探索AI在PM領域的
應用與效益

AI技術正在迅速崛起，並快速取代人類的日常工作事項，《2023 PMI專案管理全球年度調查》指出，高達21%受訪者持續或經常使用AI做專案管理；並有高達82%高階領導者認為，AI在未來5年內會對專案管理產生相當程度的影響。

 

有了AI幫我們處理重複性任務後，人類便能將更多的時間與心力，投注在創新與發明。AI在各類工作中皆有顯著的貢獻，其中亦能有效提升PM（專案經理／產品經理）的工作效率。

 

AI可以在哪些方面協助PM提升工作效率？以下分為9個面向說明：

 

1. 數據分析與市場預測

 

AI可以透過數據挖掘技術，蒐集大量用戶資料數據，例如用戶點擊次數、停留時間、點擊功能等......並從數據中定位出用戶的真實需求，以利企業可依據客戶需求，不斷改善或開發產品功能。

 

AI不僅能針對已開發的商品進行建議，還能針對未來市場做預測。AI能夠結合歷史市場數據、競爭者分析、用戶回饋等多重資訊，預測市場的需求趨勢。透過時間序列預測、聚類分析和回歸分析等技術，預測不同區域、不同市場的用戶需求、競爭狀況等。

 

如果沒有AI的大數據資料分析，PM當然也可以觀察數據以調整或預測產品，但相較AI來說，人類較難處理並分析大量資料，更遑論據此做出最有利產品的決策，因此這部分若仰賴AI，可節省效率又增進表現。

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2. 專案規劃

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根據以往專案的數據，AI可以為每項任務提供更精確的時間預估，並根據專案最終目標擬定階段性任務，幫助專案經理制定更加符合現實的計劃。

 

AI的幫助能減少人為預估偏差，讓專案時間表更精準，避免不切實際的時間預期；且確保任務的分配更加合理、資源利用最大化，避免過度分配或資源浪費。

 

3. 任務管理

 

AI可以根據每位成員不同的職能、經驗和工作量，加上每個任務的預測完成時間，進一步分配適合的任務。確保避免人工分配任務而造成的錯誤。

 

由AI協助任務分派的管理，可以幫助PM優化工作流且提高效率，最重要的是．確保任務在時間內完成。

 

4. 溝通協作

 

在團隊間的溝通協作方面，AI可以幫助PM安排會議、發送提醒、整理會議紀錄等；還能夠根據歷史對話數據，學習如何自動回應常見的問題，像是項目狀況、需求更動、進度更新等。

 

這麼做除了可以幫PM節省安排的時間，還可以確保不遺漏任何細節，增加團隊協作的順暢性和效率，讓PM能夠集中精力處理更高層次的問題。
 

5. 進度監控

 

AI可以綜合進度、質量、風險等多重指標進行監控，並分析專案中每個任務的實際進度與預期進度的偏差，自動提醒PM哪些部分落後，哪些部分提前完成。

 

來自AI如此即時的回饋，能讓PM及時發現問題並做出調整，確保專案不會偏離既定目標。

 

6. 風險管理

 

透過對開發／調整產品過程中的各類數據，AI還可以控管可能出現的風險，例如分析任務的進度、資源的使用情況以及過往項目的數據，AI可以預測哪些任務可能會延誤，哪些可能會超出預算，甚至能預測某些功能的開發可能會遇到技術難題。

 

AI不只告知可能風險，更能提供如何應對風險的建議，不僅能提供多種情境下的風險處理策略，幫助PM做出最佳選擇，減少人工風險評估的錯誤或延遲，使整體管理更加靈活與精準。

 

7. 成本控制

 

AI可以根據過去的數據進行預算預測，分析專案的支出模式，幫助PM監控專案開支；還能分析專案中的成本結構，提出可能的成本節省方案；在專案執行過程中實時追蹤預算消耗情況，AI可以及時發現異常並發出警報。

 

以上能確保專案不會超出預算，避免資金問題影響專案進行；更能幫助專案經理在預算內達成更高的專案效益，實現成本效益最大化。

 

8. 品質保證

 

在產品或專案完成後，AI可以就過去的錯誤模式和已知的問題範本，自動生成測試用例，以測試新的功能是否符合標準。AI會檢測代碼中的錯誤、漏洞和性能瓶頸，並根據測試結果提供詳細的錯誤報告。

 

透過自動化測試，AI能及早發現錯誤，減少人工測試的時間和成本，並提高測試的全面性和準確性。

 

9. 報告生成

 

AI根據專案的最新進度和數據自動生成各種報告，如週報、月報、進度報告等。這些報告可以包括項目進度、預算控制、風險評估等內容，為PM節省下文書處理的時間。

 

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AI協作有利於替PM完成基礎的自動化任務，讓PM可以將心力專注在更高階的任務上，如與客戶溝通、了解客戶需求、思考產品是否可結合新技術等......協助推進產品／專案往更高品質以及更完善規劃的方向邁進。