Vezessük együtt a projekteket!

Okos gép lesz a projektmenedzser megbízható kollégája? Mit és mennyi munkát bízhat majd rá?

Két hete fogtam bele a mesterséges intelligencia vállalati alkalmazásába, azon belül is a projektmenedzser és az “okos” gép kapcsolatába. Ez a sorozat harmadik (befejező) része.

A testtel nem rendelkező, csak szoftverként megjelenő robot át tud venni egyszerű vállalati folyamatokat az embertől – ez az RPA (robotic process automation, robottal végzett folyamatautomatizálás), amit már sok területen használnak sikeresen, és a projektekkel kapcsolatos feladatok egy részét is el tudja végezni.

Ezt nem nevezzük mesterséges intelligenciának, de azokban a feladatokban, ahol rengeteg fajta és óriási mennyiségű információ alapján kell gyorsan döntéseket hozni, már az is szerepet kaphat.

Adatból és információból egyre több áll rendelkezésre mindenhol – természetesen projektekben is. A hagyományos adatforrások mellett megjelennek IoT-eszközök, szenzorok, amik a feladatainkkal kapcsolatos gépekből, eszközökből hihetetlen mennyiségű adatot tudnak közvetíteni. Ezeket össze kell gyűjteni, tárolni kell, és gyorsan és pontosan fel kell dolgozni, ha valóban hasznosítani akarjuk őket. Ez valóban lehetséges, ezt igazolja például a légiközlekedés. A légitársaságok és a gyártók már évek óta használnak különböző „okos”, sőt mesterségesen intelligens gépeket arra, hogy csökkentsék a problémákat és növeljék az üzembiztonságot. Ha ezt a komplexitási szintet tudják kezelni, akkor kevés projekt adatai lehetnek kezelhetetlenek számukra. (Azt – sajnos – nem állíthatjuk, hogy néha nem követnek el súlyos hibákat, amikor a gép és az ember együttműködését kell megvalósítaniuk.)

Az biztosnak látszik, hogy rengeteg információ gyors és hiánytalan feldolgozása, elemzése, és ezek alapján döntési javaslat tétele olyan tevékenység, amire a gépek képesek lesznek. Ami most még hiányzik, és egyelőre nem is látszik a közeli eljövetele, az az a mesterséges intelligencia, amelyik elmagyarázza, hogy miképp jutott erre a következtetésre, sőt arról is mond valamit, hogy milyen eséllyel van igaza. Ez óriási eredmény lesz, ha valaha létrejön. Ennek hiányában, vagy „vakon” hiszünk a gépnek, vagy megpróbáljuk saját magunk ismét elvégezni az elemzést. Erre viszont nem vagyunk képesek, vagy csak sokszoros idő ráfordításával. Akkor meg minek a gép?

A gépi „gondolkodás” megértése a célja az explainable artificial intelligence (XAI) kutatásoknak, amikkel például az amerikai hadsereg is foglalkozik.

Ilyen kételyei és kérdései vannak most a mesterséges intelligenciát használó embernek, mert nem lát bele a folyamatokba:

• Miért ezt tetted? Miért nem valami mást?
• Mikor vagy sikeres, és mikor tévedsz?
• Mikor bízhatok benned?
• Hogy javítom ki a hibáidat?

Ha a gép magyarázatot is fog majd fűzni a javaslataihoz és a döntéseihez, egy nagy lépéssel kerülünk közelebb a fenti kérdések megválaszolásához és a bizalom kialakulásához.

A sok sikeres alkalmazás mellett ne veszítsünk szem elől két fontos korlátot!

• A gépi intelligencia – meglepően jó eredményei mellett is – valójában nagyon messze van az emberi intelligenciától! Minden alkalmazási példában az történik, hogy egy specifikusan arra a feladatra kiválóan alkalmas megoldást hoznak létre, de ez más területen nem alkalmazható. Az általános érvényű mesterséges intelligencia (artificial general intelligence, AGI) még nagyon messze van, ha egyáltalán létrejön valamikor.
• Még az egy konkrét célra készített, arra optimalizált mesterséges intelligencia is tud óriási, ember számára elképzelhetetlen hibákat elkövetni. Erre főleg a képfeldolgozás, a képek értelmezése területén látunk érdekes példákat. Ez nagyon fontos probléma, hiszen az alkalmazások jelentős részében van szükség képek megértésére (pl.: orvosi diagnosztika, önvezető autó, minőség-ellenőrzés, háború). Ma még nem realitás, de a mesterséges intelligenciával támogatott döntések elterjedése után már valósággá válhatnak az olyan támadások is, amik a gép „átverésén” alapulnak. Éppen nemrég került napvilágra egy olyan eset, amikor a kórházi CT-t babrálták meg, és így tévesen mutatott daganatot. Ez arra mutat, hogy “igény” van a gép átverésére.

A jelek szerint az ember és a gép közös munkájára még jó darabig szükség lesz, nem hagyhatjuk magára a gépet!

Ha megnézzük az oxfordi kutató előbb bemutatott listáját azokról a munkakörökről, amiket el tudnak venni a robotok, mindjárt találunk rajta kettőt, ami releváns lehet a projektekben. A középvezető és a jelentésíró robotok beléphetnek a projektcsapatokba, el tudják végezni a munka egy részét. Ami azt illeti, számokból jelentést írni már ma is tudnak az „okos” gépek. Nem kisebb hírügynökségek, mint az Associated Press, a Dow Jones, a Bloomberg és a Reuters íratnak üzleti információkból cikkeket a gépekkel. Ezek túlnyomó részben jók és hasznosak, de a finom nüánszok hiánya miatt többen bírálják is őket.

Ha nekik jó, talán a heti és havi projektjelentések egy jelentős részét is rá lehet bízni a gépesített asszisztensre. A projektvezető egy ideig még ellenőrzi a szöveget, de előbb-utóbb összecsiszolódnak a géppel, és utána már látatlanban adja tovább a jelentést.

Nap mint nap jönnek ki újabb eszközök és alkalmazási lehetőségek – és a projektvezetés sem kivétel ezek alól. Ezek – egyelőre – nem tűzik ki célul, hogy a gép önállóan vezessen projekteket, de segítséget ígérnek benne, például:

• A megfelelő projekttagok kiválasztása, a szerepek kiosztása.
• Az emberek munkájának, teljesítményének monitorozása, és megfelelő feladatokkal való folyamatos ellátásuk.
• Tudáskezelés. Ha a projekttel kapcsolatos kommunikációból ki tudjuk válogatni a lényeges, később is hasznos információt és tudást, akkor nagy lépést teszünk azon az úton, hogy egy projekttag távozásával ne veszítsünk tudást.
• Biztonságos munkakörnyezet. Veszélyes munkahelyeken (építkezés, gyár) sok érzékelő és kamera termel rengeteg adatot. Ezek elemzésével időben felismerhetünk veszélyes helyzeteket, mielőtt még bekövetkeznének.
• Az információbiztonsági kockázatok észlelésében is nagyon fontos szerepet tud játszani az adatgyűjtés és -elemzés. A mesterséges intelligencia alkalmazása ezen a területen már nem újdonság.
• Minőségellenőrzés. A gép sosem fárad el, sosem unja meg újra és újra elvégezni a méréseket, teszteket, ellenőrzéseket. A határidő közeledtével sem lesz elnézőbb (hacsak nem éppen azt várjuk tőle).

Úgy gondolom, hogy ezek fényében a projektmenedzsereknek érdemes elgondolkodniuk a cikksorozat második részében feltett kérdéseken, és a saját munkájukra vonatkozó válaszokat megtalálniuk. Tartsák ujjukat a változások ütőerén, hogy ki tudják használni az új lehetőségeket. Nagyon fontos az is, hogy cseréljenek tapasztalatokat – így találják meg, hogy mi működik jól, mivel van probléma az új „okos” megoldások és módszerek közül, mit hogyan lehet a leghasznosabban alkalmazni.

Kedves Projektvezető Olvasó!

• Mit gondolsz az előző részben feltett kérdésekről?
• Mi a véleményed a fenti listáról? El tudod képzelni, hogy ezeket a feladatokat átadd egy gépnek? Mennyire bíznál meg benne?

Erről fogunk beszélgetni, vitatkozni a 41. PM Műhelyen április 25-én 16-18 óra között a Budapest. XI. Magyar Tudósok körútja 2. alatt a BME I.ép. B.110 teremben.

Ez a cikk jelentős mértékben azon a kutató munkámon alapszik, amit a 22. Projektmenedzsment Fórumra készülve végeztem 2019 elején, és erősen hasonlít a konferencia kiadványában megjelent írásomra, annak utolsó harmadára.

A sorozat első két darabja itt található:

• Munkába állt az okos gép
• Robot a projektmenedzser mellett