Анализ мультимодальных данных в управлении проектами: перспективы использования машинного обучения

Современная проектная среда характеризуется высокой сложностью, неопределенностью, скоростью и глубиной изменений, которые влияют на проект в течение его жизненного цикла. Однако процессы управления изменениями проекта не учитывают необходимость осуществления аналитических процедур динамической обработки массивов мультимодальных данных. Цель исследования состоит в определении содержания аналитических процедур управления проектами и обосновании использования технологий машинного обучения для их эффективного осуществления. Методологической основой послужили методы управления проектами, теория изменений, концепции искусственного интеллекта и машинного обучения, а также аналитические подходы. В работе также применялись методы дескриптивного моделирования процесса управления проектами и экспертных оценок перспектив использования технологий машинного обучения. Информационную базу составили научные материалы по рассматриваемой теме, а также экспертные оценки. Результаты исследования позволили сделать вывод, что для анализа мультимодальных данных наиболее востребованы технологии обработки естественного языка и интеллектуальной поддержки принятия решений, которые могут служить основой новых технологических решений в сфере управления проектами.

1. Wysocki R. K. Effective project management: Traditional, agile, extreme. Indianapolis, IN: John Wiley & Sons, Inc.; 2011. 816 p.

2. Ansari R. Dynamic simulation model for project change-management policies: Engineering project case. Journal of Construction Engineering and Management. 2019;145(7):05019008. DOI: 10.1061/(ASCE)CO.1943–7862.0001664

3. Ibbs C. W., Chao C. Proactive project change-prediction tool. Journal of Legal Affairs and Dispute Resolution in Engineering and Construction. 2015;7(4):04515003. DOI: 10.1061/(ASCE)LA.1943–4170.0000175

4. Butt A., Naaranoja M., Savolainen J. Project change stakeholder communication. International Journal of Project Management. 2016;34(8):1579–1595. DOI: 10.1016/j.ijproman.2016.08.010

5. Лукьянова А. В. Тенденции изменений в управлении проектами в условиях цифровизации. Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2021;11(8–1):198–203. DOI: 10.34670/AR.2021.17.73.025

6. Михайлов А. С. Применение искусственного интеллекта в управлении проектами. Управление проектами и программами. 2021;(1):6–12.

7. Шедько Ю. Н., Власенко М. Н., Унижаев Н. В. Стратегическое управление проектами на основе использования искусственного интеллекта. Экономическая безопасность. 2021;4(3):629–642. DOI: 10.18334/ecsec.4.3.111949

8. Kelley J. E., Walker M. R., Sayer J. S. The origins of PCM: A personal history. PM Network. 1989;3(2):7–22. URL: https://www.pmi.org/learning/library/origins-cpm-personal-history‑3762

9. Magee J. F. Decision trees for decision making. Harvard Business Review. 1964;(July):1–12. URL: https://hbr.org/1964/07/decision-trees-for-decision-making

10. Malcolm D. G., Roseboom J. H., Clark C. E., Fazar W. Application of a technique for research and development program evaluation. Operations Research. 1959;7(5):646–669. DOI: 10.1287/opre.7.5.646

11. Fleming Q. W., Koppelman J. M. Earned value project management. 4th ed. Newtown Square, PA: Project Management Institute; 2010. 232 p.

12. Goldratt E. M. Critical chain. Great Barrington, MA: The North River Press; 1997. 246 p.

13. Шаповалов А. В., Преображенский А. П., Чопоров О. Н. Анализ подходов, используемых для управления проектами в организациях. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019;7(1):418–429. DOI: 10.26102/2310–6018/2019.24.1.038

14. Lehmann V. Connecting changes to projects using a historical perspective: Towards some new canvases for researchers. International Journal of Project Management. 2010;28(4):328–338. DOI: 10.1016/j.ijproman.2010.01.011

15. Takahashi Y., Yajima H., Dan T., Murata T. Research of motivation management method for project members at dynamic change of project. IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems. 2016;136(8):1246–1252.

16. Sun M., Meng X. Taxonomy for change causes and effects in construction projects. International Journal of Project Management. 2009;27(6):560–572. DOI: 10.1016/j.ijproman.2008.10.005

17. Dvir D., Lechler T. Plans are nothing, changing plans is everything: The impact of changes on project success. Research Policy. 2004;33(1):1–15. DOI: 10.1016/j.respol.2003.04.001

18. Winch G., Meunier M.-Ch., Head J., Russ K. Projects as the content and process of change: The case of the health and safety laboratory. International Journal of Project Management. 2012;30(2):141–152. DOI: 10.1016/j.ijproman.2011.06.005

19. Hu E., Liu Y. IT project change management. In: Proc. Int. symp. on computer science and computational technology — SCSCT 2008 (Shanghai, December 20–22, 2008). Piscataway, NJ: IEEE; 2008:417–420. DOI: 10.1109/ISCSCT.2008.224

20. Haskins T. C. Uncertainty, change management the application to risk & safety for infrastructure projects how it happens in Australia. In: Proc. 4th IET Int. conf. on systems safety 2009 (Incorporating the SaRS annual conference). (London, October 26–28, 2009). Piscataway, NJ: IEEE; 2009. DOI: 10.1049/cp.2009.1574

21. Karlsen J. T. Project stakeholder management. Engineering Management Journal. 2002;14(4):19–24. DOI: 10.1080/10429247.2002.11415180

22. Karvonen S. Computer supported changes in project management. International Journal of Production Economics. 1998;54(2):163–171. DOI: 10.1016/S0925–5273(97)80441–0

23. Диязитдинова А. Р., Лиманова Н. И. Использование нечетко-множественного подхода при управлении заданиями ИТ-проекта. Программные продукты и системы. 2019;(1):5–11.

24. Hosley W. N. The application of artificial intelligence software to project management. Project Management Journal. 1987;18(3):73–75.

25. Дроговоз П. А., Коренькова Д. А. Современный инструментарий гибкого управления ИТ-проектами и перспективы его совершенствования с использованием технологий искусственного интеллекта. Экономика и предпринимательство. 2019;(10):829–833.

26. Мелехин В. Б., Айгумов Т. Г. Нечеткая модель представления знаний в ситуационной советующей подсистеме управления проектами. Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2020;(6):40–45. DOI: 10.25791/pribor.06.2020.1185

27. Юсуфова О. М., Неврединов А. Р. Интеллектуальные системы на основе нечётких вычислений и нейронных сетей в управлении проектами. Экономика и предпринимательство. 2019;(8):828–833.

28. Дроговоз П. А., Шиболденков В. А., Коренькова Д. А. Подход к созданию гибридной рекомендательной системы для поддержки принятия решений по управлению проектами на основе нейросетевого картирования и когнитивной визуализации показателей освоенного объема. Экономика и предпринимательство. 2019;(9):1212–1217.

29. Культин Н. Б. Искусственный интеллект в управлении инновационными проектами. Инновации. 2019;(12):99–103. DOI: 10.26310/2071–3010.2020.254.12.014

30. Gil Ruiz J., Martínez Torres J., González Crespo R. The application of artificial intelligence in project management research: A review. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence. 2020;6(6):54–66. DOI: 10.9781/ijimai.2020.12.003

31. Ширяев И. М., Курышева А. А., Вольчик В. В. Нарративный институциональный анализ и российская инновационная система. Journal of Institutional Studies. 2021;13(3):81–101. DOI: 10.17835/2076–6297.2021.13.3.081–101

32. Федорова Е. А., Пыльцин И. В., Ковальчук Ю. А., Дроговоз П. А. Новости и социальные сети российских компаний: степень влияния на рынок ценных бумаг. Журнал Новой экономической ассоциации. 2022;(1):32–52. DOI: 10.31737/2221–2264–2022–53–1–2