Quando si pensa al lavoro del project manager, si pensa generalmente alla gestione progettuale e quindi ad attività come la pianificazione delle fasi e delle attività, la gestione delle risorse (tecniche, finanziarie ed umane), l’assegnazione di attività ai membri del gruppo di lavoro e il monitoraggio del loro avanzamento, interazione con clienti e stakeholder interni ed esterni, ecc.
Con il crescente sviluppo dell’intelligenza artificiale che mira a sollevare il project manager (PM) da molte delle attività operative e ripetitive, il ruolo di facilitatore e le competenze relazionali diventano ancora più centrali.
Project manager, la gestione delle relazioni umane
In questo contesto, l’elemento sempre più distintivo è la capacità di gestione delle relazioni umane. Il PM è prima di tutto un facilitatore, il punto di contatto tra team, stakeholder e leadership e le sue abilità nel comunicare, ascoltare e mediare sono cruciali per il successo dei progetti. In presenza di queste competenze relazionali, anche le altre attività come la gestione del budget o il controllo dei tempi assumono maggior fluidità grazie alla rete di relazioni efficaci e di fiducia.
Inoltre, con l’automazione di compiti come la pianificazione, il monitoraggio e l’analisi dei dati, il PM può dedicare più tempo alla gestione delle dinamiche umane all’interno del team e alla costruzione di relazioni di fiducia con gli stakeholder.
La capacità di mediare, ascoltare attivamente e risolvere conflitti si rafforza come elemento cruciale per il successo del progetto, poiché l’intelligenza artificiale, per quanto efficiente, non può sostituire l’empatia, la visione strategica e la capacità di negoziazione che solo un PM esperto può offrire. Le competenze relazionali non solo rimangono rilevanti, ma acquisiscono una maggiore importanza nel garantire che l’elemento umano resti il cuore pulsante di qualsiasi progetto, anche in un’epoca sempre più tecnologica.
Project manager: i differenti modi di usare l’AI
L’intelligenza artificiale sta diventando un alleato prezioso per i project manager, migliorando la capacità di gestione dei progetti nei vari settori.
Questa tecnologia può essere utilizzata per automatizzare totalmente alcune attività del PM, oppure per assisterlo in determinati compiti, rendendoli più rapidi, efficienti o efficaci, oppure per aumentarne il potenziale, allargando le capacità che avrebbe senza utilizzare questi strumenti.
Le attività completamente automatizzabili sono tipicamente i task ripetitivi, a basso valore aggiunto, in cui l’AI porta a eliminare gli errori umani, che possono sempre avvenire per semplice distrazione, e a velocizzare decisamente la loro realizzazione. Un esempio di tecnologia utile in questo ambito è rappresentato dagli agenti AI, programmi software che hanno lo scopo di portare a termine compiti con obiettivi predeterminati, in grado di eseguire autonomamente attività ricorrenti, come aggiornare le pianificazioni, monitorare l’allocazione delle risorse e inviare notifiche sui progressi o ritardi.
Come il PM può utilizzare un agente AI
Un PM che conduce un progetto di realizzazione software in ambito bancario, ad esempio, ogni settimana si trova a dover aggiornare i report di allineamento di progetto, a portare avanti task, ad aggiornare date di scadenza o percentuali di completamento. Queste attività sono molto ripetitive, spesso richiedono poca conoscenza dei contenuti del progetto, e d’altra parte richiedono un tempo non trascurabile. Un agente di AI che in automatico prende le informazioni sul completamento dei task e le riporta in un report, aggiornando tutte le parti e accendendo alcuni segnali di allarme in caso di ritardi o task “bloccati”, aiuta sicuramente il lavoro del PM, velocizzando la creazione dei report di “Status Update”, evitando che alcune informazioni siano omesse o errate, e permettendo che il PM dedichi maggior tempo ad altre attività.
AI generativa e project management
Per le attività non totalmente automatizzabili, che richiedono un’elevata conoscenza del settore, o del business, o di alcune regole o prassi aziendali, e sono basate su dati o informazioni spesso in grandi quantità, l’AI può essere pensata come un assistente. Sono sempre più frequenti infatti I chatbot basati su AI generativa, assistenti virtuali che possono essere utilizzati per fare brainstorming, ideare nuovi progetti o velocizzare la ricerca di informazioni in documentazione. Grazie alla loro conoscenza grammaticale e alla capacità di comprensione del testo e del contesto, producono riassunti, effettuano traduzioni in pochi secondi e forniscono risposte in linguaggio naturale alle domande dei project manager.
Alcuni casi pratici
Un PM di una società nel settore dell’edilizia, ad esempio, si occupa di rispondere a bandi di gara, descrivendo a livello tecnico e operativo il progetto che intende fare in risposta al bando. Per redigere tale documento tecnico/progettuale, il PM si basa su proprie conoscenze, sui requisiti espressi nel bando di gara, e sul patrimonio documentale della propria azienda, dove sono descritti in dettaglio, sia dal punto di vista tecnico che operativo, i progetti realizzati in passato.
Un assistente di AI generativa può supportarlo nel realizzare una bozza di risposta al bando di gara, tale che rispetti i requisiti richiesti. Il sistema di Generative AI può essere utilizzato come chat di brainstorming per generare idee; oppure può agire andando a recuperare informazioni da testi scritti nel passato, ad esempio fornendo al PM un elenco dei documenti che affrontano argomenti simili a quello che serve a lui, in modo che egli possa da essi prendere spunto; o infine, ancor di più, può utilizzare i testi del passato contenenti gli argomenti ricercati, per farne una sintesi e proporre una bozza di documento di risposta alla gara in atto.
Un esempio concreto: l’augmentation
Quando si parla, invece, di utilizzo dell’AI per aumentare le capacità del PM possiamo pensare ad esempio al caso di un PM di un’azienda manifatturiera, responsabile della produzione o di una parte di essa, che deve assicurare che gli operatori del suo reparto siano allocati sui task corretti (o assegnati ai macchinari corretti) per garantire una produzione ottimale con il tempo a disposizione. Una pianificazione manuale basata sull’esperienza rischia di essere subottimale (portando ad una produzione finale inferiore) a causa della moltitudine di variabili in gioco difficilmente gestibili contemporaneamente a mente (differenti operatori con competenze diverse, differenti macchinari, successione di un task rispetto ad un altro, fermi macchina necessari, periodi di riposo degli operatori…).
Grazie a soluzioni di AI di pianificazione ottimizzata, che in maniera automatica scelgono l’allocazione ottimale per quelli che sono gli obiettivi di produzione, rispettando al contempo i vincoli indicati, il PM responsabile del reparto ha un suggerimento di allocazione del personale che, date le regole settate, garantisce la massimizzazione del suo obiettivo (es. aumentare la quantità prodotta). Si parla di augmentation poiché tale soluzione ottimizzata va utilizzata dal PM come un vero e proprio suggerimento, un punto di partenza matematicamente ottimale eventualmente da aggiustare sulla base di fattori qualitativi ed esperienziali difficilmente intercettabile tramite i dati.
Evoluzione delle competenze richieste
La discussione sul modo in cui evolvono le competenze del project manager grazie all’introduzione dell’AI nel suo quotidiano, ruota attorno a due macro-insiemi di competenze:
- necessarie per imparare a collaborare al meglio con l’AI
- relazionali e interpersonali.
Le prime riguardano tutta una serie di aspetti più o meno tecnici, primo fra tutti il monitoraggio del progetto (inteso in senso ampio del termine: costi, risorse, tempistiche, rispetto deadline, ecc.) che diventa, rispetto al passato, sempre più quantitativo. I sistemi di AI, infatti, prendono in input e restituiscono in output un’elevata quantità di dati in diversi formati (KPI, statistiche, tendenze nei dati storici, testi, immagini, azioni automatiche, ecc.).
Tali dati di output necessitano di essere interpretati ed eventualmente approfonditi, indagati e rilavorati per essere utilizzati in modo efficace nel raggiungimento degli obiettivi (es. previsione e allocazione ottimale dei costi).
Le competenze di prompt engineering
Nell’ambito della Generative AI invece (es. chatbot utilizzati come assistenti virtuali), diventeranno sempre più importanti per le competenze di prompt engineering, ovvero la capacità di interagire con algoritmi tramite il linguaggio naturale, come se si stesse dialogando con un membro del team o un cliente. Questo tipo di interazione si basa principalmente sulla formulazione di domande precise e pertinenti, spesso ripetute in modo strategico, ma con piccole variazioni nella formulazione.
L’obiettivo è stimolare l’algoritmo a fornire risposte più dettagliate, accurate e complete. Al tempo stesso, il project manager deve essere in grado di riconoscere eventuali segnali di allucinazioni da parte dell’AI, ossia risposte che appaiono verosimili e grammaticalmente corrette, ma che contengono informazioni false o inventate.
Mentre di questo primo insieme di competenze si parla ormai da tempo, con corsi di formazione, master, percorsi online, canali dedicati sui social e blog, sul secondo insieme di competenze relazionali c’è forse ancora molto da dire.
Le attività a valore aggiunto
Tralasciando per un attimo la tesi secondo la quale l’AI potrà migliorare la qualità del lavoro del PM permettendogli di concentrarsi su attività a più alto valore aggiunto, è utile andare a esplorare nel dettaglio quali sono, nel concreto, queste attività a più alto valore aggiunto nel lavoro di un project manager.
Le competenze relazionali e interpersonali giocano un ruolo di primaria importanza in questo lavoro e soprattutto nel raggiungimento del successo dei progetti.
Aspetti come l’empatia, la leadership collaborativa e l’intelligenza emotiva del PM sono proprio alcuni dei fattori che possono determinare la crescita personale e professionale delle persone nel gruppo di lavoro, la loro soddisfazione e di conseguenza il loro impegno e la loro dedizione nel raggiungimento gli obiettivi.
In questa chiave, le aree a maggior valore aggiunto sulle quali il PM è chiamato a concentrarsi, diventano, ad esempio, la gestione dei conflitti, la gestione del cambiamento e la negoziazione.
Le attività necessarie su questi tre fronti sono più difficilmente delegabili a un’intelligenza artificiale ma nulla vieta di orientarvi il tempo risparmiato grazie all’AI sulle altre attività (es. meeting report, riassunti, reportistica, ecc.).
Capire le esigenze del team e degli stakeholder, con un particolare focus alla comprensione del carattere e dei punti di forza di ciascun individuo, motivare e ispirare il team, incoraggiare la collaborazione e comprendere le dinamiche sociali e culturali per evitare fraintendimenti e facilitare l’armonia nel gruppo di lavoro, sono solo alcune delle nuove sfide che, se ben colte, possono portare a massimizzare il successo dei progetti.
Le relazioni al centro grazie all’AI
Nella gestione dei conflitti, l’empatia e “l’attenzione all’altro” possono risolvere, ma ancor prima prevenire, tensioni e conflitti tra le persone grazie alla capacità di vedere le situazioni dal punto di vista degli altri. L’autocontrollo e la gestione delle emozioni, proprie ed altrui, servono invece a mantenere la calma e la lucidità in situazioni di stress in modo da prendere decisioni razionali e imparziali, sempre orientate al successo del progetto. La velocità e il modo di superare situazioni di stress e di pressione hanno infatti spesso più a che fare con la capacità di reazione degli individui coinvolti (di tutti gli individui, non solo del PM) piuttosto che con il tipo di imprevisto che può averle generate.
Il PM quindi, già tradizionalmente orientato alla gestione del cambiamento, può ora maggiormente concentrarsi affinché anche il gruppo di lavoro riesca a comprendere i cambiamenti e i nuovi obiettivi senza lasciarsi distrarre dalle incertezze presentatesi, offrendo una direzione chiara e una maggior sicurezza, ponendosi come punto di riferimento.
Le competenze relazionali sono decisive anche nell’ambito della negoziazione. Il PM deve saper bilanciare le richieste degli stakeholder e le risorse disponibili, negoziando priorità e tempi in modo efficace, deve trovare soluzioni che soddisfino le parti interessate senza compromettere la qualità del progetto. In quest’ottica, investire nel costruire buone relazioni (con il gruppo di lavoro e con gli stakeholders esterni) può facilitare il processo negoziale, così come allenare la pazienza, la perseveranza e uno stile di comunicazione convincente e assertivo ma non aggressivo.
Conclusioni
In conclusione, se da un lato l’AI automatizza molte attività operative, dall’altro permette al PM di dedicare più tempo alla gestione delle dinamiche umane, alla costruzione di relazioni solide e alla leadership collaborativa. In un contesto sempre più tecnologico, il valore aggiunto del project manager risiede proprio nella sua capacità di creare coesione e fiducia all’interno dei team e tra gli stakeholder, rendendo l’elemento umano il vero focus e un obiettivo da massimizzare a pari della marginalità.
La combinazione project manager-AI potrebbe essere un esempio nel quale l’introduzione dell’intelligenza artificiale non ridimensiona, né ruba, né sostituisce, ma esalta l’importanza delle competenze “umane”. Grazie all’AI, il ruolo del PM diventa un ruolo sempre più relazionale, con le persone al centro, un ruolo nel quale la crescita professionale non potrà più essere legata solo a KPI quantitativi (es. rispetto della marginalità e delle tempistiche) ma dovrà considerare anche i feedback ricevuti dalle persone coinvolte, le dinamiche del gruppo che il PM è riuscito a creare, ecc. Diventa un ruolo che necessita di sviluppare in ultima analisi, anche un atteggiamento di accoglienza delle critiche e la disponibilità, eventualmente, a modificare il proprio stile di gestione e di comunicazione.
