L'IA sta cambiando il campo della gestione dei progetti. In questa guida scoprirai come i team di progetto utilizzano attualmente l’IA, dove l’IA può aggiungere valore oltre l’automazione tradizionale, quali vantaggi e sfide aspettarti e come valutare in modo oggettivo gli strumenti aziendali di gestione dei progetti basati sull'IA.
Punti salienti
- Avere una maggiore autonomia dell’IA non rende necessariamente un sistema di gestione dei progetti migliore o più avanzato. I team dovrebbero concedere all’IA maggiore autorità solo quando aggiunge valore misurabile. Per alcuni flussi di lavoro, una raccomandazione dell’IA seguita dall’approvazione umana può essere l’approccio migliore.
- La distinzione più utile non è tra IA integrata e IA indipendente, ma se l’IA dispone del giusto contesto di progetto. Per essere utile, l’IA ha bisogno di un accesso sicuro ai dati di progetto aggiornati. Questo contesto può provenire dall’IA integrata direttamente in una piattaforma di gestione dei progetti o da strumenti di IA esterni collegati in modo sicuro.
- L’IA per la gestione dei progetti non richiede che tutti i dati siano perfettamente strutturati; richiede invece i dati giusti per le funzioni specifiche che eseguirà. Piuttosto che ripulire tutti i dati di un'organizzazione prima di adottare l'IA, i team dovrebbero identificare le informazioni necessarie per ogni caso d'uso e investire prima nel miglioramento di tali dati.
- Misura il successo di uno strumento di gestione dei progetti basato sull'IA in base alla sua capacità di migliorare un processo specifico, non al numero di funzionalità che offre. Alcuni esempi di metriche includono tempo di reporting, velocità di instradamento, accuratezza delle previsioni o tasso di errore.
Cos’è l’IA per la gestione dei progetti?
L’IA per la gestione dei progetti è l’uso dell’intelligenza artificiale per generare, analizzare, interpretare o intervenire sulle informazioni del progetto. I team di progetto possono utilizzare l’IA per migliorare i flussi di lavoro automatizzati, creare piani e report, riepilogare l’attività del progetto, contribuire a identificare potenziali rischi, consigliare ai membri del team i passaggi successivi e altro ancora.
A differenza dell’automazione tradizionale della gestione dei progetti, che segue regole predefinite, l’IA può interpretare e agire su informazioni non strutturate. Scopri di più su IA per la gestione dei progetti rispetto ai metodi tradizionali.
In generale, l’utilizzo dell’IA per la gestione dei progetti funziona meglio quando l’IA ha accesso al contesto di progetto più ampio. I piani di progetto, i dati delle attività, le dipendenze, le informazioni sulle risorse e altra documentazione forniscono le informazioni di cui l’IA ha bisogno per produrre risultati utili.
Dal punto di vista della gestione dei progetti, l’IA crea valore in diversi modi. A livello individuale, può migliorare la produttività personale dei project manager che gestiscono attivamente progetti con molti input e informazioni complesse e interfunzionali. Offre inoltre ai team la possibilità di creare rapidamente automazioni attraverso il linguaggio naturale.
Anche se gli strumenti di IA diventano sempre più avanzati, i project manager dovranno continuare a essere responsabili del processo decisionale, soprattutto quando sono necessari un giudizio solido e l’assunzione di responsabilità. Esamina alcuni casi d’uso comuni dell’ IA nella gestione dei progetti, dalla pianificazione predittiva e dall’analisi dei rischi all’acquisizione dei progetti e ai test di scenario.
Tipi di funzionalità di IA nella gestione dei progetti
In genere, le funzionalità di IA nella gestione dei progetti rientrano in tre categorie: IA generativa, IA analitica, che include l’IA predittiva, e IA agentica. Queste funzionalità possono lavorare insieme per aiutare i team di progetto a creare e interpretare i dati di progetto, coordinare il lavoro di progetto e altro ancora.
Ecco i tre tipi principali di funzionalità di IA nella gestione dei progetti:
- IA generativa: Questi strumenti creano contenuti in base ai prompt degli utenti e ad altro contesto disponibile. I team di progetto possono utilizzarli per redigere piani di progetto, riepilogare le note delle riunioni e rispondere a domande sulle informazioni del progetto. Ad esempio, un project manager potrebbe fornire a un’IA una settimana di aggiornamenti sulle attività e chiederle, tramite un prompt, di redigere un riepilogo esecutivo dello stato.
- IA analitica: Queste funzionalità sono in grado di identificare schemi, anomalie, relazioni e tendenze nei dati di progetto. L’IA predittiva è un tipo di IA analitica che applica queste funzionalità ai dati storici e attuali per stimare i risultati potenziali. Ad esempio, l’IA potrebbe analizzare l’avanzamento delle attività e le dipendenze per contrassegnare un progetto con un elevato rischio di errore.
- Agentic IA: Gli agenti IA possono lavorare verso obiettivi definiti con vari livelli di autonomia. Nella gestione dei progetti, possono monitorare il cambiamento delle condizioni, consigliare i passaggi successivi o intraprendere azioni consentite utilizzando gli strumenti e i dati disponibili. Queste funzionalità sono ancora emergenti e la maggior parte delle organizzazioni limita ancora gli agenti a raccomandazioni o ad azioni strettamente controllate.
Queste funzionalità possono anche lavorare in tandem con l’automazione basata su regole. Ad esempio, l’IA potrebbe interpretare e classificare una richiesta di progetto in entrata, mentre un flusso di lavoro automatizzato utilizza tali informazioni per inoltrare la richiesta al team appropriato.
Come i team utilizzano l’IA nella gestione dei progetti: 5 casi d’uso
I team utilizzano l’IA nella gestione dei progetti per analizzare i rischi di pianificazione, valutare le esigenze di risorse e capacità, generare report sullo stato, elaborare e instradare le richieste in arrivo e identificare le dipendenze nell’intero portfolio. Questi cinque casi d’uso si basano su diverse funzionalità di IA, dalla sintesi delle informazioni all’analisi dei dati per individuare modelli e rischi.
1. Analisi predittiva dei rischi di pianificazione
L’IA predittiva può analizzare i dati storici e attuali del progetto, come l’avanzamento delle attività, le pianificazioni, le dipendenze e la capacità delle risorse, per stimare la probabilità di ritardi e altri rischi. I team di progetto possono utilizzare queste previsioni per esaminare i problemi in anticipo e decidere se modificare pianificazioni, ambito, personale o altri vincoli del progetto.
2. Analisi delle risorse e della capacità
L’IA può analizzare i requisiti in termini di risorse insieme a informazioni quali capacità del team, competenze, disponibilità, lavoro pianificato e priorità del progetto. I responsabili di progetto possono utilizzare questi insight per identificare lacune di capacità e potenziali conflitti nelle risorse, confrontare scenari di assegnazione del personale e prendere decisioni di allocazione più informate.
3. Reporting sullo stato generato dall’IA
L’IA generativa può sintetizzare dati di progetto, aggiornamenti e note in bozze di report sullo stato e riepiloghi per gli stakeholder. L’IA può inoltre aiutare a identificare aggiornamenti mancanti, informazioni incoerenti, attività in stallo e altri problemi che possono influire sull’accuratezza del reporting. I project manager devono esaminare i report generati dall’IA per verificarne accuratezza e contesto prima di condividerli con gli stakeholder o utilizzarli per prendere decisioni.
4. Acquisizione e instradamento intelligenti
L’IA può interpretare le richieste in arrivo, riassumerle, estrarre informazioni chiave e classificarle in base a criteri definiti. Tali informazioni possono quindi attivare flussi di lavoro basati su regole che instradano le richieste al team appropriato. L’acquisizione assistita dall’IA può ridurre il tempo che i team dedicano alla revisione e all’ordinamento delle richieste.
5. Analisi delle dipendenze nell’intero portfolio
L’IA può analizzare i dati relativi a progetti e portfolio per aiutare i team a identificare dipendenze, risorse condivise, rischi e altri collegamenti importanti tra i progetti. Con dati di progetto sufficientemente connessi, l’IA può aiutare i responsabili a esaminare in che modo un ritardo, un vincolo di risorse o una modifica in un’iniziativa potrebbero influire sul lavoro correlato nell’intero portfolio.
Scopri come le funzionalità di IA di Smartsheet supportano questi e altri casi d’uso della gestione dei progetti.
Vantaggi dell’utilizzo dell’IA nella gestione dei progetti
I principali vantaggi dell’IA nella gestione dei progetti sono una maggiore produttività, un rilevamento più precoce dei rischi, un’analisi più rapida e più tempo da dedicare alla leadership strategica dei progetti. Questi miglioramenti in termini di produttività e analisi emergono anche da ricerche di settore più ampie: un report di Deloitte del 2026 ha rilevato che il 66% delle organizzazioni riscontrava un aumento di efficienza e produttività grazie all’IA, mentre il 53% registrava insight e processi decisionali migliori.
I 4 principali vantaggi dell’utilizzo dell’IA nella gestione dei progetti
- Maggiore produttività: l’IA può ridurre il tempo dedicato alla stesura di report e al completamento di altre attività ripetitive di lavoro intellettuale. Ciò può consentire ai team di progetto di dedicare più tempo alla pianificazione, alla risoluzione dei problemi, alla gestione degli stakeholder e ad altre attività ad alto valore.
- Rilevamento anticipato dei rischi: l’IA analitica può aiutare a identificare potenziali ritardi nella pianificazione, conflitti nelle risorse e altre condizioni che potrebbero richiedere attenzione. Un rilevamento anticipato può offrire ai responsabili di progetto più tempo per intraprendere azioni correttive.
- Analisi più rapida: l’IA può sintetizzare rapidamente grandi volumi di informazioni. Ciò può aiutare i team di progetto a individuare segnali rilevanti in set di dati complessi. Questo aiuta i team a comprendere più rapidamente le condizioni del progetto, supportando a sua volta un processo decisionale solido.
- Maggiore capacità per la leadership strategica dei progetti: riducendo il tempo dedicato all’elaborazione delle informazioni, l’IA può offrire ai project manager una maggiore capacità per il lavoro che dipende dal giudizio umano, come la gestione degli stakeholder, la risoluzione dei conflitti, la definizione delle priorità e la risposta a condizioni mutevoli.
Le sfide dell’utilizzo dell’IA nella gestione dei progetti
Le principali sfide legate all’utilizzo dell’IA nella gestione dei progetti includono scarsa qualità dei dati, informazioni di progetto frammentate, output inaffidabili e governance inadeguata. L’IA può aiutare a ridurre il sovraccarico amministrativo per migliorare l’efficienza, ma la sua efficacia dipende dalla qualità e dal contesto delle informazioni a cui può accedere, nonché dai controlli che ne regolano l’uso.
Di seguito sono riportate alcune delle principali sfide dell’utilizzo dell’IA nella gestione dei progetti, con soluzioni e strategie per affrontarle:
Qualità dei dati e contesto del progetto
Una gestione dei progetti assistita dall’IA affidabile dipende in larga misura da dati di progetto affidabili. Responsabili mancanti, stati obsoleti, dipendenze incomplete e altri problemi di qualità dei dati possono portare ad analisi imprecise.
Per affrontare questo problema, i team dovrebbero identificare i dati richiesti per ogni caso d’uso dell’IA e stabilire standard adeguati per mantenere tali informazioni aggiornate e corrette.
“In questo mondo dell’IA, il pensiero sistemico nella progettazione e nell’architettura dei sistemi non scomparirà”, afferma Lauren Stein, chief of staff in modalità fractional che fornisce consulenza ad aziende in fase iniziale sulla crescita delle startup e sulla trasformazione tramite IA. “Devi capire come creare il sistema in modo che un agente possa operarvi sopra. Ciò significa i dati giusti, l’infrastruttura giusta e il modello di dati giusto.”
È anche importante ricordare che, sebbene dati migliori possano migliorare gli output dell’IA, i dati non devono essere perfettamente standardizzati per ogni caso d’uso dell’IA. L’AI generativa può estrarre informazioni da fonti non strutturate come gli appunti delle riunioni. Tuttavia, se le informazioni sottostanti sono imprecise, obsolete o incomplete, l’IA può trasferire tali problemi nel suo output.
Dati e sistemi frammentati
L’IA può utilizzare solo le informazioni a cui può accedere. Quando i dati di progetto rilevanti non sono disponibili, non aggiornati o distribuiti tra strumenti o team disconnessi, l’IA potrebbe non avere il contesto di cui ha bisogno per produrre analisi solide e accurate. I team devono identificare quali sistemi contengono informazioni chiave per ciascun caso d’uso dell’IA, quindi collegarle in modo sicuro.
Affidabilità dell’IA e supervisione umana
Anche nei casi in cui i dati del progetto sono accessibili e accurati, l’IA non sempre produce output affidabili. Può interpretare male il contesto o produrre analisi plausibili ma errate. Di conseguenza, i professionisti dei progetti rimangono cauti nel consentire all’IA di operare in modo autonomo. Secondo il Report 2026 sulle priorità di gestione di progetti e portfolio di Smartsheet, solo il 46% dei professionisti PPM si fida dell’IA per lavorare senza supervisione umana.
La domanda pratica, quindi, non è se gli esseri umani debbano rimanere coinvolti, ma quanta supervisione sia necessaria. Richiedere una revisione approfondita di ogni output dell’IA può ridurre il risparmio di tempo e i guadagni in termini di produttività che l’IA dovrebbe offrire. Un approccio consiste nell’abbinare il livello di revisione alle conseguenze dell’attività. Un’attività a basso rischio, come la stesura del riepilogo di una riunione, può richiedere solo una revisione leggera, mentre azioni o raccomandazioni che coinvolgono budget, personale, conformità o clienti possono richiedere maggiori controlli.
Smartsheet incorpora questa necessità di supervisione umana in quello che chiama il principio dell’“esperto al centro”. Come Drew Garner, responsabile dell’IA e della strategia di piattaforma in Smartsheet, afferma: “L’IA analizza e consiglia. Gli esseri umani decidono. Soprattutto su tutto ciò che comporta reali conseguenze organizzative."
Governance e sicurezza dell’IA
L’IA può creare rischi per la governance e la sicurezza quando i team inseriscono informazioni privilegiate in strumenti non controllati, o fornire ai sistemi IA l’accesso ad azioni senza controlli appropriati. Questi rischi possono aumentare man mano che l’IA passa dalla generazione di contenuti all’esecuzione di azioni all’interno dei flussi di lavoro di progetto.
Per gestire questi rischi, le organizzazioni dovranno sviluppare e applicare politiche chiare sull’uso dell’IA. Devono definire quali strumenti i team possono utilizzare, a quali dati possono accedere e quali azioni sono autorizzati a intraprendere.
Le organizzazioni possono utilizzare framework come NIST AI Risk Management Framework o ISO/IEC 42001 per guidare pratiche più ampie di governance e gestione dei rischi dell’IA.
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Come implementare l’IA nella gestione dei progetti
Per implementare l’IA nella gestione dei progetti, inizia con un problema o un flusso di lavoro specifico in cui l’IA potrebbe fornire un valore misurabile. Identifica i dati e il contesto di cui l’IA ha bisogno, stabilisci governance e supervisione appropriate, integra l’IA nel flusso di lavoro esistente, testane le prestazioni e misura i risultati prima di espanderne l’uso.
Ecco una guida dettagliata all’implementazione dell’IA nella gestione dei progetti:
- Definisci un caso d’uso specifico e misurabile: Inizia con un’attività di progetto in cui l’IA può risolvere un problema chiaro. Forse uno strumento di IA può creare bozze di report sullo stato. In questa fase, documenta come il tuo team svolge attualmente questo processo e quali metriche utilizzerai per misurare il successo. In questo caso, le metriche di successo potrebbero includere una riduzione dei tempi di reporting e un minor numero di dettagli mancanti o imprecisi nei report.
- Identifica e prepara i dati richiesti: Inizia chiedendoti di quali informazioni avrebbe bisogno un essere umano per completare la stessa attività. Ciò potrebbe includere stati del progetto, proprietari delle attività, date, dipendenze o informazioni sulle risorse. Quindi, valuta se tali informazioni sono accurate, aggiornate, complete e accessibili all’IA. Risolvi eventuali lacune o incoerenze emerse prima di implementare lo strumento.
- Definisci i requisiti di governance e supervisione: Definisci e comunica gli standard relativi agli strumenti che possono essere utilizzati, alle informazioni a cui possono accedere e alle azioni che sono autorizzati a intraprendere. È necessario definire standard concordati per proteggere i dati sensibili, controllare l’accesso, rivedere gli output dell’IA e conservare i registri delle attività dell’IA.
- Definire in che modo l’IA si inserisce nel processo: Stabilisci cosa farà l’IA e dove le persone dovranno continuare a essere coinvolte. Ad esempio, l’IA potrebbe creare una bozza di report sullo stato a partire dagli aggiornamenti correnti del progetto e dai dati delle attività, mentre il project manager la esamina, aggiunge contesto e la approva prima della condivisione. Il nuovo processo dovrebbe ridurre il lavoro, anziché limitarsi ad aggiungere l’IA come un’ulteriore fase.
- Testare e misurare i risultati rispetto al riferimento: testa l’IA con dati di progetto e scenari di esempio prima di ampliarne l’uso. Misura i risultati rispetto al processo esistente utilizzando le metriche identificate all’inizio. I test possono anche aiutare i team a capire dove l’IA mostra dei limiti e dove è ancora necessaria la revisione umana. “Dovremmo sperimentare con costanza per continuare a conoscere i limiti dell’IA”, afferma Stein. “Questo ci aiuta ad acquisire maggiore familiarità con la tecnologia.”
- Espandere gli utilizzi efficaci: Amplia solo i casi d’uso dell’IA che dimostrano un valore misurabile e un’affidabilità accettabile. Quelli che non soddisfano questi criteri dovrebbero essere rivisti, limitati o interrotti. I team possono estendere i casi d’uso di successo ad altri flussi di lavoro, ma una maggiore autonomia dell’IA non dovrebbe essere l’obiettivo predefinito. OWASP consiglia di limitare gli agenti IA alle autorizzazioni e al livello di autonomia richiesti per l’attività. Consenti all’IA di intraprendere più azioni solo quando i test dimostrano che funziona in modo affidabile e che ciò offre un valore chiaro.
I migliori strumenti di gestione dei progetti con IA per i team aziendali
Il miglior strumento di gestione dei progetti con IA per un’azienda è quello che supporta meglio i suoi casi d’uso specifici, i suoi flussi di lavoro e le sue linee guida di governance. Anziché classificare gli strumenti in base al numero di funzionalità IA offerte, le aziende dovrebbero valutare se ogni piattaforma fornisce le capacità IA, il contesto di progetto, le integrazioni, la sicurezza e i controlli necessari per offrire un valore significativo.
Confronta funzionalità, pro e contro dei migliori strumenti di gestione dei progetti con IA e scopri come scegliere lo strumento giusto con una guida dettagliata.
Cosa cercare in uno strumento aziendale di gestione dei progetti con IA
Quando valuti gli strumenti di gestione dei progetti con IA per un’azienda, parti dai casi d’uso che la tua organizzazione deve supportare. Alcuni strumenti di gestione delle attività con IA si concentrano principalmente sulla creazione, l’assegnazione e il monitoraggio delle singole attività, mentre piattaforme di gestione dei progetti più ampie possono supportare anche la pianificazione delle risorse, la gestione del portfolio, il reporting e i flussi di lavoro tra progetti.
I migliori strumenti di IA per la gestione dei progetti sono quelli che si adattano alle esigenze specifiche della tua organizzazione, anziché offrire semplicemente il maggior numero di funzionalità. Esamina la tabella seguente per capire cosa cercare – e quali domande porre – quando confronti gli strumenti di IA.
Capacità | Cosa cercare |
|---|---|
Contesto di progetti e portfolio | L’IA può accedere in modo sicuro alle informazioni necessarie per i tuoi casi d’uso? Può lavorare con dati rilevanti relativi a progetti, portfolio, risorse e documenti quando necessario? |
Idoneità ai tuoi casi d’uso | Lo strumento supporta le capacità di cui hai effettivamente bisogno, come generazione di contenuti, analisi dei dati, insight predittivi, interazione in linguaggio naturale o azioni agentiche? |
Integrazione nei flussi di lavoro | In che modo i team utilizzeranno le funzionalità IA dello strumento nell’ambito del loro lavoro di progetto esistente? Gli output dell’IA possono alimentare altri passaggi o flussi di lavoro quando necessario? |
Integrazioni | Lo strumento può connettersi agli altri sistemi aziendali e strumenti di IA utilizzati dalla tua organizzazione? |
Governance, sicurezza e controllo umano | Quali controlli avrai sui dati a cui l’IA può accedere e sulle azioni che può intraprendere? Puoi richiedere l’approvazione umana quando necessario e conservare registri appropriati delle attività supportate dall’IA? |
Scalabilità e standardizzazione | Puoi espandere gli utilizzi di successo dell’IA tra i team mantenendo processi e controlli coerenti? |
In che modo Smartsheet supporta la gestione aziendale dei progetti con IA
Smartsheet porta l’IA in un ambiente di gestione del lavoro aziendale in cui i team gestiscono già dati di progetto, flussi di lavoro, autorizzazioni, reporting e processi di portfolio. Ciò offre all’IA accesso al contesto di progetto rilevante, consentendo al contempo alle organizzazioni di mantenere i controlli che utilizzano per gestire l’accesso ai dati di lavoro.
Quando le organizzazioni hanno anni di piani di progetto, flussi di lavoro e lavoro tra team in Smartsheet, quei dati diventano utilizzabili e traducibili in azioni all’interno del loro ambiente. L’IA può fare riferimento a piani precedenti, informazioni riutilizzabili e modelli consolidati, in modo che i team non debbano ripartire da zero ogni volta.
Smartsheet supporta anche l’utilizzo dei dati di progetto con strumenti di IA esterni tramite Smartsheet MCP Server. Gli assistenti IA supportati possono lavorare con dati Smartsheet in tempo reale in base alle autorizzazioni esistenti dell’utente, offrendo ai team un altro modo per utilizzare le informazioni di progetto con l’IA. Esplora la libreria di prompt MCP di Smartsheet per esempi.
IA per la gestione dei progetti per tipo di team
I team possono applicare le stesse funzionalità di IA in modo diverso a seconda del tipo di lavoro che svolgono. Ad esempio, l’IA analitica potrebbe aiutare un PMO a valutare lo stato di salute del portfolio e un team IT a identificare le dipendenze tra i progetti tecnologici. Le stesse funzionalità potrebbero aiutare un team operativo a individuare i colli di bottiglia dei processi o un team finanziario ad analizzare i costi dei progetti.
Ecco alcuni casi d’uso comuni dell’IA nella gestione dei progetti per diversi tipi di team:
IA per i team PMO
I team PMO possono utilizzare l’IA per analizzare le informazioni tra progetti e portfolio, identificare le iniziative che richiedono attenzione e riepilogare gli aggiornamenti per la dirigenza. L’IA può anche aiutare i PMO a far emergere dipendenze e conflitti di risorse che possono essere difficili da identificare attraverso le revisioni dei singoli progetti. A livello di portfolio, queste stesse funzionalità possono anche aiutare i PMO a confrontare lo stato dei progetti e identificare i rischi emergenti.
IA per i team IT
Per i team IT, l’IA può aiutare ad analizzare le richieste di progetto, i backlog, le dipendenze, la capacità e i rischi di consegna tra le iniziative IT. L’IA può anche aiutare a far emergere relazioni tra progetti che condividono infrastrutture tecniche o risorse.
IA per i team operativi
I team operativi possono utilizzare l’IA per analizzare flussi di lavoro ripetibili e ad alto volume e identificare colli di bottiglia, lavoro in stallo e vincoli di capacità. Può anche aiutare a interpretare le richieste in arrivo, estrarre le informazioni rilevanti e indirizzare rapidamente le richieste ai team corretti.
IA per i team finanziari
I team finanziari coinvolti nella gestione di progetti e portfolio possono utilizzare l’IA per analizzare le informazioni finanziarie e di progetto connesse. Possono anche utilizzarla per identificare dati mancanti o incoerenti, riepilogare le modifiche ai budget o alle previsioni, far emergere progetti con modelli di spesa insoliti e altro ancora. A livello di portfolio, l’IA può aiutare i team finanziari a sintetizzare le attività di progetto insieme alle informazioni disponibili su budget, costi e finanziamenti.
Automazione dei flussi di lavoro basata su IA per i team di progetto
L’IA può rendere l’automazione dei flussi di lavoro di progetto più flessibile gestendo le fasi che richiedono un’interpretazione, anziché limitarsi a seguire regole predefinite. Ad esempio, l’IA potrebbe interpretare e classificare una richiesta di progetto in entrata, riepilogarne i contenuti, identificare le informazioni mancanti o consigliare un passaggio successivo. L’automazione basata su regole può quindi utilizzare tali informazioni per indirizzare la richiesta, avviare un’approvazione, inviare un promemoria o aggiornare un record.
La combinazione dei due approcci consente ai team di automatizzare flussi di lavoro che includono sia passaggi prevedibili sia informazioni variabili che devono essere interpretate. Per azioni o eccezioni a rischio più elevato, i team possono richiedere una revisione umana. Scopri di più su automazione dei flussi di lavoro basata su IA e confronta le migliori opzioni di software di automazione dei flussi di lavoro.
Qual è il futuro dell’IA nella gestione dei progetti?
Il futuro dell’IA nella gestione dei progetti comporterà probabilmente una maggiore integrazione dell’IA in molti aspetti del lavoro, dall’analisi dei dati al processo decisionale. Con l’avanzare delle funzionalità di IA, la sfida maggiore per le organizzazioni sarà passare dalla sperimentazione individuale a pratiche coerenti, gestite e scalabili.
Secondo il Project Management Institute (PMI), l’adozione dell’IA si è evoluta più rapidamente dell’allineamento organizzativo. Nell’introdurre il suo 2026 Standard for Artificial Intelligence in Portfolio, Program, and Project Management, il PMI invita le organizzazioni a passare dalla "sperimentazione sparsa" a pratiche di IA più strutturate e responsabili.
È inoltre probabile che l’IA svolga un ruolo più importante nel processo decisionale. I team di progetto utilizzano già l’IA per analizzare le informazioni e generare raccomandazioni. Man mano che i team integrano queste funzionalità in modo più approfondito nei flussi di lavoro dei progetti, le organizzazioni dovranno stabilire regole chiare su chi rimane responsabile delle decisioni supportate dall’IA. PMI sottolinea che una supervisione efficace dovrebbe includere punti di revisione e percorsi di escalation definiti.
L’IA sostituirà i project manager?
È più probabile che l’IA cambi il modo in cui lavorano i project manager, piuttosto che eliminare del tutto il ruolo. L’IA può automatizzare o potenziare attività come la stesura di report, la sintesi delle informazioni e il coordinamento delle azioni di routine dei flussi di lavoro. Tuttavia, la gestione dei progetti richiede anche il coinvolgimento umano in aree come la gestione degli stakeholder, il giudizio, la negoziazione e la responsabilità.
Ricerche recenti suggeriscono che l’effetto dell’IA sul lavoro non si limita all’automazione. Uno studio del 2026 pubblicato su Technovation sostiene che l’IA può sia sostituire sia integrare il lavoro umano. Per i project manager, questo quadro di riferimento suggerisce che l’IA può automatizzare alcune attività e al contempo potenziare il giudizio umano e la produttività in altre.
"I project manager stanno adottando uno stile di lavoro basato sulla collaborazione uomo-macchina. Dovranno usare strumenti di IA per accelerare le attività di routine e liberare tempo da dedicare a lavori strategici di livello superiore. Ci si aspetterà che gli appunti delle riunioni si trasformino in azioni da intraprendere documentate pochi minuti dopo le riunioni e che i report sullo stato, che richiedevano un’intera giornata per essere creati, possano essere prodotti in poche ore."
– Chase Williams, Senior AI Project Manager presso KUNGFU.AI
Man mano che l’IA assume una parte maggiore del lavoro di progetto, il ruolo del project manager potrebbe orientarsi maggiormente verso la direzione e la valutazione del lavoro supportato dall’IA, invece che verso l’esecuzione di attività amministrative o analitiche. Le linee guida 2026 sull’IA di PMI sottolineano che i project manager continueranno a fornire contesto, conoscenze istituzionali e comprensione degli stakeholder.
In che modo Smartsheet offre l’IA per la gestione dei progetti
Smartsheet integra le funzionalità di IA direttamente nelle attività di progetto. I team possono utilizzare l’IA di Smartsheet per generare formule e contenuti, riepilogare e tradurre informazioni, analizzare i dati del progetto e creare diagrammi e metriche. Queste funzionalità possono aiutare i team a trasformare le informazioni di progetto esistenti in report, approfondimenti e altri output senza dover esaminare o trasformare manualmente tutti i dati sottostanti.
L’IA può anche lavorare insieme alle più ampie funzionalità di flusso di lavoro offerte da Smartsheet. Ad esempio, i team possono utilizzare l’IA per interpretare o generare informazioni mentre l’automazione di Smartsheet gestisce azioni definite come approvazioni, avvisi, richieste di aggiornamento e altri passaggi del flusso di lavoro.
Quando sviluppa l’IA per i project manager, Smartsheet integra nell’esperienza modelli di esecuzione, conoscenze sui flussi di lavoro e intelligenza dei flussi di lavoro. Ciò contribuisce ad allineare le funzionalità di IA con i modi in cui i team di progetto pianificano ed eseguono già il loro lavoro.
Scopri come Smartsheet AI aiuta i team ad analizzare i dati del progetto, generare contenuti e formule e molto altro.
Domande frequenti sull’IA per la gestione dei progetti
Gli strumenti aziendali di IA per la gestione dei progetti lavorano con dati di progetto, flussi di lavoro, autorizzazioni e processi di portafoglio; gli strumenti di IA generici possono supportare molte delle stesse attività se hanno accesso alle informazioni di progetto corrette. Per l’uso aziendale, la domanda importante è se l’IA può accedere in modo sicuro al contesto di cui ha bisogno e operare all’interno dei controlli esistenti dell’organizzazione.
I tradizionali strumenti di gestione dei progetti aiutano i team a organizzare, monitorare, automatizzare e creare report sul lavoro. L’IA aggiunge la possibilità di interpretare e generare informazioni non strutturate, identificare schemi, rispondere a domande sui dati di progetto in linguaggio semplice e consigliare i passaggi successivi. Ciò può aiutare i team a capire cosa sta succedendo nei loro progetti e a decidere cosa fare dopo.
Per iniziare a usare l'IA per la gestione dei progetti, le aziende devono identificare dove l'IA può risolvere un problema nei flussi di lavoro di progetto esistenti. Quindi, possono assicurarsi che l’organizzazione disponga dell’accesso ai dati, dei controlli di sicurezza, della governance e della proprietà necessari per supportarla.
Gli strumenti di gestione dei progetti basati sull'IA gestiscono la privacy e la sicurezza dei dati aziendali attraverso controlli su chi può utilizzare l’IA, a quali dati l’IA può accedere e quali azioni può intraprendere. Gli strumenti aziendali possono anche offrire controlli di amministrazione, impostazioni di conservazione dei dati, integrazioni sicure e registri delle attività dell’IA.
Le organizzazioni devono esaminare le pratiche di sicurezza e gestione dei dati di ogni strumento prima di consentire all’IA di accedere a qualsiasi informazione sensibile.
Misura il ROI dell'IA nella gestione dei progetti confrontando i risultati di un processo specifico prima e dopo l'introduzione dell'IA. A seconda del caso d'uso, ciò potrebbe significare misurare il tempo di reporting, la velocità di instradamento, l'accuratezza delle previsioni, i tassi di errore o il rilevamento anticipato dei rischi. Tieni conto dei costi della tecnologia durante il calcolo del ROI.
Dichiarazione di non responsabilità: le informazioni contenute in questo articolo di confronto provengono dai siti web dei fornitori, dai forum della community e da alcune recensioni di utenti su siti di terze parti. Gli strumenti di IA sono stati usati per aiutare a condurre le ricerche.
