AI가 프로젝트 관리를 혁신하는 방법

Exploding Topics에 따르면 프로젝트 관리자의 약 85%가 동시에 여러 프로젝트를 저글링하는 것이 현실입니다. 대부분의 경우 두 번째 프로젝트는 첫 번째 프로젝트보다 덜 중요하지 않습니다. 이것이 바로 프로젝트를 효율적으로 관리하는 것이 회사의 성패를 좌우할 수 있는 이유입니다.

당신은 당면한 많은 작업을 가지고 있습니다. 팀을 조정하고, 빡빡한 마감일을 맞추고, 물론 고객의 변화하는 요구 사항을 고려해야 합니다. 따라서 프로젝트 관리자가 워크플로를 간소화하고 생산성을 높일 수 있는 새로운 방법을 원하는 것은 당연합니다. 

인공 지능(AI)을 도입하십시오. 프로젝트 관리 소프트웨어 시장은 2023년 현재 70억 달러 이상으로 평가되고 있으며, AI 기술은 빠르게 성장하는 산업에서 그 자체로 물결을 일으키고 있습니다. AI는 단순히 미래형 기술이나 추상적인 개념에 관한 것이 아닙니다.

이는 프로젝트 관리자와 대기업이 프로젝트에 접근하고 실행하는 방식을 이미 변화시키고 있는 매우 실용적인 도구입니다. 프로젝트 관리를 위한 AI는 의사 결정을 개선하고 일상적인 작업을 자동화하는 등 훨씬 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

그렇다면 AI는 프로젝트 관리를 정확히 어떻게 변화시키고 있으며, 특히 마케팅 전문가에게 어떤 의미가 있을까요?

프로젝트 관리를 위한 AI란?

이름에서 알 수 있듯이 프로젝트 관리용 AI는 기계 학습 알고리즘을 활용하여 프로젝트 및 프로젝트 팀 관리의 특정 측면을 향상시키는 것입니다. AI는 프로젝트 관리자를 다음과 같이 지원할 수 있습니다.

• 자동화
• 예측 분석
• 워크플로우 최적화
• 위험 완화
• 계획
• 자원 할당
• 의사 결정

AI의 가장 강력한 기능 중 하나는 예측 분석 또는 예측입니다. 산더미 같은 데이터를 살펴보고 유용한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 또한 AI는 실시간 데이터를 분석하고 즉각적인 솔루션을 생성하므로 필요할 때 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

또한 잠재적인 장애물이 발생하기 전에 발견하고 프로젝트를 순조롭게 진행할 수 있습니다. 일반적으로 작업 관리 및 팀 협업에만 초점을 맞추는 기존 프로젝트 관리 도구와 달리 AI 기반 플랫폼은 다음과 같은 몇 가지 추가 기능을 통합합니다.

• 액션 포인트를 추출하고 그로부터 태스크 생성
• 긴 대화를 짧고 실행 가능한 요약으로 압축
• 자연어 질문에 대한 즉각적인 답변 얻기
• Advanced Analytics – 예측 및 대화형 분석

AI가 프로젝트 관리를 혁신하는 방법

AI가 산업 전반에 걸쳐 프로젝트 관리를 어떻게 변화시킬지 살펴보는 다양한 방법이 있습니다. 프로젝트 수명 주기의 모든 단계를 개선할 수 있는 다양한 이점을 제공하며 기존 기능을 더욱 향상시키기 위해 새로운 기능을 추가하는 지속적인 발전을 제공합니다.

또한 AI가 프로젝트 관리를 혁신하는 5가지 방법을 더 소개합니다.

1. 자동화를 통한 효율성 향상

AI의 가장 즉각적이고 가시적인 이점 중 하나는 반복적인 작업을 자동화할 수 있다는 것입니다. 회의 일정을 잡거나 시간을 추적하는 등 AI 기반 도구가 이를 수행할 수 있습니다. 시간이 많이 걸리는 관리 작업을 처리하고 프로젝트 관리자가 전략적이고 창의적인 작업에 더 많은 에너지를 쏟을 수 있도록 합니다.

예를 들어, AI는 수동으로 작업을 할당하거나 프로젝트 타임라인을 조정하는 대신 프로젝트 데이터를 분석하여 리소스 가용성을 파악할 수 있습니다. 따라서 업데이트된 일정과 작업 할당을 자동으로 생성할 수 있습니다. 결과적으로 많은 시간을 절약하고 인적 오류의 가능성을 줄여 보다 원활하고 효율적인 프로젝트 완료로 이어질 수 있습니다.

2. 더 나은 의사 결정을 위한 데이터 기반 인사이트

프로젝트 관리에서 AI의 두 번째 중요한 측면은 데이터 기반 인사이트입니다. 프로젝트 관리자가 결정을 내리기 위해 직관에 의존해야 했던 시대는 지났습니다. 이제 방대한 데이터 세트를 처리하고 주로 프로젝트 진행 상황에 대한 실행 가능한 인사이트를 생성할 수 있는 AI를 갖게 되었습니다.

전부는 아니지만 프로젝트 관리 도구를 위한 가장 유능한 AI는 과거 프로젝트 데이터를 분석하여 추세를 식별하고 잠재적인 과제나 기회를 예측할 수 있습니다. 예를 들어 프로젝트의 위험 수준을 평가할 수 있습니다.

이를 통해 프로세스를 통해 잠재적인 병목 현상에 대한 통찰력을 얻을 수 있으며 데이터 패턴을 기반으로 솔루션을 제안할 수도 있습니다(사용 중인 AI의 기능에 따라 다름). 이것의 주요 목적은 프로젝트 관리자가 추측하지 않도록 하는 것입니다.

3. 확장성 및 유연성

이제 비즈니스가 성장함에 따라 처리해야 하는 프로젝트의 복잡성도 커질 것입니다. 더 많은 다층 프로젝트를 갖게 될 것입니다. 일부 작업은 프로젝트의 여러 계층을 통해 실행되는 반면 다른 작업은 향후 작업을 차단합니다. 이는 워크플로가 중단되지 않도록 해야 하는 프로젝트 관리자에게 추가적인 스트레스를 가중시킵니다. 바로 이 부분에서 AI 기반 플랫폼이 감독이나 통제력을 잃지 않고 운영을 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 프로젝트 관리자는 중요한 세부 정보를 잃지 않고 더 크고 복잡한 프로젝트 포트폴리오를 쉽게 감독할 수 있습니다. 이러한 유형의 확장성은 한 번에 여러 캠페인이나 이니셔티브를 저글링해야 하는 마케팅 팀에 특히 유용합니다.

인공 지능은 예산, 우선순위 또는 타임라인을 처리하는 등 여러 프로젝트를 동시에 관리하는 데 도움이 됩니다.

4. 인적 오류 감소

때로는 가장 경험이 풍부한 프로젝트 관리자조차도 실수를 할 수 있습니다. 물론 프로젝트 관리자가 저글링해야 하는 작업이 많을수록 이러한 오류가 발생할 가능성이 높아집니다.

따라서 데이터를 분석하고 (패턴과 논리를 기반으로) 추천을 하는 AI의 능력은 인간의 작업량을 줄일 수 있습니다. 가장 중요한 것은 수동 작업이 덜 필요하기 때문에 인적 오류가 줄어들 수 있다는 것입니다.

프로젝트 관리용 AI 도구가 있는 경우 팀 리더는 자체 학습 알고리즘을 사용하여 데이터의 불일치를 발견할 수 있습니다. 잠재적인 위험을 조기에 식별하고 솔루션을 더 빨리 제시할 수 있습니다. 결과적으로 인적 오류로 인한 전체 비용이 크게 절감됩니다.

또한 AI는 실시간으로 프로세스를 지속적으로 모니터링하고 조정할 수 있습니다. 이렇게 하면 예상치 못한 상황에 관계없이 프로젝트가 순조롭게 진행될 수 있습니다.

5. 협업 및 커뮤니케이션 강화

프로젝트 관리에서 AI의 또 다른 핵심 측면은 팀 구성원 간의 효과적인 커뮤니케이션입니다. AI 도구가 있으면 협업을 위한 더 나은 기회가 있습니다. 예를 들어 스마트 AI 기능을 사용하여 보다 간소화된 방식으로 업데이트를 공유하고, 질문하고, 피드백을 제공할 수 있습니다.

프로젝트 상태나 마감일에 대한 일상적인 질문에 답할 수 있는 AI 기반 챗봇을 생각해 보십시오. 팀 구성원이 수동으로 로그인하여 프로젝트 진행 상황 보고서의 모든 분을 모니터링할 필요가 없을 때 시간을 절약할 수 있다고 상상해 보십시오.

또한 더 많은 시간을 할애할 수 있을 때 보다 역동적인 문제에 집중하여 작업의 최종 결과를 개선할 수 있습니다. 또한 AI 기반 프로젝트 관리 플랫폼은 이해 관계자에게 진행 상황을 자동으로 업데이트할 수 있습니다. 이렇게 하면 수동 체크인 없이 모든 사람이 동일한 정보를 공유할 수 있습니다.

프로젝트 관리에서 AI의 이점

일부 프로젝트 관리자는 AI가 자신의 일자리를 빼앗기 위해 등장했다고 생각하는 것 같습니다. 그러나 Slingshot와 같은 AI 기반 플랫폼은 보완 수단일 뿐입니다. 이를 통해 관리자는 팀을 관리하고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 등의 능력을 향상시킬 수 있습니다.

1. 리스크 관리를 위한 예측 분석

프로젝트 관리에서 AI의 가장 강력한 응용 분야 중 하나는 위험을 예측하고 위험이 확대되기 전에 완화할 수 있다는 것입니다. AI 알고리즘은 과거 프로젝트 데이터를 분석하고 패턴을 찾아냅니다.

이렇게 하면  프로젝트의 일정과 리소스 사용률에 영향을 줄 수 있는 잠재적인 위험을 식별할 수 있습니다. 예를 들어 AI 도구를 사용하여 과거 프로젝트 결과를 공유하여 현재 프로젝트 데이터와 비교할 수 있습니다. 이렇게 하면 소프트웨어가 다음과 같은 위험을 예측하는 데 도움이 됩니다.

• 지연
• 예산 초과
• 자원 부족

이러한 유형의 선견지명이 있다면 위험을 피하기 위해 효과적이고 능동적인 변경을 수행할 수 있습니다.

2. 향상된 리소스 관리

프로젝트 관리에서 AI의 가장 큰 이점은 인적 자원, 예산 또는 시간과 같은 리소스를 관리하는 것입니다. 도전적일 수 있으므로 AI를 사용한 프로젝트 관리 도구를 사용하면 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 

자원 할당 패턴을 분석하여 작업 및 예산과 같은 다양한 자원을 관리하기 위한 최적의 전략을 권장함으로써 이를 수행할 수 있습니다. 또한 이러한 도구는 팀 구성원의 작업량과 전문성을 평가할 수 있습니다.

물론 이 데이터는 과거의 성능 평가에서 가져온 것입니다. AI가 최상의 과제를 제안하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 마케팅 캠페인에서 이는 올바른 작업을 처리할 수 있는 팀을 만들기 위해 올바른 전문가를 선택하는 동시에 번아웃 위험을 줄이면서 생산성을 약속하는 것을 의미합니다.

3. 팀 간 협업 개선

협업은 성공적인 프로젝트 관리의 근간입니다. 따라서 프로젝트가 복잡해질 때 성공을 보장하는 가장 중요한 요소는 팀 간의 명확한 의사 소통 입니다.

예를 들어, 콘텐츠에서 디자인에 이르기까지 모든 수준에서 협업이 필요한 마케팅을 생각해 보십시오. 이제 AI 프로젝트 관리 플랫폼은 원활한 협업을 통해 이를 촉진할 수 있습니다. 챗봇 및 AI 지원 분석 시스템과 같은 도구를 사용하여 모든 사람이 동일한 페이지에 있도록 합니다.

또한 이러한 AI 도구를 사용하여 실시간으로 여러 팀에 정보를 배포하고 중요한 작업에 대한 알림을 보낼 수 있습니다. 사람의 개입 없이 프로젝트 진행 상황에 대한 자동 업데이트를 활성화할 수도 있습니다. 따라서 지속적인 후속 이메일과 상태 회의가 필요하지 않으므로 작업을 완료할 수 있습니다.

4. 고객 및 고객 만족도 향상

프로젝트 관리가 내부 효율성에만 관한 것이 아니라는 것을 이미 알고 계실 것입니다. 사실, 그것은 또한 고객의 기대에 부응합니다. 따라서 AI를 프로젝트 관리 프로세스에 통합하면 고객 만족도에 직접적인 영향을 미치는 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

AI의 예측 기능을 생각해 보세요. 이 기능을 사용하면 프로젝트 일정과 리소스를 최적화 하여 예산 범위 내에서 적시에 고품질 작업을 제공할 수 있습니다. 마케터는 고객 행동과 참여 패턴을 기반으로 어떤 전략이 최상의 결과를 낳을지 예측할 수 있습니다.

결과적으로 "가능한 최상의" 결과에 도달하도록 캠페인을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 그리고 최종 결과는? 만족스럽고 행복한 고객.

5. 지속적인 개선 및 학습

마지막으로, AI를 프로젝트 관리 소프트웨어의 일부로 포함하는 핵심 목표는 시간이 지남에 따라 학습하고 적응하는 것입니다. 기존 시스템을 살펴보십시오. 백엔드에서 중요한 수정이 발생하지 않는 한 정체 상태로 유지됩니다.

반면에 AI 도구는 더 많은 데이터를 처리함에 따라 더 효율적이고 정확해질 수 있습니다. 더 많은 프로젝트를 완료할수록 AI가 더 정교하고 정확해집니다. 이를 통해 더 관련성 높은 권장 사항을 제공하기 시작하고 더 나은 결과를 달성하는 데 도움이 됩니다.

프로젝트 관리를 위한 AI로 강화된 Slingshot의 비즈니스 인텔리전스의 힘

프로젝트 관리자의 일상 업무에 다양한 도구를 추가하면 더 많은 오류와 지연이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 이해 관계자와 함께 대규모 마케팅 캠페인을 진행하는 경우 여러 소스의 다양한 데이터를 따라야 합니다. 소셜 미디어 캠페인은 한 대시보드에 있고 PPC 및 SEO 캠페인은 다른 대시보드에 있습니다. 또한 모든 이해 관계자와 명확한 의사 소통을 유지해야 합니다. 이는 호출, 워크시트 및 문서의 끝없는 흐름을 의미합니다.

이러한 정교한 데스크탑을 사용하면 프로젝트 관리자가 두뇌가 과도하게 익은 늦은 시간에 길을 잃는 것을 비난할 수 없습니다.

고맙게도 해결책이 있습니다. Slingshot는 비즈니스 인텔리전스와 AI 프로젝트 관리 솔루션을 통합하는 강력한 도구입니다. Slingshot는 기존 AI 보고 도구와 달리 혁신적인 기능과 강력한 대화형 분석을 결합 합니다. 둘 다 회사 전체의 효율성과 운영 명확성을 높이고 의사 결정을 가속화합니다.

AI 기반 실행 과제

Slingshot 사용하면 프로젝트 관리자가 긴 대화에서 데이터와 컨텍스트를 자동으로 가져와 실행 가능한 작업으로 변환할 수 있습니다.

대화 요약하기

또한 Slingshot 광범위한 대화를 요약하여 가장 중요한 통찰력을 포괄적 인 요약으로 정확히 찾아낼 수 있습니다. 프로젝트 관리자는 더 이상 중요한 내용을 찾기 위해 스팸을 스크롤할 필요가 없습니다.

자연어 데이터 연구

간단한 질문에는 수십 개의 파일과 데이터를 몇 시간 동안 검색할 필요 없이 간단하고 직접적인 답변이 필요합니다. 따라서 Slingshot AI를 활용하여 소스에서 직접 데이터를 가져와 사용자에게 제시함으로써 중요한 질문에 빠르고 효율적으로 답변합니다.

결론

AI가 업종에 관계없이 기업이 프로젝트를 관리하고 작업을 완료하는 방식을 바꿀 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다. 따라서 인공 지능의 잠재력을 최대한 활용하고 시장 경쟁자에 비해 경쟁 우위를 확보하려면 가능한 한 빨리 AI를 프로젝트 관리에 구현해야 합니다.

Slingshot를 사용하면 자가 학습 알고리즘 사용의 모든 이점을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 유연하고 사용하기 쉽고 멋지게 설계된 올인원 관리 도구로 받을 수 있습니다. 따라서 관리자, 팀 리더 및 팀 구성원이 데이터 기반 의사 결정에 필요한 모든 정보를 한 곳에서 Slingshot 수 있도록 하십시오.