Як ШІ змінює управління проєктами в 2025 році: 5 основних трендів

Чи може ШІ направду змінити управління проєктами? Згадаємо простий факт. Згідно з глобальним опитуванням PMI 2023 року, 21% менеджерів проєктів вже «завжди або часто» використовують ШІ у своїй роботі, а 82% керівників впевнені, що протягом найближчих п’яти років ШІ відчутно змінить спосіб реалізації проєктів. 

Про що цей факт говорить нам? Якщо ми проігноруємо ці зміни і не будемо користуватися новими технологіями, то не зможемо витримати конкуренцію — у будь-якій сфері. І програємо тим, хто вийшов вперед. 

У цій статті ми розберемо 5 ключових трендів, які змінюють звичний погляд на проєктний менеджмент у 2025 році, й покажемо, як адаптувати свою команду до цих змін.

#1 PM + AI: автоматизація на максимум

Тож, сьогодні ШІ стає додатковим помічником для проєктних менеджерів, автоматизуючи щоденні рутинні завдання. Що ми маємо? Платформи, такі як Asana, Slack і Zoom, мають функції автоматизації на основі ШІ, які допомагають менеджерам фіксувати зміст зустрічей. Крім того, ШІ допомагає прогнозувати ризики та оптимізувати розподіл ресурсів, що значно підвищує ефективність управління проєктами. Це дозволяє проєктним менеджерам зосередитися на стратегічних завданнях, а не на рутині.

Роздивимося кілька практичних прикладів. 

Функції автоматизації в Asana

Asana AI, зокрема Asana Intelligence, дозволяє налаштовувати автоматичні оновлення статусу задач, складати чернетки та підсумовувати контент. Менеджери часто використовують цей функціонал, якщо хочуть, наприклад, швидко зафіксувати ключові моменти зустрічей з командою або клієнтом.

Функції автоматизації в Slack

Slack є популярним інструментом для командної комунікації, який інтегрується з багатьма інструментами управління проєктами. Чат-боти в Slack можуть автоматизувати рутинні завдання, такі як нагадування, оновлення статусів і створення завдань, дозволяючи проєктним менеджерам зосередитися на стратегічних аспектах. 

Чи ці дані чимось можна підкріпити в реальності? Цифри — завжди надійне джерело. Так, автоматизація через боти може підвищити продуктивність команд на 30%, особливо в контексті управління проєктами. Найчастіше менеджери використовують чат-боти для трекінгу часу (наприклад, щоб зафіксувати, коли саме працівник приступає до роботи, якщо працює віддалено), нагадування про важливі задачі, які треба робити регулярно (наприклад, моніторинг за проєктом, який здійснюється в певну дату місяцю) тощо. 

Slack App Directory пропонує численні боти та інтеграції, які можна встановити для автоматизації. Розглянемо декілька найпопулярніших інтеграцій серед проєктних менеджерів:

• Asana Bot: дозволяє перетворювати повідомлення в завдання в Asana, отримувати сповіщення про оновлення завдань і використовувати AI для підсумків завдань безпосередньо в Slack.
• Zapier Bot: Автоматизує робочі процеси, наприклад, створення завдання в Asana з повідомлення в Slack, без необхідності програмування.

У проєкті ZMINA: Rebuilding автоматизація задач через Slack боти грала ключову роль у моніторингу статусу задач та оновленні даних. Тобто, для проєктного менеджменту, де завжди робиться акцент на роботі з аналітикою, впровадження ШІ інструментів у моніторинг — це шанс зробити відстежування робочого процесу ефективним, щоб не пропустити дедлайн. Це також допомагає інтегрувати дії усіх членів команди, відповідальних за різні етапи роботи. 

Є також реальні приклади, як AI покращує ефективність в ІТ-командах. Наприклад, технологічна компанія Ovo Energy створила в Slack віртуального помічника на основі Atlassian Intelligence для підтримки розробників. 

Функції автоматизації в Zoom

Zoom AI Companion має функцію Meeting Summary, яка автоматично створює підсумки зустрічей, усуваючи потребу в ручному нотуванні. Це спрощує роботу та дозволяє менеджерам зосередитися на обговоренні сутнісних питань мітингів, а не на записах та інших чисто технічних моментах.

Наведемо ще один приклад — якщо у вашій команді є регулярні мітинги, то використання цієї функції Zoom спростить написання фолоуапів після зустрічей. 

#2 Метод під проєкт: забуваємо про універсальні шаблони

Кожен проєкт має свої особливості: цілі, ресурси, терміни та складнощі. Застосування однакового підходу до всіх проєктів знижує ефективність і може призвести до невдачі. Звіт Pulse of the Profession Report 2024 показує, що 53% ІТ-фахівців використовують Agile, а 55% обирають гібридні підходи. Це підтверджує, що універсального методу немає, вибір залежить від специфіки проєкту.

Тренд на гібридні методології

З 2022 року компанії почали поєднувати Agile, Waterfall, Kanban, Lean і PRINCE2. За даними State of Agile 2023, 49% великих і 45% середніх бізнесів уже тоді використовували гібридні моделі. У 2025 році цей підхід стає ще популярнішим, адже гнучкість дозволяє адаптуватися до змін та оптимізувати ресурси.

Як обрати методологію: факти та приклади

Розглянемо ключові методології проєктного менеджменту, а також те, для яких робіт чи задач вони підходять. 

• Agile: продуктивна методологія для проєктів із нечіткими вимогами. Наприклад, розробка мобільного додатку для стартапу зайняла 4 місяці. Команда випускала оновлення кожні 2 тижні, адаптуючись до відгуків клієнта.
• Waterfall: ефективний для проєктів із фіксованим планом. Припустимо, що у вас є такий проєкт: будівництво офісу на 10 поверхів. Уявімо, що усі етапи (проєктування, фундамент, декорування) виконувалися послідовно за 12 місяців. Це і є waterfall. 
• Kanban: оптимальний для динамічних завдань. Наприклад, SMM-команда з 5 осіб щотижня планувала 20 постів, використовуючи Kanban-дошку для відстеження прогресу й реакції на тренди.
• Гібридний підхід: збалансований варіант. Коли цей підхід є релевантним? До прикладу, у такій ситуації: у зйомці рекламного ролика для бренду (бюджет 50 000 доларів, дедлайн 6 тижнів) Agile застосовувався для креативної частини, а Waterfall — для монтажу й затвердження.

Чому це важливо для проєктних менеджерів

Правильна методологія підвищує продуктивність команди та відповідає очікуванням клієнта. Наприклад, в SMM гнучкі підходи прискорюють створення контенту на 30% (дослідження State of Agile 2023). У продакшені чітка структура скорочує затримки виконання задач на 20%. Головне — аналізувати потреби проєкту, а не копіювати популярні тренди.

Варто пам’ятати, що кожна команда унікальна, і те, що працює для одних, може не підійти іншим. Крім того, важливо постійно адаптувати методології до змін ринку та технологій.

Штучний інтелект у продакшені: від перекладу до аналізу

У продакшені також активно застосовуються інструменти на основі ШІ для оптимізації процесів і підвищення якості контенту. Зокрема, ChatGPT використовується для кількох завдань:

• По-перше, він допомагає перекладати новини з української на англійську — швидко й ефективно. 
• По-друге, залучається для структурування текстів: ШІ виділяє ключові меседжі з великих публікацій і пропонує ідеї для заголовків та підзаголовків, які слугують джерелом натхнення. 
• По-третє, ChatGPT застосовується для аналізу: порівняння сторінок сайту з конкурентами, оцінки широти охоплення тем і ефективності SEO-оптимізації. 
• По-четверте, він допомагає аналізувати контент на YouTube-каналах — від заголовків і тегів до обкладинок, дозволяючи визначити сильні сторони й зони для покращення.

Рекомендації від ChatGPT сприймаються як додаткова інформація для аналізу. Вони сприяють упорядкуванню даних, акцентують увагу на деталях і допомагають уникнути пропуску важливих аспектів, хоча остаточні рішення завжди залишаються за командою. 

Для озвучки відео з української на англійську використовується також часто HeyGen — інструмент, який забезпечує якісний результат і значно економить час. Таким чином, ШІ стає невід’ємною частиною продакшену, підтримуючи ефективність і творчий підхід до роботи.

#3 AI-документація: проєкт без паперової тяганини

Штучний інтелект оптимізує створення проєктної документації, зменшуючи час на підготовку технічних завдань (ТЗ), звітів та інших документів. Але тут варто зробити важливу нотатку: поки що ШІ не може повноцінно замінити людину. Тому це лише копайлот. Ефективний, але все ж — копайлот, помічник. 

Де ШІ може підвищити нашу продуктивність? Наприклад, він добре генерує тексти на основі введених даних і шаблонів, дозволяючи проєктним менеджерам зосередитися на управлінні, суттєво зменшуючи час на рутинні завдання. Як це працює на практиці? Давайте дивитися. 

Автоматизація проєктної документації

ШІ-сервіси, такі як ChatGPT, створюють структуровані документи за кілька хвилин. Проєктний менеджер вводить ключові параметри, а ШІ формує чернетку, яку можна доопрацювати.

Наприклад: у нас є проєкт із запуску сайту для ecommerce-компанії з бюджетом $50,000 і дедлайном у 3 місяці. У ChatGPT ми вводимо промпт: «Склади ТЗ для сайту з функціями каталогу товарів, кошика, інтеграції з PayPal і адмін-панеллю». На виході отримуємо документ на 5 сторінок: мета проєкту, етапи (аналітика, дизайн, розробка, тестування), функціональні вимоги (наприклад, «Кошик підтримує до 50 позицій»), терміни (дизайн — 2 тижні) і ресурси (3 розробники, 1 дизайнер). 

В результаті:

• Час підготовки ТЗ скоротився з 4 годин до двох, оскільки ШІ допомагає автоматизувати процес створення таблиць, розрахунку даних, а також їх інтеграції.
• Документ має чітку структуру: цілі, вимоги, етапи, ресурси.
• Дані узгоджені з проєктними нотатками, що знижує ймовірність допущення помилок (щоправда, інколи завантаження даних у ШІ додаток можлива лише у платних версіях, які дозволяють створювати окремі «проєкти» для обліку даних (наприклад, за таким принципом працює Claude.ai та ChatGPT).

ШІ в SMM: контент-плани та реклама

У соціальних мережах ШІ переважно використовується для генерації шаблонів контент-планів і текстів для постів, а також для аналізу трендів та даних аудиторій. Це прискорює підготовку кампаній.

Це дозволяє командам скорочувати час на підготовку кампаній, підвищувати ефективність і адаптуватися до швидких змін у соціальних медіа. ШІ може прискорити процес планування, особливо для великих брендів із високим обсягом контенту. 

Як приклад, можна згадати Hootsuite. У блозі вони зазначають, як ШІ допомагає їхній команді створювати контент-плани, наприклад, для щотижневих кампаній у Twitter, Instagram і LinkedIn, що скорочує час на підготовку з 2 годин до 15 хвилин, як зазначено в їхньому кейсі.

#4 Ризики під контролем: машинне навчання в проєктах

Машинне навчання (ML) допомагає проджект менеджерам виявляти ризики на основі аналізу даних. Так, ML може підвищити точність прогнозування ризиків на 70–80%, особливо в галузях із великою кількістю даних, як-от будівництво чи ІТ. Система вивчає завершені проєкти компанії — терміни, бюджети, розподіл ресурсів — і прогнозує потенційні збої. Інструменти, такі як Gemini і Wrike AI, знаходять закономірності в історичних даних і видають рекомендації для уникнення проблем.

Як ML аналізує ризики

Розглянемо, як працює машинне навчання для виявлення ризиків в цілому. ML обробляє статистику завершених проєктів і виявляє типові причини затримок чи перевитрат. Наприклад:

• У проєктах розробки програмного забезпечення затримки тестування на 15–20% часто пов’язані з нестачею QA-спеціалістів.
• В SMM-кампаніях зриви термінів виникають через затримки в затвердженні контенту клієнтом (в середньому 2–3 дні).

Система видає звіт із ризиками та конкретними діями. Наприклад: «Додайте одного QA-спеціаліста на етапі тестування» або «Скоротіть час затвердження контенту до 1 дня».

Приклад практичного застосування ML: компанія Arup

Arup, глобальна інженерна та дизайнерська фірма, використовує ML для аналізу історичних даних проєктів і прогнозування ризиків, таких як затримки чи перевитрати бюджету. У пілотному дослідженні вони проаналізували дані з 500 проєктів і досягли 75% точності в прогнозуванні затримок. 

Наприклад, ML виявив, що затримки тестування на 15–20% часто пов’язані з нестачею QA-спеціалістів, і запропонував найняти додаткового спеціаліста. У одному кейсі клієнт зменшив ризик затримки на 20%, слідуючи рекомендаціям ML, наприклад, скоротивши час затвердження контенту до 1 дня для SMM-кампаній. 

#5 AI у кібербезпеці: захищений проджект менеджмент

Згідно з прогнозами, опублікованими Cybersecurity Magazine, глобальні збитки від кіберзлочинності сягнуть $10,5 трлн на рік, а 95% атак, як зазначає Verizon Business, стаються через людські помилки. 

Чому цей аспект важливий для управлінців? Відповідь лежить на поверхні. Проєктні менеджери відповідають за захист даних клієнтів у різних сферах: від розробки програмного забезпечення до SMM-кампаній, медіа-продакшену чи онлайн-видань. А штучний інтелект допомагає виявляти вразливості та знижувати ризики на ранніх етапах.

Як ШІ виявляє проблеми

ШІ-платформи, такі як Perplexity, сканують проєктне програмне забезпечення та залежності від сторонніх сервісів, повідомляючи про застарілі компоненти чи відомі вразливості. Це дозволяє командам оперативно реагувати та виправляти проблеми до запуску.

Аналіз компанії BAM і їхніх практик

Як це працює на практиці? Розглянемо приклад BAM, британської будівельної компанії, частини Royal BAM Group. Ця компанія використовує платформу nPlan для управління ризиками в своїх проєктах. nPlan надає ШІ-платформу, яка використовує ML для аналізу історичних даних і прогнозування ризиків, зокрема для будівельних проєктів. У статті від Engineering News-Record згадується, що nPlan’s AI project risk management використовується на $11-мільярдному залізничному проєкті у Великій Британії.

Тобто, приклад BAM демонструє, як компанії можуть використовувати ML для аналізу статистики завершених проєктів і виявлення типових причин затримок чи перевитрат, видаючи конкретні рекомендації, такі як додавання ресурсів або оптимізація розкладів.

Tracy: коли технології стають простим рішенням для складних проєктів

Отже, ми бачимо, як штучний інтелект трансформує управління проєктами — від автоматизації рутини до захисту даних. Але як зібрати ці переваги в одному зручному інструменті? Ми вже говорили про такі платформи, як Slack чи Asana. Але, безумовно, на ринку постійно з’являються новинки. Наприклад, Tracy — це рішення, яке допомагає командам працювати ефективніше, а менеджерам — тримати все під контролем. Особливо, якщо все треба зробити швидко. 

Що таке Tracy

Tracy — це таск-менеджер із інтуїтивно-зрозумілим інтерфейсом, який дозволяє швидко розпочати роботу без складного налаштування. Інструмент пропонує гнучкі шаблони та можливості адаптації під різні типи завдань — від розробки до маркетингу. Він включає широкий функціонал для планування, трекінгу та аналізу проєктів. Tracy доступний із першого екрану, дозволяє здійснювати інтеграції та має безкоштовну підтримку. Інструмент пропонує готові шаблони — наприклад, для HR, логістики чи управління завданнями, — які легко налаштувати. 

Як працює Tracy

Перший крок у налаштуванні платформи — це створення наборів даних та визначення способів репрезентації цих даних (тобто того, як вони будуть відображатися для вас та для інших членів команди). Наступні оновлення Tracy передбачають появу нового виду репрезентації — ШІ чату, який буде мати доступ до даних, які зараз є у вас в акаунті. 

ШІ інтеграція дозволить полегшити роботу із даними. І особливо спростить вашу задачу, якщо у вас дуже багато даних. Так, ви зможете уточнити у ШІ чату, скільки у вас наразі замовлень від клієнтів, на якого менеджера припадає більше замовлень, який середній час доставки товарів тощо. 

FAQ

Які інструменти ШІ для керування проєктами варто спробувати PM-початківцю у 2025 році?

PM-початківцю точно варто спробувати: Microsoft Copilot — для автоматизації рутини, ChatGPT — для документації, Gemini або Wrike AI — для прогнозування ризиків, Perplexity для кібербезпеки. Tracy також допоможе організувати робочі процеси, а гібридні методології — адаптуватися до будь-якого проєкту.

Як обрати правильний набір інструментів для мого проєкту у 2025 році?

Щоб обрати правильний набір інструментів для вашого проєкту у 2025 році, враховуйте унікальні потреби проєкту. Використовуйте ШІ для автоматизації рутини (наприклад, Microsoft Copilot), генерації документації (ChatGPT) та прогнозування ризиків (Wrike AI). Аналізуйте цілі, ресурси й терміни, комбінуючи методології (Agile, Waterfall) для гнучкості. Інструменти типу Tracy спростять організацію робочих процесів та допоможуть зробити проджект-менеджмент більш продуктивним та якісним.

Як впровадити спільне управління в команді, якщо я єдиний PM?

Для впровадження спільного управління, почніть з чіткого розподілу завдань та відповідальності. Використовуйте інструменти для спільної роботи, як Tracy, для зручної оптимізації процесів. Заохочуйте відкриту комунікацію та зворотний зв'язок. Проводьте регулярні зустрічі для обговорення прогресу та прийняття рішень. Делегуйте частину повноважень, щоб команда поступово навчалась самостійності.

Як проджект-менеджеру без IT-бекграунду забезпечити кібербезпеку проєкту?

Варто співпрацювати з компетентними командами, використовуйте AI-платформи (наприклад, Perplexity) для виявлення вразливостей, аналізуйте залежності від стороннього ПЗ, впроваджуйте шифрування, безпечні протоколи та контроль доступу. Регулярно моніторте загрози й адаптуйте політики.  

Як ШІ може пришвидшити SMM-проєкти у 2025 році?

ШІ (як от ChatGPT або Gemini) генерує контент-плани, тексти постів і аналізує тренди. Tracy допомагає планувати публікації й відстежувати дедлайни. Це скорочує час на підготовку кампаній і підвищує їхню ефективність.