Zarządzanie interesariuszami od zawsze było kluczowym elementem efektywnego zarządzania projektami. Umiejętność identyfikacji, analizy i angażowania osób lub grup wpływających na projekt pozostaje jednym z istotnych elementów, bez których projekt nie ma prawa się udać. Ważne jest jednak to, aby w czasach tak szerokiego dostępu do sztucznej inteligencji, a właściwie zaawansowanych modeli językowych, czyli tajemniczo brzmiących LLMów (Large Language Models), być świadomym nowych możliwości, które mogą poprawić efektywność tych działań.
Rola AI w identyfikacji interesariuszy i analizie ich potrzeb
Sztuczna inteligencja może znacząco wspierać proces identyfikacji interesariuszy poprzez:
- analizę danych – wykorzystanie różnych źródeł informacji, takich jak media społecznościowe czy opinie klientów, pozwala na lepsze zrozumienie kontekstu projektu.
- klasyfikację i segmentację – algorytmy pomagają klasyfikować interesariuszy na podstawie ich wpływu i zaangażowania, co ułatwia priorytetyzację działań i podjęcie decyzji w zakresie strategii zarządzania interesariuszami.
- automatyzację procesów – zbieranie informacji staje się szybsze i bardziej efektywne, co pozwala menedżerom projektów skupić się na kluczowych osobach i grupach.
Gdy już mamy zidentyfikowane wszystkie osoby i grupy, które mogą zaważyć na losach projektu lub projekt może wpłynąć na ich funkcjonowanie, istotne jest zrozumienie ich potrzeb. Narzędzia takie jak ChatGPT , Gemini czy Perplexity mogą wesprzeć ten proces poprzez:
- sprawne przetwarzanie dużych zbiorów danych, identyfikację trendów i preferencji w stosunkowo krótkim czasie. Ocena satysfakcji (wywiady, ankiety, kwestionariusze) i oczekiwań interesariuszy staje się bardziej precyzyjna i ustrukturyzowana.
- przewidywanie reakcji interesariuszy na różne scenariusze, co pozwala na lepsze planowanie działań w projekcie.
Wg PMI Project Manager spędza ok. 75% – 90% czasu na komunikacji formalnej i nieformalnej z interesariuszami projektu. Mając odpowiedniej jakości dane (zgodnie z zasadą „garbage in, garbage out”), jako PM jesteśmy w stanie podejmować bardziej trafne i świadome decyzje. Dane niskiej jakości prowadzą do błędnych wniosków i mogą wprowadzać nas na niewłaściwe tory, co jest szczególnie niebezpieczne w procesach optymalizacji i automatyzacji komunikacji w organizacjach.
Każdy z nas na pewno miał do czynienia z chatbotami, bardziej lub mniej lubianymi. “Nakarmienie” modelu właściwie przygotowanymi danymi pozwala na skuteczniejszą obsługę zapytań, szybsze odpowiadanie na zapytania, a w efekcie poprawia efektywność interakcji. Sztuczna inteligencja jest pomocna także w personalizacji wiadomości. Dostosowanie treści do preferencji odbiorcy zwiększa zaangażowanie i wzmacnia jakość relacji. I jak to w projektach, jeśli nie zmierzymy, nie będziemy wiedzieć, czy zmierzamy w dobrym kierunku.
Monitorowanie działań w czasie rzeczywistym wsparte zaawansowanymi algorytmami pozwala na bieżąco oceniać efekty komunikacji i dostosowywać strategię do zmieniających się warunków.
Nieco praktyki?
Analiza interesariuszy to niezbędny krok w planowaniu projektu, który pomaga określić, w jaki sposób różne grupy i osoby wpływają na projekt oraz jakie mają wobec niego oczekiwania. Dobrze przeprowadzona analiza pozwala dostosować komunikację i działania do potrzeb interesariuszy, co znacząco zwiększa szanse na sukces projektu.
Dzięki wykorzystaniu narzędzi takich jak ChatGPT, ten proces może być szybszy i bardziej efektywny. Aby rozpocząć proces identyfikacji i segmentacji interesariuszy, można zastosować przykładowy prompt (zapytanie), który pomoże AI zrozumieć kontekst projektu i zasugerować odpowiednie grupy:
„Jesteś doświadczonym PM-em projektu wdrożenie nowego systemu CRM dla dużej organizacji z branży farmaceutycznej. Pomóż mi zidentyfikować kluczowe grupy interesariuszy zewnętrznych, które mogą być zaangażowane w ten projekt i na których projekt wpływa. Uwzględnij typowe grupy interesariuszy dla tego typu projektów, ich potencjalny wpływ (W) na projekt oraz poziom zainteresowania (Z) wraz z krótkim opisem W i Z. Podaj również krótką propozycję strategii zarządzania interesariuszami (korzystaj z: W wysoki i Z wysokie: angażuj i aktywnie dbaj, W wysoki i Z małe: dbaj o zadowolenie, W małe i Z wysokie: informuj, W mały i Z małe: monitoruj).”.
Oto rezultat:
Jestem ciekawa Twoich spostrzeżeń. Oczywiście z ChatGPT należy pracować iteracyjnie, doprecyzowując pytanie, jeśli jest taka konieczność i każdorazowo weryfikując poprawność odpowiedzi. Pamiętaj, AI nie jest nieomylna. Jednak wielokrotnie przekonałam się, że takie wsparcie ChatGPT może być mocnym fundamentem do dalszej analizy i pracy nad angażowaniem poszczególnych grup.
Wyzwania związane z wykorzystaniem AI
Pomimo licznych korzyści, warto pamiętać, że wykorzystanie AI w zarządzaniu interesariuszami wiąże się także z pewnymi wyzwaniami:
- Kluczowe jest przestrzeganie zasad ochrony danych osobowych i własności intelektualnej oraz transparentność w zakresie ich przetwarzania. Niewłaściwe zarządzanie danymi poprzez niekontrolowane wypuszczanie danych interesariuszy do sieci może prowadzić do naruszeń prywatności interesariuszy, co z kolei może skutkować utratą ich zaufania do organizacji.
- Nie każda organizacja dysponuje odpowiednimi zasobami, infrastrukturą technologiczną lub kompetencjami, aby skutecznie wdrożyć rozwiązania oparte na AI. Wymaga to nie tylko inwestycji w technologie, ale także szkoleń dla pracowników, co może być czasochłonne i kosztowne.
- Wprowadzanie nowych technologii, takich jak AI, wymaga nie tylko dostępu do narzędzia, ale także zmiany postaw i przyzwyczajeń wśród pracowników i kadry zarządzającej. W kontekście zarządzania interesariuszami, konieczne jest dostosowanie strategii komunikacji i zaangażowania, aby uwzględnić nowe technologie. Pracownicy muszą być otwarci na zmiany i gotowi do nauki, aby skutecznie współpracować z nowymi narzędziami.
- Modele AI mogą generować błędne informacje (tzw. halucynacje), co w kontekście zarządzania interesariuszami może prowadzić do nieporozumień lub błędnych decyzji. Ważne jest, aby menedżerowie projektów mieli świadomość ograniczeń technologii i byli gotowi na krytyczną ocenę wyników generowanych przez AI.
- Integracja AI w procesy zarządzania projektami zmienia tradycyjne role interesariuszy. Zmiany te mogą prowadzić do lepszej współpracy, ale także mogą wywołać obawy związane z utratą kontroli nad procesami decyzyjnymi. Istotne będzie budowanie zaufania poprzez otwartą komunikację oraz wspólne ustalanie celów.
- Wykorzystanie AI wiąże się z ryzykiem uprzedzeń „zaszytych” w modelach sztucznej inteligencji, które mogą wpływać na wyniki analizy interesariuszy. Dlatego ważne jest regularne audytowanie modeli AI oraz zapewnienie różnorodności danych używanych do ich trenowania.
Mam nadzieję, że tym wpisem przybliżyłam Ci możliwości jakie się kryją za wykorzystaniem sztucznej inteligencji w sferze zarządzania interesariuszami w projektach. Modele LLM mogą znacząco ułatwić analizę potrzeb interesariuszy oraz komunikację, kluczowe jest jednak, aby pamiętać o etyce i odpowiednio przygotować organizację do pracy z AI.
Artykuł przygotowała
Iwona Cydejko
Change Manager, Project Manager
PMP®, APMG Change Management Practitioner®, Scrum Fundamentals Certified (SFC™)
