Ассистент
Чебоксары
Assistant
Cheboksary
Студент
Чебоксары
Student
Cheboksary
Статья посвящена обоснованию стратегий масштабирования использования искусственного интеллекта (ИИ) в управлении проектами предпринимательских структур. В статье выделяются четыре ключевые взаимосвязанные стратегии: выравнивание ИИ–инициатив с целями бизнеса и портфельный подход к проектам, поэтапное внедрение через пилотные проекты и «быстрые победы», трансформация компетенций, а также формирование стратегии данных и предиктивной аналитики. Показано, что привязка ИИ–проектов к приоритетам развития компании и использование портфельного управления позволяют уходить от фрагментарных экспериментов к системному внедрению ИИ. Поэтапное внедрение ИИ через пилоты снижает риски, обеспечивает быстрый демонстрационный эффект и формирует доверие со стороны пользователей и руководства. Отдельное внимание уделено роли единого контура данных и предиктивной аналитики для повышения точности планирования, оценки рисков и оптимизации загрузки ресурсов в проектном управлении. Обосновывается, что сочетание этих четырех стратегий создаёт целостную рамку, в которой ИИ становится устойчивым инструментом повышения эффективности проектной деятельности и обеспечения долгосрочного роста бизнеса в условиях цифровой экономики.
The article examines strategies for scaling the use of artificial intelligence (AI) in project management within entrepreneurial organizations. The article highlights four interrelated strategies: aligning AI initiatives with business goals and applying a portfolio approach to projects, gradual implementation through pilot projects and «quick wins», transformation of competencies and building a robust data and predictive analytics strategy. The paper shows that aligning AI projects with strategic priorities and managing them as a portfolio helps organizations move from fragmented experiments to systematic AI deployment. Step–by–step implementation via pilots reduces risks, delivers rapid demonstrable results, and builds trust in AI among managers and end–users. Special attention is paid to the role of an integrated data environment and predictive analytics in improving schedule accuracy, risk assessment, and resource allocation in project management. The article argues that combining these four strategies forms a coherent framework in which AI becomes a sustainable tool for enhancing project performance and supporting the long term growth of businesses in the digital economy.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.