Il project management per l’innovazione, tra best practices e opportunità dell’AI

In un mondo in rapida evoluzione, l’innovazione è diventata un elemento cruciale per la competitività e la crescita aziendale. La gestione efficace dei progetti di innovazione richiede competenze specifiche di project management, l’adozione di best practices e software dedicati che possono fare la differenza tra il successo e il fallimento di un’iniziativa, consentendo di pianificare, eseguire e monitorare i progetti per raggiungere obiettivi specifici entro determinati limiti di tempo.

Secondo uno studio del Project Management Institute (PMI) oltre l’80% delle organizzazioni che utilizzano tecniche di project management raggiunge i propri obiettivi con il budget previsto, rispetto al 36% delle organizzazioni che non utilizzano le medesime tecniche. Il project management consente inoltre di rispettare le tempistiche (75% vs 49%) e la soddisfazione degli stakeholder (85% vs 55%), con importanti ricadute in termini di sviluppo.

È fuorviante, tuttavia, ritenere che la figura professionale del/della project manager sia meramente tecnica, circoscritta alla conoscenza e all’utilizzo di metodologie e strumenti nelle varie fasi del ciclo di vita del progetto. L’attività di project management richiede infatti una spiccata attitudine e sensibilità manageriale, in particolare per quanto riguarda le competenze in termini di leadership, gestione del team, negoziazione, problem solving, pensiero e pianificazione strategica. Una vera e propria “disciplina”, quindi, che nei processi di innovazione si rivela fondamentale a causa dell’incertezza e della complessità intrinseche.

Quattro best practices di project management da seguire in un progetto di innovazione

Nel project management di un progetto di innovazione ci sono quattro best practices da seguire con attenzione per assicurare una buona riuscita:

1. Definizione chiara degli obiettivi, pianificazione dettagliata. Stabilire obiettivi chiari e specifici all’inizio del progetto è essenziale per allineare le aspettative e guidare le decisioni del team, così come è fondamentale distinguere tra “in scope” e “out of scope”, pianificando le attività, i ruoli, le responsabilità, le scadenze, le milestone e le risorse allocate.
2. Stakeholder management, team management e comunicazione efficace. Coinvolgere gli stakeholder fin dalle prime fasi del progetto aiuta a garantire che i loro requisiti e aspettative siano compresi e gestiti adeguatamente. Nelle fasi successive è essenziale mantenere una comunicazione chiara e trasparente tra tutti i membri del team e gli stakeholder, fissando momenti di allineamento periodici, costanti ed efficaci.
3. Monitoraggio e controllo e gestione del rischio. Identificare e valutare i rischi potenziali consente di prepararsi in anticipo a eventuali problemi e predisporre azioni di mitigazione. Utilizzare strumenti e tecniche per monitorare l’avanzamento del progetto rispetto al piano originale permette di identificare e correggere tempestivamente le eventuali deviazioni.
4. Lezioni apprese e formazione continua. investire nella formazione dei dipendenti e documentare e analizzare le lezioni apprese durante e dopo il progetto aiuta a migliorare continuamente i processi e a evitare errori futuri. Prendersi del tempo sufficiente per fare una “post project review” è un’attività spesso sottovalutata ma di grande valore aggiunto per il progetto appena concluso e per quelli futuri.

L’integrazione dell’AI nei software di project management e i benefici attesi

Come molte altre discipline, il lavoro del/la project manager è un’attività in evoluzione e soggetta ai continui cambiamenti tecnologici. Non è una novità, infatti, che a livello globale la maggior parte delle aziende abbia adottato software di project management (oltre due su tre, secondo TheCircularBoard) spinte soprattutto dall’imperativo di migliorare la collaborazione fra i team, ottimizzare la gestione delle risorse e tenere sotto controllo tempi e costi dei progetti.

In questo scenario, dove l’adozione del software ha consentito di liberare tempo e risorse preziose per le attività a più alto valore aggiunto, si integra ora l’intelligenza artificiale all’interno delle piattaforme più conosciute come Asana, Notion, Monday.com, fortemente premiate in questo dagli investitori (secondo Crunchbase Notion dalla sua nascita ha raccolto in totale 275M$, mentre Monday.com e Asana sono quotate in borsa). Secondo la Harvard Business Review l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei software di project management è destinato a diventare predominante entro il 2030.

Ad oggi, questi software utilizzano già l’AI per automatizzare task ripetitivi e fornire analisi predittive per indentificare potenziali ritardi e suggerire azioni correttive che aiutino a gestire i flussi di lavoro e le priorità. Sono già presenti, inoltre, assistenti di scrittura integrati che forniscono traduzioni simultanee, riepiloghi delle principali attività di singoli progetti (o portfolio di progetti), e chatbot conversazionali che danno risposte immediate sullo stato di avanzamento dei lavori, riducendo drasticamente il tempo delle riunioni di allineamento.

L’implementazione dell’intelligenza artificiale nel project management comporta, tuttavia, anche una serie di rischi e problematiche che le organizzazioni devono considerare attentamente, come l’eccessiva dipendenza dai singoli strumenti e la fiducia nella loro infallibilità, soprattutto in caso di dati incompleti, inaccurati o fortemente caratterizzati da “bias” in fase di addestramento degli algoritmi. Da non sottovalutare, infine, gli aspetti legati alla cybersecurity e alla privacy dei dati stessi, insieme ai costi di implementazione delle infrastrutture tecnologiche e della formazione del personale destinato all’utilizzo dei software stessi.

La quinta “best practice”: bilanciare innovazione tecnologica e competenze umane

Date queste premesse, e nonostante la complessità di automatizzare interi processi che richiedono la difficile integrazione di capacità tecniche e competenze relazionali, è indubbio che l’intelligenza artificiale e i software di project management diventeranno sempre più capillari all’interno delle organizzazioni, soprattutto quelle di ridotte dimensioni e risorse come le startup. Risulta, dunque, necessario affrontare questa rivoluzione con consapevolezza e attenzione ai limiti.

Gli strumenti di intelligenza artificiale offrono un elevatissimo potenziale di trasformazione e di massimizzazione dei risultati, ma è fondamentale ricordare che uno strumento resta uno strumento, e che sta alle organizzazioni adottare un approccio proattivo e bilanciato che valorizzi sia l’innovazione tecnologica che le competenze umane: sarà questa, con ogni probabilità, la quinta “best practices” da seguire nel prossimo futuro.

Argia Galliano

SkyDeck Europe Operations Manager