AI Projects

В LinkedIn меня попросили прокомментировать современные тренды ИИ, связанные с темой Project Management. Напомню, что я ранее разрабатывал Microsoft Project, поэтому исторически у меня довольно большая аудитория руководителей проектов. Мои видеоуроки по MS Project на YouTube прошли больше 2,3 миллиона человек. Сейчас как раз Сбер представил новую методику Vibe PPM — как раз хорошо оценить её относительно критериев эффективности для ИИ, а не для старой бюрократии PMI. Давайте я поясню самые важные изменения, которые в PM вносят агенты. 1. Агенту наплевать на ваш статус и сертификат, он будет делать выводы о вашей компетенции исключительно на базе того, что вы пишите ему как контекст Это очень серьёзный момент и даже ломка старого уклада УП. Ранее можно было получить сертификат PMP, сделать себе пару титулов в небольших местных сообществах, и далее можно было управлять людьми «от статуса», т.е. «апелляцией к авторитету». Однако агентам наплевать на ваш статус и где вы член, даже если вы такое напишите агенту — он проигнорирует это как доказательство вашей компетенции. ИИ судит о вашей квалификации только и исключительно по тому, что вы написали ему в контексте. Это просто полный пересмотр значимости менеджера: теперь важен не статус или сертификат, а ЧТО и КАК вы пишите агенту. Формальное подтверждение квалификации как PMP или MBA у агента вызывает доверие около нуля. 2. Время «воды за принципы» закончилось, все ИИ-агенты — фанаты чёткого формализма Традиционные методики УП уже много лет имеют огромный изъян: они чуть менее чем полностью оторваны от практики. Обычно «методологи» разводят кучу воды «за принципы», но даже в чёткие регламенты управления организацией на уровне инструкций персоналу это превращалось очень редко. Как в том анекдоте про сову и зайцев, где сова сказала зайцам стать ежами и их не съедят волки, но на вопрос зайцев, как стать ежами, сова отвечала: «Мне по фигу, я — стратег!» Агенты конечно почитают любую воду методистов как контекст и как подхалимы её даже похвалят, но вопрос в том, что агенты реально эффективны в жёстко формализованных правилах почти как в написании кода. Чем более формальные методы управления, тем чётче работают агенты и тем более предсказуемый их результат. Однако такие методы имеют фиолетовое отношение к тому же PMBOK, а куда ближе по духу к тем же Lean-проверкам корректности задач у математиков. Если кратко, то с агентами «вода методистов» — это просто семантический шум для агентов без конкретики. Сейчас время жёсткой формальной конкретики, и агенты очень сильны в гайдах и протоколах даже сложнейших. 3. Традиционные принципы методологов УП противоречат «взглядам Макиавелли» у ИИ из его Reinforcement Learning Важный момент: высокие абстракции в управлении проектами ИИ более чем понимает, но это опять же не вода методистов старой школы, а нечто другое. Без понимания, как именно велось Reinforcement Learning у современных LLM, старый методист с PMP или MBA не сможет сделать качественный мануал агенту. В реальности RL-обучение выравнивалось на «ЦЕЛИ ПОЛЕЗНОСТИ» как взвешенная оценка примерно по 70 критериям. Однако большинство методологов УП мало задумывались даже, как сформулировать «полезность» их самих достаточно чётко. В случае ИИ он по факту выходит из RL-обучения в философии Макиавелли в духе «цель оправдывает средства». Всё это обильно отполировано ещё сверху reward hacking, о котором дедушки в PMI даже не слышали, но при постановке задачи агентам это даже вопрос безопасности, иначе они вам могут раздолбать полбизнеса просто чтобы сделать пару красивых слайдов методисту, т.к. это и станет «целью», если методист даже не понимает, что работает не с человеком, а фактически почти с инопланетянином по образу мышления, который только имитирует человека, а в реальности очень сильно отличается от человека по образу мышления и своей мотивации. Вот эти три тренда я считаю важнейшими в современном УП в свете агентов: • Ваш статус больше ничто, ваш контекст — всё • Время воды за принципы закончилось, время высоко формализованных методик управления • Все принципы методик управления УП для агентов должны чётко совпадать со схемой Reinforcement Learning у LLM и учитывать и особенности, и даже риски безопасности от агентов в их логике Макиавелли «цель оправдывает средства». Насколько Vibe PPM соответствует критериям, что я описал, вы можете сделать выводы сами, почитав методику Сбера в оригинале. https://aipdlc.ru/documents/ru/Vibe_PPM_methodology_v1_0.pdf