свой опыт и доступные данные. Но ИИ умеет обрабатывать данные куда быстрее, допускает меньше ошибок. Он может обнаружить закономерности, которые невозможно выявить другими способами, и значительно превзойти человеческую точность в составлении прогнозов.

Вот к каким позитивным изменениям это может привести:

• Проекты будут запускать значительно быстрее. Вероятно, ИИ сможет создавать MVP-решения полностью самостоятельно.

• Приоритетные проекты получат правильную оценку от ИИ — а значит, перспективные направления смогут рассчитывать на нужные ресурсы без «трений» в отношениях между людьми.

• Снизятся риски, проектный портфель компаний станет более сбалансирован. Это увеличит выживаемость проектов и компаний в целом.

Устранение человеческих предубеждений при принятии решений — это большой инструмент повышения эффективности.

Компании смогут делегировать большой пласт «офисного» продакт-менеджмента. До трети современных команд вынуждены заниматься не планированием, а поддержанием работоспособности систем: люди перекладывают таски по стопкам.

Как поможет ИИ:

• Мониторинг хода выполнения проекта станет эффективнее.

• Разработчики и менеджеры смогут предвидеть потенциальные проблемы и решать некоторые простые проблемы автоматически.

• Больше не придется формировать отчеты и собирать обратную связь — этим займется ИИ.

• Люди и ИИ создадут общую «человеко-машинную» методологию для управления каждым проектом, с учетом его специфики.

• Контроль за соблюдением процессов также ляжет на плечи ИИ.

Уже сегодня Copilot становится для программистов «третьей рукой», значительно сокращая рутинную часть операций. А Autogen помогает поручить ИИ не просто проверку закрытия скобочек, но и автоматизировать в том числе создание архитектуры ИТ-проектов. 

В ближайшем будущем программист из специалиста по решению сложных задач превратится в переводчика с языка бизнеса на язык машины. И станет человеком, который может проверить результат (и исправить что-то в случае необходимости).

Практически в одночасье ChatGPT изменил представление мира о том, как ИИ может анализировать огромные массивы данных создавать текстовые выводы. В управлении проектами подобные инструменты станут основой для виртуальных помощников. К примеру, Oracle анонсировала нового цифрового помощника для управления проектами, который помогает пользователям уточнять время и ход выполнения задач с помощью текста, голоса или чата.

Цифровой помощник учится на основе прошлых записей о времени, данных о планировании проекта и общего контекста. Так работает PMOtto — виртуальный проектный помощник с поддержкой ML. С ним можно общаться о проекте и ходе работ в чате, как с коллегой.

При разработке сложных ИТ и инженерных систем встает вопрос об их тестировании. Тестировать совершенно новое очень сложно, но развитие ИИ сделает это доступнее.

К примеру, при строительстве проекта железной дороги Crossrail в Великобритании пришлось протестировать сложнейшую аппаратно-программную систему. Для этого написали отдельный ИИ Crossrail Integration Facility — обширную библиотеку автоматизации, которая позволяла выполнять сложные настройки, точно проводить проверки работоспособности, проводить длительные испытания на выносливость и выполнять повторяющиеся тесты. И это — прямо во время строительства и даже эксплуатации инженерного объекта.

Новые подходы к тестированию посредством ИИ помогут не только сделать инженерные и ИТ решения безопаснее, но и введут новый класс: самокорректирующиеся системы. Подобные системы смогут восстанавливать нарушенную работоспособность самостоятельно. Самолет, который сам выводит себя из опасной ситуации, — это ближайшее будущее.

ИИ станет идеальным ментором для коллег — причем таким, от которого не захочется отказываться. Для каждого члена команды ИИ подберет уникальный трек развития, который учитывает сильные и слабые стороны человека, а также перспективные направления развития компании.

Также Светлана добавила: «В ближайшие пару лет роль контакт-центра необратимо изменится: все стандартные и простые вопросы и операции будет закрывать ИИ. В команде останутся люди, которые будут заниматься сложными и нестандартными вопросами. И появится новая команда, которая поддерживает решения на базе нейросетей. Рутинные операции, которые сейчас выполняются операторами, будут переведены на автоматизированные системы. Одним словом, у людей будет больше ресурсов на интересные, стратегически важные задачи».