50+ AI dalam Statistik Manajemen Proyek – Mendorong Proyek Maju dengan Teknologi Baru

Penggunaan kecerdasan buatan (AI) dalam manajemen proyek menghadirkan peluang baru untuk mengelola proyek dengan lebih efisien. Bagi pemilik bisnis, manajer proyek, dan kantor manajemen proyek (PMO), memanfaatkan kekuatan AI adalah kunci menuju produktivitas yang lebih besar, optimalisasi sumber daya, dan tingkat keberhasilan proyek yang lebih tinggi.

Di Business2Community, kami memahami betapa sulitnya menemukan informasi relevan dan terkini untuk membantu mendorong keputusan proyek. Itu sebabnya kami mengumpulkan lebih dari 50 statistik tentang penerapan AI dalam manajemen proyek dari berbagai laporan dan sumber. Teruslah membaca untuk mengetahui semua tren terkini yang perlu Anda ketahui, termasuk cara AI digunakan, manfaat utamanya, tantangannya, dan banyak lagi.

AI dalam Sorotan Statistik Manajemen Proyek

• 25% kantor manajemen proyek (PMO) di seluruh dunia terkena dampak AI.
• 93% perusahaan yang berinvestasi pada AI dalam manajemen proyek melaporkan laba atas investasi yang positif.
• 66% manajer proyek menganggap penghematan waktu sebagai dampak paling menguntungkan dari otomatisasi proses AI.
• AI dapat meningkatkan tingkat keberhasilan proyek sekitar 25%.
• 80% tugas manajemen proyek akan dihilangkan pada tahun 2023 karena AI mengambil alih fungsi manajemen proyek tradisional seperti pengumpulan data, pelacakan, dan pelaporan.

Bagaimana AI Digunakan dalam Manajemen Proyek?

Teknologi kecerdasan buatan utama yang oleh para pemimpin proyek dalam laporan PMI dikaitkan dengan pekerjaan berkualitas lebih tinggi adalah:

• Solusi anti-bias (68%)
• Sistem pakar (61%)
• Sistem berbasis pengetahuan (59%)

Teknologi AI utama yang oleh para pemimpin proyek dalam laporan PMI dikaitkan dengan produktivitas yang lebih tinggi meliputi:

• Otomatisasi proses robotik (74%)
• Pembelajaran penguatan (64%)
• Pembelajaran mesin (61%)

(Tabel – Teknologi AI dan Kasus Penggunaan PM)

Pembelajaran Mesin dalam Manajemen Proyek

Pembelajaran mesin (ML) mengacu pada cabang kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer belajar dari data dan membuat keputusan yang lebih baik dari waktu ke waktu.

Menurut PMI, 69% organisasi menyatakan bahwa ML akan berdampak pada mereka dalam waktu dekat, sementara 31% sudah merasakan dampaknya.

Kasus penggunaan utama ML meliputi:

• Perencanaan proyek: Pembelajaran mesin mendukung definisi, perencanaan, dan pelaksanaan proyek dengan lebih cepat.
• Manajemen risiko: Pembelajaran mesin digunakan untuk mengantisipasi risiko, mengusulkan tindakan mitigasi, dan secara otomatis menyesuaikan rencana untuk menghindari jenis risiko tertentu.
• Alokasi sumber daya: Pembelajaran mesin membantu manajer proyek mengoptimalkan alokasi sumber daya dengan menganalisis data proyek sebelumnya, keterampilan anggota tim, ketersediaan sumber daya, dan beban kerja.
• Perencanaan tugas: Pembelajaran mesin digunakan untuk menganalisis kompleksitas tugas, perkiraan durasinya, ketersediaan sumber daya, dan faktor lain untuk membantu manajer proyek membuat keputusan yang tepat tentang urutan tugas.
• Analisis: Pembelajaran mesin digunakan untuk memandu prediksi akurat tentang penyelesaian proyek, biaya proyek, dan banyak lagi.
• Kontrol kualitas: Dengan menggunakan pembelajaran mesin, tim proyek dapat menganalisis data dari proyek sebelumnya, mengidentifikasi pola yang menunjukkan potensi masalah, dan mengambil tindakan untuk memitigasi masalah kualitas.
• Peningkatan proses: Pembelajaran mesin membantu manajer proyek mengidentifikasi area peningkatan dengan menganalisis data pada proyek sebelumnya untuk mengetahui inefisiensi atau kemacetan.

Otomatisasi dalam Manajemen Proyek

36% inovator AI dan 17% inovator AI yang lamban dalam studi PMI telah merasakan manfaat otomatisasi.

Faktanya, 66% manajer proyek (PM) menganggap penghematan waktu sebagai dampak paling menguntungkan dari otomatisasi proses kecerdasan buatan. Diikuti oleh kualitas (56%) dan perubahan atau transformasi (53%).Contoh utama otomatisasi dalam manajemen proyek meliputi:

• Perencanaan proyek: Otomatisasi dapat membuat dan memperbarui jadwal proyek dan rencana sumber daya berdasarkan parameter yang telah ditentukan sebelumnya, bahkan ketika parameter tersebut berubah.
• Mengotomatiskan tugas yang berulang: Otomatisasi dapat mengotomatiskan tugas rutin, seperti entri data, pembuatan faktur, dan pembuatan laporan.
• Menyederhanakan proses: Otomatisasi dapat memantau kemajuan proyek, menyederhanakan pengumpulan data, pelaporan, penjadwalan proyek, dan banyak lagi.
• Meningkatkan efisiensi: Otomatisasi dapat membantu proyek berjalan lebih efisien dengan memastikan hasil dilacak secara real-time di seluruh tahap inisiasi, perencanaan, dan pelaksanaan.
• Mengurangi kesalahan manusia: Otomatisasi membantu menghilangkan kesalahan manusia dalam perencanaan, penjadwalan, dan pelaksanaan proyek, sehingga proyek dapat berjalan lebih efisien.

Pemrosesan Bahasa Alami dalam Manajemen Proyek

Pemrosesan bahasa alami (NLP) memungkinkan mesin memahami dan memproses bahasa lisan dan tulisan, termasuk tata bahasa, makna, dan konteksnya. Ini digunakan untuk berbagai tugas manajemen proyek, termasuk:

• Perencanaan
• Peramalan
• Otomatisasi tugas
• Manajemen risiko
• Pemantauan
• Kontrol
• Koordinasi

Kasus penggunaan utama NLP dalam manajemen proyek meliputi:

• Pelingkupan proyek: NLP menyederhanakan pengumpulan dan analisis data yang memakan waktu, memungkinkan PM untuk menentukan cakupan proyek dengan lebih akurat.
• Menghasilkan laporan proyek: NLP dapat mengekstrak data yang relevan dari proyek dan menyiapkan laporan pemangku kepentingan.
• Pemilihan metodologi: NLP dapat menganalisis data proyek dan merekomendasikan metodologi manajemen proyek terbaik untuk setiap proyek.
• Pemantauan kepatuhan: NLP dapat memantau proses dan kebijakan proyek untuk memastikan kepatuhan terhadap peraturan dan standar, mengurangi risiko ketidakpatuhan.
• Otomatisasi fungsi dukungan: Asisten virtual bertenaga NLP mengotomatiskan fungsi dukungan seperti pembaruan status, penilaian risiko, dan analisis pemangku kepentingan.

AI Generatif dalam Manajemen Proyek

AI Generatif merupakan salah satu jenis kecerdasan buatan yang dapat membuat konten atau data baru berdasarkan data atau aturan yang sudah ada. Accenture menemukan 40% dari seluruh jam kerja dapat terkena dampak teknologi ini.

Hal ini karena tugas bahasa menghabiskan 62% waktu kerja karyawan, dan 65% dari waktu tersebut dapat diotomatisasi untuk meningkatkan produktivitas.

Kasus penggunaan AI generatif utama meliputi:

• Perencanaan dan penjadwalan proyek: AI generatif dapat menghasilkan rencana dan jadwal proyek dengan menganalisis data proyek, persyaratan proyek, dan ketersediaan sumber daya. Itu juga dapat membuat jadwal proyek yang dioptimalkan dan menyarankan ketergantungan tugas untuk memastikan pelaksanaan proyek yang efisien.
• Manajemen risiko: AI generatif dapat mengidentifikasi potensi risiko dan menyarankan strategi mitigasi. Hal ini juga dapat mensimulasikan berbagai skenario untuk menilai dampak berbagai faktor risiko pada jadwal dan anggaran proyek.
• Alokasi sumber daya: AI generatif membantu manajer proyek mengalokasikan sumber daya secara lebih efektif dengan membuat estimasi biaya dan menganalisis dinamika tim. Badan ini juga dapat membuat rekomendasi dan menyarankan penyesuaian seiring dengan perubahan prioritas proyek.
• Otomatisasi tugas dan alur kerja: Chatbot dan asisten virtual yang didukung AI dapat mengotomatiskan tugas proyek rutin, seperti mengirim pembaruan status, menjadwalkan rapat, dan menugaskan tugas ke anggota tim.
• Pembuatan dokumen: AI generatif dapat menghasilkan dokumen terkait proyek, seperti laporan, proposal, dan dokumentasi untuk pemangku kepentingan.
• Manajemen pengetahuan: AI generatif dapat membantu dalam menangkap dan mengatur pengetahuan terkait proyek, sehingga memudahkan anggota tim untuk mengakses informasi relevan dan praktik terbaik dari proyek sebelumnya.
• Pelaporan otomatis: AI dapat mengotomatiskan pembuatan laporan status proyek dan dasbor, memberikan wawasan waktu nyata mengenai kinerja proyek.

Analisis Prediktif dalam Manajemen Proyek

Analisis prediktif menggunakan data, algoritme, dan ML untuk memperkirakan hasil proyek di masa depan. Ini memantau perkiraan proyek terhadap kinerja historis untuk mengidentifikasi perbedaan dan membantu PM membuat keputusan yang lebih baik tentang sumber daya, risiko, biaya, dan banyak lagi.

Faktanya, 47% PM mengatakan bahwa analisis prediktif menghemat waktu dan membuat mereka lebih produktif.

Kasus penggunaan utama meliputi:

• Mengungkap wawasan: Alat analisis data yang didukung AI digunakan untuk memproses data dalam jumlah besar, dan mengungkap pola, tren, dan wawasan proyek untuk membantu PM mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan.
• Alokasi sumber daya: Analisis prediktif membantu manajer proyek mengalokasikan sumber daya secara lebih efektif dengan menganalisis proyek sebelumnya untuk mengidentifikasi pola dan tren.
• Manajemen risiko: Dengan menganalisis data proyek sebelumnya, analisis prediktif membantu PM menilai potensi risiko dan mengembangkan langkah-langkah proaktif untuk mengatasinya.
• Pengoptimalan jadwal: Analisis prediktif membantu manajer proyek mengoptimalkan jadwal proyek dengan menganalisis data proyek sebelumnya untuk mengetahui pola dan tren.
• Manajemen biaya: Analisis prediktif menganalisis data proyek sebelumnya dan mengidentifikasi pola, membantu PM memperkirakan biaya proyek dan menganggarkan proyek di masa depan.

Siapa yang Menggunakan AI dalam Manajemen Proyek?

Menurut IBM, 35% perusahaan telah mengadopsi AI, sementara 42% lainnya sedang menjajaki adopsi AI.

Lebih khusus lagi, survei Deloitte menemukan bahwa 25% kantor manajemen proyek (PMO) di seluruh dunia terkena dampak AI.

Dalam laporan Capterra, disebutkan bahwa AI diterima dengan baik dalam manajemen proyek dengan 80% perusahaan menilai tingkat penerimaan mereka agak tinggi (57%) atau sangat tinggi (23%).

Selain itu, 71% perusahaan cukup (42%) atau sangat (29%) memahami penggunaan kecerdasan buatan dalam alat atau perangkat lunak manajemen proyek.

Klik Atas

Click Up adalah alat kolaborasi dan manajemen proyek berbasis cloud yang dikemas dengan berbagai fitur bertenaga AI.

Sebagai salah satu alat AI paling serbaguna yang tersedia di lapangan, alat ini dirancang untuk membantu tim proyek dari semua industri menghemat waktu dan mengelola proyek mereka dengan lebih efisien.Click Up menggunakan AI untuk memberikan kemampuan berikut kepada tim proyek:

• Ringkasan yang didukung AI untuk tugas tim dan kotak masuk email
• Peringkasan dokumen
• Penulisan dan pengeditan AI
• Dukungan pelanggan
• Terjemahan

Amazon

Pengecer terbesar di dunia, Amazon menggunakan AI dan pembelajaran mesin di berbagai area bisnis.

Dari pengembangan produk hingga penyampaian layanan, Amazon memanfaatkan AI di banyak divisinya untuk menyederhanakan proses internal dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Contoh utama bagaimana proyek Amazon menerapkan AI meliputi:

• Chatbots untuk meningkatkan layanan pelanggan
• Pembelajaran mesin untuk rekomendasi produk
• Peramalan produk
• Optimalisasi gudang dan pengiriman
• Mendeteksi produk yang rusak
• Menganalisis tren belanja

Manfaat AI dalam Manajemen Proyek

Beberapa manfaat utama dari teknologi manajemen proyek yang didukung AI meliputi:

• Seleksi dan prioritas proyek yang lebih baik.
• Peningkatan dukungan untuk kantor manajemen proyek (PMO).
• Definisi, perencanaan, dan pelaporan proyek yang ditingkatkan.
• Solusi manajemen proyek tingkat lanjut.

Efisiensi Biaya

Pada tahun 2023, rata-rata global investasi yang terbuang karena kinerja proyek yang buruk adalah 5,2%. AI memiliki kekuatan untuk meningkatkan alokasi sumber daya dan proses manajemen proyek untuk efisiensi biaya yang lebih besar.

Faktanya, menurut laporan adopsi AI Global IBM, 50% organisasi merasakan manfaat dari penggunaan AI, dan 54% mencapai penghematan dan efisiensi biaya.

Dalam survei Capterra tahun 2023, 93% responden yang berinvestasi pada alat manajemen proyek AI melaporkan laba atas investasi (ROI) yang positif dengan 44% menyatakan mereka sangat puas dengan penggunaan teknologi AI dalam manajemen proyek.

Tingkat Keberhasilan Proyek Lebih Tinggi

Hanya 35% proyek yang berhasil diselesaikan, selain itu, 58% praktisi proyek mengalami kegagalan proyek dalam satu tahun terakhir. Lebih jauh:

• 43% proyek tidak selesai sesuai anggaran.
• 48% proyek tidak selesai tepat waktu.
• 31% proyek tidak mencapai tujuannya.

AI berpotensi meningkatkan tingkat keberhasilan proyek sekitar 25%. Hal ini setara dengan nilai triliunan dolar bagi organisasi dan perekonomian secara keseluruhan.

Menurut PMI, organisasi dengan tingkat ketangkasan dan kinerja proyek yang lebih tinggi melampaui organisasi lain dalam penggunaan AI (26% vs. 21). Organisasi-organisasi ini juga lebih banyak menggunakan alat atau perangkat lunak manajemen proyek AI (39% vs. 30).

PM dapat membuat keputusan yang lebih baik dan meningkatkan tingkat keberhasilan dengan memanfaatkan AI. Misalnya, laporan dari PwC menemukan bahwa penggunaan AI untuk menganalisis data proyek dapat meningkatkan tingkat keberhasilan proyek sebesar 15%.

Selain itu, AI dapat mengungkap pola dan outlier dalam data, sehingga sangat membantu pengendalian kualitas proyek. Sistem pengujian tingkat lanjut dapat memeriksa kualitas pekerjaan, mengidentifikasi penyimpangan dari standar kualitas, dan menyarankan tindakan untuk meningkatkan kualitas.

Yang lebih penting lagi, AI dapat menganalisis data dalam jumlah besar untuk menilai potensi risiko dan merekomendasikan langkah-langkah mitigasi risiko. Dengan memberikan lebih banyak visibilitas kepada manajer dan anggota tim dan mengingatkan mereka ketika proyek berjalan di luar jalur, AI berkontribusi pada tingkat keberhasilan proyek yang lebih tinggi.

Kolaborasi Tim yang Ditingkatkan

58% profesional proyek bekerja dari jarak jauh dan semakin banyak tim manajemen proyek yang perlu bekerja sama di berbagai lokasi dan departemen untuk menyelesaikan proyek mereka.

Selain itu, 40% responden dalam survei Manajer Proyek baru-baru ini mengatakan bahwa 76 – 100% proyek mereka memerlukan kolaborasi di luar tim langsung mereka.

Menavigasi pekerjaan dan tim jarak jauh menghadirkan tantangan baru bagi organisasi. Namun, AI dapat meningkatkan komunikasi dan kolaborasi tim.

Faktanya, studi Accenture menunjukkan bahwa model bahasa AI dapat meningkatkan produktivitas tim hingga 25% dengan memfasilitasi komunikasi dan kolaborasi real-time antar anggota tim.

AI dapat digunakan untuk mengidentifikasi tugas mana yang mungkin menyebabkan penundaan, atau anggota tim mana yang mungkin mengalami ketegangan atau berada di bawah tekanan. Hal ini, pada gilirannya, memungkinkan pemimpin proyek mengoptimalkan tim mereka untuk meningkatkan kinerja.

Terakhir, AI dapat mengotomatiskan tugas dan komunikasi rutin, seperti mengirimkan pengingat atau memperbarui status proyek sehingga memberi tim lebih banyak waktu untuk mengerjakan tugas kompleks.

Efisiensi dan Produktivitas Lebih Besar

Membuat laporan dan dokumentasi proyek relevan lainnya membutuhkan banyak waktu dan lebih dari 50% manajer proyek menyadari bahwa mereka menghabiskan lebih dari satu hari untuk menyusun laporan proyek secara manual dalam studi tahun 2021.

Selain itu, 20% manajer proyek mengatakan bahwa dokumentasi adalah tugas yang mereka harap dapat menghemat waktu mereka.

Alat AI dapat memberikan pelaporan instan sesuai permintaan dalam hitungan menit, sehingga memberikan lebih banyak waktu bagi manajer proyek untuk menyusun strategi dan memimpin.

Melalui otomatisasi tugas-tugas administratif seperti penjadwalan dan entri data, AI dapat menghemat hingga 20% waktu PM, memungkinkan mereka berkonsentrasi pada semua tugas yang menambah keberhasilan proyek.

• AI dapat meningkatkan kinerja tim tangkas dengan menganalisis data dan proses tim. Ini juga bisa:Identifikasi potensi hambatan proses manajemen proyek.
• Sarankan cara untuk meningkatkan dinamika tim seperti menyesuaikan beban kerja, meningkatkan komunikasi, atau meningkatkan alur kerja.
• Identifikasi anggota tim mana yang memerlukan bantuan dalam tugas mereka atau prediksi tugas mana yang kemungkinan besar akan diselesaikan pada pertemuan berikutnya.
• Optimalkan kemajuan tugas dengan menentukan keseimbangan optimal antara beban kerja dan kapasitas tim.

Peramalan dan Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik

58% dari seluruh responden dalam survei AI global MIT Sloan menemukan bahwa AI meningkatkan efisiensi dan pengambilan keputusan di antara tim.

Proyek rentan terhadap bias kognitif, terutama pada tahap perencanaan. Dengan mengandalkan data historis dan analisis prediktif, manajer proyek dapat membuat keputusan yang lebih baik mengenai pendekatan proyek dan alokasi sumber daya.Manajer proyek juga harus berurusan dengan banyaknya informasi, yang dapat mempengaruhi pengambilan keputusan dan menyebabkan hasil proyek yang buruk. Manfaat utama penggunaan AI meliputi:

• Intelijen bisnis yang kuat.
• Akses ke data waktu nyata.
• Rekomendasi berdasarkan data di seluruh siklus hidup proyek.
• Peningkatan wawasan proyek.
• Perkiraan yang lebih akurat untuk memandu pengambilan keputusan.

Manajemen Sumber Daya yang Lebih Baik

Dalam laporan pandangan PMO KeyedIn tahun 2023, 52% profesional manajemen proyek kesulitan dengan manajemen sumber daya.

Ketika ditanya bidang pengelolaan sumber daya apa yang paling menantang, perencanaan kapasitas menduduki peringkat teratas dengan 42% jawaban, diikuti oleh:

• Alokasi sumber daya – 37%
• Pemanfaatan sumber daya – 11%
• Pelacakan keterampilan – 7%
• Kontraktor pengelola – 3%

PM dapat mengurangi biaya proyek hingga 10% dengan mengoptimalkan alokasi sumber daya. Hal ini memungkinkan organisasi menyelesaikan proyek dengan lebih efisien dan dengan sumber daya yang lebih sedikit.

22% PMO merasa sulit memutuskan proyek mana yang memerlukan waktu dan sumber daya. Dalam laporan KeyedIn, pernyataan “tidak” terhadap proyek merupakan tantangan terbesar dengan persentase sebesar 42%, diikuti dengan “mencetak” secara akurat nilai proyek portofolio sebesar 33%.

Dengan menggunakan AI, manajer proyek dapat menganalisis berbagai proyek dan mendapatkan wawasan tentang proyek mana yang harus diprioritaskan berdasarkan sumber daya yang tersedia dan faktor lainnya.

Tantangan AI dalam Manajemen Proyek

Berdasarkan survei Capterra tahun 2023, hambatan utama penerapan AI dalam manajemen proyek meliputi:

• Kurangnya strategi yang jelas – 28%
• Masalah etika, privasi, atau keamanan – 26%
• Ketidakdewasaan teknologi AI – 25%
• Dukungan TI yang tidak memadai – 21%
• Keterampilan yang tidak memadai dalam tim proyek untuk menerapkan AI – 20%

Tantangan Tenaga Kerja

Dalam laporan Microsoft tahun 2023, 60% karyawan mengakui bahwa mereka tidak memiliki keterampilan AI yang mereka butuhkan untuk melakukan pekerjaan mereka. Sementara itu, 82% pemimpin bisnis setuju bahwa karyawan memerlukan keterampilan baru agar siap menghadapi pertumbuhan AI.

Demikian pula dalam survei IPMA, hanya 33% responden yang bekerja di organisasi menyatakan bahwa mereka memiliki pengalaman menggunakan kecerdasan buatan dalam manajemen proyek.

Penerapan teknologi AI memerlukan keahlian yang tidak dimiliki banyak organisasi. Keterampilan ini meliputi:

• Memahami dan menerapkan algoritma
• Menafsirkan hasil AI
• Menggunakan AI secara efektif dalam konteks bisnis

Kurangnya pelatihan AI di industri proyek dapat mengakibatkan kesenjangan yang semakin besar dalam pengetahuan AI dan berdampak negatif pada tingkat implementasi AI.

Dalam survei Scope Master, hanya 12% profesional proyek yang mengatakan bahwa mereka telah menerima pelatihan AI yang memadai. Lebih spesifik:

• 33% pada kelompok usia 35-49 tahun dan 42% pada kelompok usia 50-69 tahun belum menerima pelatihan.
• 38% responden dari sektor TI tidak menerima pelatihan AI dibandingkan dengan 24% responden dari sektor konstruksi, manufaktur, dan transportasi.

Tantangan Data

Meskipun 49% responden dalam survei Scope Master kemungkinan besar akan menggunakan kecerdasan buatan untuk menganalisis data dalam jumlah besar dan meningkatkan pengambilan keputusan, sebagian besar responden menyoroti beberapa tantangan terkait data:

• Penggunaan kecerdasan buatan dalam manajemen proyek bergantung pada ketersediaan data yang berkualitas.
• Organisasi harus mencari, membersihkan, menyiapkan, dan mengelola data dalam jumlah besar.
• Menggunakan kembali kumpulan data dan model AI yang sama untuk masalah yang berbeda bisa jadi sulit.
• Ketidakakuratan atau kesenjangan dalam data dapat menyebabkan prediksi menjadi bias atau tidak akurat.

Tantangan Privasi dan Keamanan

Penggunaan AI dalam manajemen proyek menimbulkan masalah etika dan perlindungan data yang serius. Permasalahan utama yang harus dipersiapkan oleh organisasi meliputi:

• Penggunaan etis dan perlindungan data pribadi.
• Penggunaan sistem AI yang adil dan transparan.
• Mengurangi hasil yang diskriminatif atau tidak etis.

Biaya Adopsi Tinggi

Karena tim proyek dan perusahaan yang lebih kecil sering kali memiliki sumber daya dan anggaran yang terbatas, penerapan AI dapat menjadi tantangan tersendiri bagi mereka. Solusi dan teknologi berbasis AI memerlukan investasi awal yang tinggi dalam:

• Perangkat keras
• Perangkat lunak
• Biaya tenaga kerja terampil
• Pelatihan dan pengembangan karyawan
• Peningkatan langkah-langkah keamanan

Biaya penerapan AI bervariasi dari satu bisnis ke bisnis lainnya. Biaya yang dikeluarkan untuk perangkat lunak berkemampuan AI bisa mencapai ribuan dolar per tahun, dan bisa mencapai jutaan dolar bagi bisnis yang ingin memelihara sistem data mereka sendiri atau membentuk tim AI internal mereka sendiri. Sebuah tim AI kecil dapat membebani bisnis hingga $350.000 per tahun hanya untuk biaya tenaga kerja.

Tantangan Integrasi

AI mentransformasikan manajemen proyek, namun integrasinya ke dalam praktik manajemen proyek tradisional masih menjadi tantangan utama bagi bisnis.

Meskipun alat dan teknologi yang didukung AI menawarkan peluang baru untuk meningkatkan hasil proyek, mengintegrasikannya ke dalam alur kerja dan proses yang ada bisa jadi rumit dan mahal.

Lebih dari 70% responden dalam survei IPMA menunjukkan terbatasnya pemahaman terhadap teknologi AI sebagai hambatan utama dalam mengintegrasikan AI ke dalam proses mereka.

Selain itu, karena penggunaan AI dalam manajemen proyek masih relatif baru, belum ada standar atau praktik terbaik yang harus diikuti oleh organisasi atau tim proyek. Hal ini mempersulit pengintegrasian AI ke dalam proses proyek secara konsisten dan efektif.

Masa Depan AI dalam Manajemen Proyek

Menurut Capterra, perusahaan berharap dapat meningkatkan investasi mereka dalam manajemen proyek AI rata-rata sebesar 32% pada tahun 2024.

Pada tahun 2026, adopsi AI dalam manajemen proyek akan meningkat menjadi 49%. Angka ini naik dari tingkat adopsi sekitar 21% pada tahun 2021.

Perubahan Sifat Manajemen Proyek

Pada tahun 2025, RPS Group memperkirakan bahwa AI akan mampu:

• Jadwalkan proyek
• Tetapkan sumber daya
• Buat rencana biaya dasar
• Membantu interpretasi dan administrasi kontrak
• Melakukan penilaian nilai yang diperoleh
• Perkiraan biaya penyelesaian
• Membantu mengidentifikasi tren untuk kapitalisasi peluang dan mitigasi risiko

Pada tahun 2030, lebih dari 80% tugas dalam manajemen proyek akan sepenuhnya didukung oleh data besar, ML, dan pemrosesan bahasa alami.

Perubahan Peran Manajer Proyek

48% profesional proyek percaya bahwa AI sangat mungkin mengubah peran manajer proyek, sementara 24% percaya bahwa hal itu sangat mungkin terjadi.

Namun, banyak yang setuju bahwa AI tidak mungkin sepenuhnya menggantikan manajer proyek.Saat AI mengambil alih tugas-tugas biasa atau rutin, peran manajer proyek dapat berubah menjadi peran strategis dan bukan taktis. PM kemungkinan besar akan menghabiskan sebagian besar waktunya:

• Melatih dan mendukung tim proyek
• Menjaga komunikasi rutin dengan pemangku kepentingan utama
• Menumbuhkan budaya berkinerja tinggi

FAQ