人工智能正从项目分析转向管理，协助会议记录、报告。但人类交付经理仍不可或缺，需处理情商、判断及责任。未来是人机协作，经理将更专注于高阶策略与团队发展。

译自：Will AI Replace Human Project Managers? Not So Fast作者：Igor Mishurov

我们生活在一个项目数据充裕的时代。公司追踪代码审查所花费的时间，衡量交付受阻时的流程延迟，并预测从错误数量到团队倦怠水平的一切。

指标基础设施令人印象深刻，但有趣的是：大多数这些工具仍然侧重于分析而非行动。它们告诉我们发生了什么，有时预测可能发生什么，但很少主动介入管理工作本身。

测量与管理之间的这一鸿沟，正是人工智能开始崭露头角之处。作为一名在交付管理领域工作多年的人，我发现自己对一个基本问题越来越好奇：人工智能能否超越生成仪表盘，真正帮助协调项目交付的日常节奏？更具挑衅性的是，这些工具最终会完全取代人类交付经理吗？

从指标到管理：我们身处何方

目前人工智能在项目管理中的应用令人瞩目，但仍不完整。我们拥有复杂的系统，能够令人满意地估算项目截止日期，识别判断团队倦怠迹象的模式，并从代码复杂性数据中计算重构量。所有这些都是真正的改进，特别是对于那些试图就资源分配和时间表制定做出数据驱动决策的组织而言。

但如果你仔细审视交付经理的实际日常工作，你会发现很少有AI工具能处理其中一半以上的工作。考虑一个典型的工作日：它需要综合来自不同来源的知识，用利益相关者能理解的语言解释技术创新，驾驭团队内部的人员动态，以及在事情不可避免地出错时做出判断。这些任务需要情境敏感性、情商以及以纯数据分析无法做到的方式调和相互竞争需求的能力。

真正的问题不是人工智能是否能够监控工作模式——它显然可以——而是它是否也能够从交付过程的观察者转变为参与者。最初的迹象表明，这种转变已经发生，但可能不像流行叙事让我们预期的那样全面而戏剧性。

面向交付经理的新兴人工智能工具箱

几项具体的应用已经改变了交付经理的时间分配。会议记录就是一个简单的例子。人工智能工具可以参加项目会议，捕获主要决策和行动项，并生成格式化报告，否则这些工作需要人工在会后整理。这听起来可能微不足道，但对于任何尝试过在实际参与会议的同时做笔记的人来说，这种方法所减轻的认知负荷将是显而易见的。

报告生成是人工智能崭露头角的另一个领域。经理们可以越来越多地依靠人工智能来代为完成信息综合，而不是手动从任务跟踪器中提取信息，将其编译成可读的摘要，然后通过电子邮件向客户和利益相关者发送状态更新。这些工具可以扫描审查工单状态，识别阻碍，并生成合理的项目进度报告。生成的报告仍然需要由人类阅读和批准，并且在大多数情况下需要添加上下文，但此前的繁重工作是自动完成的。

也许更具雄心的是，一些团队正在尝试人工智能辅助的项目规划。你提供一份高层简报或需求文档，系统会生成一份初步项目计划，其中包含任务分解、依赖关系映射和时间线估算。

同样，人工智能可以通过将承包商提出的截止日期与来自类似项目的历史数据进行比较来评估这些日期，从而根据过去的绩效模式标记出不切实际的估算。

这些应用之所以有趣，不仅仅是因为它们节省了时间，尽管这很重要。它们在信息处理和沟通方式上创造了一致性。一个经历艰难一周的人类经理可能会生成不那么全面的报告，或错过数据中重要的模式。无论外部压力如何，人工智能都能保持同样的关注度。这种可靠性具有真正的价值，尤其是在复杂项目中，微小的疏忽都可能演变为更大的问题。

接下来：扩展人工智能在管理中的应用范围

不远的将来可能会有更具雄心的应用。想象一下，人工智能系统可以真正地与你的团队进行每日站会。该工具通过聊天或语音进行签到，收集进度和阻碍的更新，识别行动项，将其分配给适当的团队成员并跟踪完成情况。它可以随着时间监控这些对话，检测可能表明新出现问题的模式，例如需求不明确、范围蔓延或人际摩擦。

需求收集代表着另一个前沿领域。人工智能可以与客户互动，收集初始需求，根据类似项目中的常见歧义提出澄清问题，甚至生成初步的解决方案选项，并清晰阐明权衡取舍。交付经理仍将做出最终决策并处理敏感谈判，但基础工作将主要实现自动化。

通过持续的团队沟通进行计划监控是另一种可能性。人工智能可以通过处理聊天消息、代码提交和任务更新，持续了解执行情况，而不是等待每周的状态会议。当实际进度偏离计划时，它可以标记差异，甚至根据可用资源和相互竞争的优先级提出调整建议。

这些能力将从根本上将交付经理的角色从亲力亲为的协调员转变为更像是系统架构师和团队教练的角色。经理们将不再花费时间收集和综合信息，而是专注于更高级别的事务，如团队发展、战略规划以及处理过去模式提供指导有限的真正新颖情况。

人为因素：为什么经理仍然重要

以下是我对交付管理未来的看法：人工智能将处理越来越多的任务，但在可预见的未来，这个角色本身将基本保持人类的本质。

人工智能擅长可标准化、涉及大数据集模式识别以及受益于不知疲倦的一致性的活动。它可以比任何人类更快地处理会议记录，毫不拖延地生成报告，并同时掌握数百个项目细节。这些能力使其成为一个非常有价值的工具。

但想想人工智能仍然面临的挑战。它无法感知团队成员是真正遇到了困难还是仅仅度过了糟糕的一天。它不理解客户与其组织之间未言明的动态，而这些动态可能解释了为什么某些反馈听起来是矛盾的。

它无法做出判断，即有时你宁愿错过截止日期也不愿让团队精疲力尽，即使数据可能表明相反。最重要的是，人工智能无法为决策承担有意义的责任。当事情出错时，就像复杂项目中不可避免会发生的那样，需要有人承担后果并与利益相关者和团队成员一起处理善后事宜。

交付经理的角色正在演变为我认为在日益由人工智能辅助的驾驶舱中的“第一飞行员”。人工智能系统负责日常监控，标记潜在问题并提出行动方案。

人类飞行员保持最终权限，做出艰难的决定并对结果负责。这种安排反映了自动化如何改变了飞机驾驶舱而没有淘汰飞行员，因为某些类型的判断和责任根本无法委托给算法。

这在实践中意味着什么？交付经理需要深入其工作中独特的人性化方面。当日常协调实现自动化时，团队氛围和士气变得更重要，而不是不那么重要。

当人工智能能够处理事务性沟通时，与客户和利益相关者建立真正的信任变得越来越有价值。同理心、谈判、冲突解决以及在不确定性下做出明智决策的能力等软技能，成为定义成功经理的核心竞争力。

交付管理的未来不是人类或人工智能。它是人类与人工智能的结合，各自贡献所长，共同实现交付优秀软件的目标。那个未来已经到来，它更像是一种伙伴关系，而不是替代。