AI项目经理，还是项目经理+AI？

        自从chatGPT横空出世，AI是这一段时间的世界热点，AI也被吹的神乎其神，也被很多民众寄予厚望（Pa De Yao Si），希望有一天能够替人类扛下所有（Tong ZHi Ren Lei）。在各种科幻小说、电影中，AI总是能与人类深度融合，混迹人群中而不被人发现，甚至AI自己也认为是人类的一员，却总能有超人的智力、攻击力、防御力，凌驾于人类所知的物理、化学定律之上。但即便是如此超越人类的物种，在人类的想象中始终要与人类的爱恨情仇纠缠在一起，而在现实中，大家作为人类这种位于地球生态顶层的物种，又有几个人会一天到晚跟草丛中的一窝蝼蚁过不去呢？

        AI自上世界40年代以来，发展过程经历几起几落，近几年来，随着计算机硬件、网络等技术发展到一个阶段，各种巨大计算量的算法，能够在可忍受的时间内得出结果，这就让AI迎来了爆发式的增长。当前红得发紫的LLM生成式AI在自然语言处理、图像和视频处理方面，表现出来的交互式完成任务的能力，让人们对AI刮目相看。虽然如此，目前出现的所谓通用型AI干得好的活基本是写诗画画，从网上流传的解答高考试题的结果来看，AI是不折不扣的文科生，数理化基本可以用一塌糊涂来形容。所以通用型超人式的AI，目前还是不现实的，在某个领域高效的的应用，还是需要专用的算法、专门的程序代码，才能发挥作用。从另一个方面来看，AI的基础---算力，成本是非常高的，一块英伟达A100 GPU售价达10万人民币，要构建并运营一个通用型AI，算力投资需要10亿人民币起步。而建立在硅基设备上的算力，提升能力总会到一个极限。另外，AI所耗费的能源也是很可观的，根据美国机构Uptime Institute的预测，到2025年，AI相关业务在全球数据中心用电量中的占比将从2%增加到10%；到2030年，智能计算的年耗电量将占全球发电总量的5%。以上因素都是限制AI发展的现实条件，在基础硬件没有颠覆性的突破的情况下，就像前几次的高峰，AI总是会碰到发展的天花板。

        但是，AI作为高效的自动化工具甚至是助手，可以协助人类使用者提高专业智能，在某些方面中可以极大提高生产率，例如：效率方面，让人类以前需要几百年、几千年都无法得出结果的工作，借助AI能够在几天甚至几秒就能高效准确地完成；专门能力方面，某一类的AI有自身的专业能力，比如LLM生成式AI的写诗画画、产生视频的能力已经超越了绝大多数的人类，人们只要能描述出要求，AI就能做出基本满足所需的成果；信息获取方面，只要描述想获取的内容，AI可以快速地搜索并有条理地整理出在互联网上的相关信息，人类的信息自由度大大提高；自动化方面，机器运作可以连续自动运行，不需要休息、不会有情绪，企业借助自动化设备开展生产，效率和品质都是人工生产不可比拟的。

        在市场容量不变的情况下，总有人被残酷地淘汰出局。人们总说是AI取代了人，现实情况是会用AI、用得好AI、高效生产的企业占领了市场。为了避免被社会淘汰，在项目管理领域迅速地引入AI工具甚至是AI助手，提高管理效率，是适应社会发展的必需应对的现实。在这个前提下，我们需要考虑项目管理中哪些方面可以让AI参与进来，发挥最大作用。下面，我们就畅想在软件类项目中，AI作为人类的自动化工具甚至伙伴，在未来“项目管理+AI”下是什么样的景象。

        首先，在项目管理层面，AI加入以后可以在多个方面带来大的变化，例如：项目规划、项目监控、沟通协作、风险管理等方面。

        在项目规划过程中，AI可以利用自然语言处理技术，可以梳理和分析系统方案、合同、需求清单等文档，协助项目管理人员明晰项目目标；通过机器学习和历史数据分析，预测项目的成本、时间，协助制定进度计划。在项目监控过程中，AI可以通过历史数据学习，协助项目经理为项目的启动、执行、监控和收尾阶段提供精确的时间线预测，并能实时调整项目计划以应对突发情况，如延误或资源冲突等。AI可以自动化地监测项目进程和指标，帮助项目管理者更及时地发现和解决问题。例如，AI系统能够自动计算项目任务的优先级和完成时间，为项目经理提供科学、合理的进度安排建议。AI可以自动跟踪项目进度，更新项目状态，并生成详细的进度报告，这些报告不仅包括关键里程碑的完成情况，还可以包括性能指标和预测结果。在沟通协作方面，AI可以利用自然语言处理技术跟踪和评估团队成员之间的沟通，AI可以分析团队沟通中的情绪和态度，及时发现并解决沟通问题，提高团队的整体工作效率。AI可以自动化和简化与团队成员的沟通，辅助进行团队成员之间的沟通协调，减少误解和延误，比如，根据项目的阶段和任务，智能发送通知和提醒，确保信息的及时传递。AI能够自动安排任务、分配资源，优化工作流程，减少人为错误和时间浪费，确保项目按计划顺利进行。AI可以毫无负面情绪地帮助团队成员解决问题或获取所需信息，实现项目团队成员之间的无缝知识共享。这有助于提高团队的整体效率和项目成功率。在风险管理过程中，AI可以预测潜在风险，通过模式识别和历史数据分析来预测可能发生的问题，帮助制定缓解策略，并实现主动风险管理，从而降低项目失败的可能性，例如，AI技术可以根据历史数据和项目进度来预测项目完成时间和成本，并提前识别可能影响达成进度和成本目标的各种因素。AI可以评估风险的概率和潜在影响，帮助项目经理优先处理最关键的风险。在资源管理方面，AI能够动态评估项目中不同任务的资源需求和团队成员技能，智能化推荐最优的人力资源分配方案，降低资源浪费，提高资源利用效率。对于日常事务处理，AI可以自动执行重复性高的日常任务，如会议安排、报告生成、提醒等，从而让项目经理和其他团队成员能够专注于更重要的工作，自动化还可以减少人为错误和提高工作效率。

        其次，在工程过程层面，AI可以高效地完成简单重复的工作，例如编码、测试，还能协助人类在需求分析、系统设计等过程中提高效率。

        在编码过程中，人类根据系统设计编写代码的工作将不复存在，原先需要N个人月完成的代码编写和自测工作，AI以秒为单位飞速完成，目前需要解决的问题是详细设计如何在设计人员与AI之间交互。对于功能测试，因为代码是AI完成的，出错的概率很低，功能测试真正变成“功能验证”，就像生产线上的品管，而不是像现在的测试人员，因为发现了大量的BUG，而需要频繁地与开发、设计、需求人员进行交互，此部分工作的执行部分交给AI完成，就可以夜以继日，高效地处理。需求分析工作涉及大量沟通、交互等内容，让AI独立完成需求分析工作，近期还不大可能，但在方案编写、原型设计等方面，只要给出明确的指示，剩下的都是AI擅长的工作。架构和系统设计，让AI独立完成，也不大现实，但就架构或系统分析的某些细节让AI给出解决方案，AI还是可以胜任的。

        第三，在系统运维和客服方面。在系统运维方面，很多都是重复的日常检查工作，只要有足够的权限和接口，现有运维软件都能实现，AI的加入可以在问题分析与预警的准确性、及时性方面可以更进一层。对于协助用户使用系统方面，AI也有天然的优势，只要能够充分理解客户需求，AI始终可以提供高质量的服务。

        AI在目前的迅猛发展成果，加上各路资本群魔乱舞而制造的夸张媒体宣传效果，给人们带来了巨大的冲击，也给很多人带来了焦虑。个人认为，人类能够进化到目前这个阶段，是宇宙、自然界几十亿年的优胜略汰的结果，而人类制造的AI想在短时间（几十年）达到人类通用智能的水平，不但需要人类难以承受的巨量技术和资源的投入，而且还有人类对自身认识的哲学问题需要突破，可能性不是很大。当然，AI发展的浪潮也一定会像前面若干次工业革命一样，不断地给人类生产生活带来巨大的改变，比如语音识别与语言翻译、交互式的LLM、自动驾驶等方面已经产生了巨大的影响。对于项目管理这类管理类工作来说，一定是会用AI 工具的高效的项目经理替代了不会用AI工具的低效的项目经理。我们处在这样一个巨变的年代，只能积极地去拥抱变化，用我们掌握的管理理论和框架，与AI结合，提高管理效率，提高项目成功率，才是立于不败之地的生存之道。