АНАЛІЗ СУЧАСНИХ МЕТОДІВ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ УПРАВЛІННЯ ПОРТФЕЛЯМИ ПРОЄКТІВ І ПРОГРАМ
DOI:
https://doi.org/10.32347/2412-9933.2022.49.19-25Ключові слова:
управління проєктами, управління портфелем проєктів, машинне навчання, менеджмент фінансових організаційАнотація
Описано результати дослідження методів підвищення ефективності управління портфелем проєктів і програм з врахуванням останніх робіт в цьому напрямі з акцентом на пошук передових технологічних рішень, які мають найбільший потенціал з точки зору підвищення ефективності управління портфелем проєктів і програм. Розглянуто результати дослідження International Institute for Learning, Inc, які базуються на досвіді фінансової корпорації Synovus Financial Corporation; роботи авторів, які розширюють класичний підхід до формування портфеля проєктів і програм, у частині прийняття рішення, шляхом: розроблення нової математичної моделі, використання багатокритеріальної основи з врахуванням різних стратегічних сценаріїв, застосування інтеграції системної динаміки з багатоцільовим прийняттям рішень. Наведено висновок авторів роботи, які стверджують, що комплексного вирішення всіх проблем управління портфелем проєктів і програм на сьогодні не існує, однак наведено опис роботи автора, який розглядає вплив інформаційних технологій, в частині використання штучного інтелекту / експертних систем (AI/ES), для вирішення наявних проблем управління портфелем проєктів і програм. Наведено результати дослідження Gartner в частині використання штучного інтелекту в процесах управління проєктами; надано висновки української ІТ компанії «IT-Enterprise» в частині розроблення програмного забезпечення, пов’язаного з використанням штучного інтелекту; наведено факти і приклади широкого застосування штучного інтелекту передовими світовими компаніями і корпораціями; надано висновки щодо доцільності та перспективності використання штучного інтелекту, зокрема машинного навчання, для пошуку нових рішень підвищення ефективності управління портфелем проєктів і програм.
Посилання
Sazonov, A. & Yehorchenkova, N. (2021). Concept of organization of portfolio of projects and programs of financial companies. Management of Development of Complex Systems, 45, 27–34. dx.doi.org10.32347/2412-9933.2021.45.27-34.
International Institute for Learning, Inc.URL: https://www.iil.com/
Harold Kerzner (2010). Project management best practices achieving global excellence second edition: monograph. New York: International Institute for Learning, Inc., 684.
Synovus Financial Corporation. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Synovus /.
Pérez, F., Gómez, T., Caballero, R., Liern, V. (2018). Project portfolio selection and planning with fuzzy constraints. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S004016251730937X
Yunna, Wu, Chuanbo, Xu, Yiming, Ke, Xinying, Li, Lingwenying, Li. (2019). Portfolio selection of distributed energy generation projects considering uncertainty and project interaction under different enterprise strategic scenarios. URL:https://www.sciencedirect.com/science/ article/pii/S0306261918318 282
Ying, Liu, Yan-Kui, Liu.(2017). Distributionally robust fuzzy project portfolio optimization problem with interactive returns. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494616304811
Anshin, V. M., Demkin, I. V., Nikonov, I. M., Tsarkov, I. N. (2007). Models of project portfolio management under uncertainty. Russia, Moscow: MATI Publishing Center.
Hosley, W. N.(1987). The application of artificial intelligence software to project management. Project Management Journal, 18 (3), 73–75.
Gartner. Press release page for a new study on the use of artificial intelligence in project management. URL:https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-03-20-gartner-says-80-percent-of-today-s-project management#:~:text=By%202030%2C%2080%20percent%20of,%2C%20according%20to%20Gartner%2C%20Inc.
IT enterprise. URL: https://www.it.ua/knowledge-base/technology-innovation/machine-learning /
Google. URL: https://about.google/intl/ru/
Wikipedia. URL: https://uk.wikipedia.org/wiki/Facebook /
Apple. URL: Офіційний сайт компанії «Apple» // https://www.apple.com /
Amazonю URL: https://www.amazon.com /
Microsoft. URL: https://www.microsoft.com/uk-ua /
Wikipedia. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Baidu /
Mark Zuckerberg. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Mark_Zuckerberg
Siri. URL: https://uk.wikipedia.org/wiki/Siri
Meta. URL: https://about.facebook.com/meta /
Amazon Echo. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Amazon_Echo /
Advantages of using machine learning in business. URL: https://rb.ru/story/machine-learning-in-business /
Machine Learning: The New Proving Ground for Competitive Advantage. URL: https://s3.amazonaws.com/files.technologyreview .com/whitepapers/MITTR_GoogleforWork_Survey.pdf /
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2022 Наталія Єгорченкова, Олексій Єгорченков , Антон Сазонов
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
