أولا:  المقدمة

يعتبر الالتزام بمواعيد تسليم المشاريع عاملاً حاسماً لنجاح أي مشروع برمجي. يعتمد نجاح المشروع على عوامل متعددة، وفشل عامل واحد حاسم قد يؤدي إلى فشل المشروع. توفر المواعيد النهائية إطارًا زمنيًا مطلوبًا للمشروع وتخلق توقعات أولية لإمكانية إكماله في الوقت المحدد. يمكن أن يؤدي التأخر في المواعيد إلى استياء العملاء، والإضرار بسمعة الشركة وربحيتها، وتعطيل جميع المهام المرتبطة بالمشروع. لمواجهة هذه التحديات، يقدم الذكاء الاصطناعي (AI) حلولًا واعدة من خلال أتمتة المهام، وتحسين صنع القرار، وتعزيز عمليات إدارة المشاريع. تهدف هذه المراجعة الأدبية إلى تلخيص وتجميع وتقييم الأبحاث الحالية حول أطر عمل الذكاء الاصطناعي المصممة لمنع تأخر مواعيد المشاريع.

ثانيا: نظرة عامة على إدارة المشاريع البرمجية وأثر تأخر المواعيد

الهدف الرئيسي من إدارة المشاريع البرمجية هو إنتاج منتجات برمجية عالية الجودة تلبي احتياجات المستخدمين في الوقت المحدد وبتكلفة مقبولة. ومع ذلك، تفشل العديد من المشاريع لأن الفرق البرمجية لا تستطيع تسليم منتجات ذات جودة في الوقت المحدد. تساهم عدة عوامل في هذا الفشل، بما في ذلك الجدولة غير المناسبة للمشروع، وغياب إدارة المخاطر، ومتطلبات المشروع غير المحددة. قد تكون منهجيات هندسة البرمجيات الجيدة غير فعالة تحت ضغط المواعيد. بالإضافة إلى ذلك، قد تبدأ المشاريع بأفكار ممتازة واستثمارات كبيرة ولكنها تفشل بسبب عدم فهم نطاق المشروع أو المنتج منذ البداية. من الضروري مراعاة الاعتبارات المهمة أثناء إدارة أنشطة المشروع، حيث يتأثر الموعد النهائي للمشروع في كل مرحلة من دورة إدارة المشروع البرمجي.

ثالثا: دور الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع

حوّل الذكاء الاصطناعي الشركات بشكل كبير عبر إدارة الابتكار. يتضمن الذكاء الاصطناعي آلات ذكية قادرة على أداء مهام تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. في إدارة المشاريع البرمجية، يمكن للذكاء الاصطناعي إدراك البيئة الذكية وتحفيز الأشخاص لاتخاذ الإجراءات اللازمة لزيادة فرصة تحقيق أهداف المشروع. يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع مشاريع متعددة دون الحاجة إلى موارد أو مدخلات إضافية. يُعتبر التعلّم الآلي والتعلّم العميق فرعين من الذكاء الاصطناعي يمكّنان الأنظمة من التعلّم والتحسن تلقائيًا من الخبرة دون برمجة صريحة. يركز التعلّم الآلي على تطوير برامج تصل إلى البيانات وتتعلم بنفسها، بمراقبة البيانات والبحث عن أنماط لتحسين صنع القرار المستقبلي.

رابعا: العوائق التي تمنع الالتزام بمواعيد المشاريع

حددت الأدبيات عدة عوامل تعيق الالتزام بالمواعيد:

• التأخر في المسار الحرج: أي تأخر في المسار الحرج قد يؤجل اكتمال المشروع. قد يؤدي إضافة موظفين إضافيين إلى تعليق الأنشطة والتسبب في مزيد من التأخير.
• مواعيد مشروع خاطئة: قد لا تكون الطرق التقليدية ومنتجات البرمجيات مناسبة لتقدير تكلفة ووقت معظم المشاريع البرمجية، مما يؤدي إلى مواعيد وميزانيات خاطئة.
• تجاوز الميزانية: يمكن أن يؤخر تجاوز التكلفة التعامل مع أصحاب المصلحة وإدارة الميزانية، مما يعطل المشروع بأكمله.
• نقص حكمة الفريق: تفشل بعض المشاريع في الالتزام بالمواعيد بسبب نقص الخبرة الجماعية وعدم القدرة على التعامل مع المواقف بفعالية.
• الفشل في تحقيق متطلبات أصحاب المصلحة: تغييرات متطلبات أصحاب المصلحة قد تعطل الموعد النهائي للمشروع وتتطلب إعادة العمل السابق أو إلغاءه.
• غياب إدارة المخاطر: تُعد إدارة المخاطر الضعيفة عاملًا رئيسيًا في مشاكل المواعيد. تحتوي المشاريع على مخاطر قد تؤثر سلبًا أو إيجابًا على أهدافها.
• نقص العمل الجماعي: التقليل من مدة المشروع أو بدء المهام متأخرًا قد يؤدي إلى تأخير.
• الصراع: النزاعات بين أعضاء الفريق تؤثر سلبًا على الاتصال والسلوك وهيكل الفريق.

خامسا: استراتيجيات مقترحة لمنع تأخر المواعيد

• إضافة موظفين بمهارات مماثلة لحل مشاكل المسار الحرج.
• اعتماد منهجية "إدارة المشروع بالسلسلة الحرجة" (CCPM) لإدارة النزاعات على الموارد والالتزام بالمواعيد دون التأثير على الجودة.
• استخدام "طريقة القيمة المكتسبة" (EVM) لمراقبة التقدم وتوقع التكاليف والمدة.
• تطبيق الإجماع المعرفي لإنشاء فهم مشترك لأهمية المواعيد وأوقات إنجاز المهام.
• تشجيع التعاون لبناء جو بناء ومعالجة العوامل غير البشرية.

سادسا: استراتيجيات ذكاء اصطناعي لتحقيق المواعيد

• استخدام أنظمة ذكية للتخطيط والجدولة.
• تطبيق نماذج تنقيب البيانات لاكتشاف المعرفة ومقارنة النتائج مع النماذج الإحصائية التقليدية.
• اعتماد الخوارزميات الجينية لحل مشاكل جدولة المشاريع وتوزيع الفرق.

سابعا: برمجيات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لإدارة المواعيد

• Asana: إدارة المهام وتتبع المشاريع على منصة تعاونية.
• NiftyPM: يدعم جميع أنواع الأعمال، ويُحسّن الاتصال وأتمتة التتبع.
• Forecast: يتنبأ بمواعيد التسليم واحتياجات القدرة.
• Awork: ينظم المشاريع عبر لوحات وجداول زمنية.
• Monday.com: يوفّر ميزات التخطيط والجدولة.
• Saviom: ينظم الموارد ويرسل التنبيهات والتقارير.
• GanttPro: يُدير أولويات المهام والتقدم.

ثامنا: إطار عمل ذكاء اصطناعي مقترح

• يتضمن مكونات ذكاء اصطناعي لإدارة المواعيد.
• حلول ذكية للقيود الزمنية مثل تدريب الموظفين عبر مدرّسين افتراضيين وروبوتات تذكير.
• استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد الأفراد ذوي الأداء الضعيف.
• لوحة تحكم تفاعلية لتتبع المهام أثناء غياب الفريق.
• أدوات ذكاء اصطناعي لتدريب الموظفين وتقييم الأداء.

تاسعا: تقييم الإطار المقترح

أظهرت نتائج الاستبيان فعالية الإطار بنسبة 72.7%. شملت الإصدار النهائي ميزات إضافية:

• منصة حوارية ذكية لتعزيز التواصل.
• مساعد إدارة مشاريع ذكي لأتمتة الجدولة والتذكيرات.
• تحليلات تنبؤية لمراقبة الميزانية والجدولة وتنبيه المديرين مسبقًا.

عاشرا:  الخاتمة

المواعيد النهائية حيوية لنجاح المشاريع، وإدارتها بفعالية ضرورية لأي شركة. يقدم هذا البحث إطار عمل باستخدام الذكاء الاصطناعي لمعالجة التحديات، مع تقييم إيجابي لفعاليتها. مع الحاجة المتزايدة للتكنولوجيا، يُصبح اعتماد الذكاء الاصطناعي ضرورة للشركات لتحسين الإدارة.

الأسئلة الشائعة حول استخدام الذكاء الاصطناعي لمنع تأخر المواعيد

1. ما العوامل الرئيسية لتأخر المشاريع؟
   التأخر في المسار الحرج، المواعيد غير الواقعية، تجاوز الميزانية، نقص الخبرة، تغيير متطلبات أصحاب المصلحة، غياب إدارة المخاطر، الصراعات.
2. كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في توفر العملاء؟
   عبر مساعدين ذكيين يرسلون تذكيرات بالاجتماعات والموافقات العاجلة.
3. كيف يُحسّن الذكاء الاصطناعي التدريب؟
   باستخدام مدرّسين افتراضيين وروبوتات تقدم تدريبًا مخصصًا وتتبع التقدم.
4. كيف يعزز مشاركة الفريق؟
   بالتحليلات التنبؤية لتحديد الموظفين غير المشاركين، ومساعدين معرفيين لجمع المتطلبات.
5. كيف يتعامل مع غياب الفريق؟
   بلوحة تحكم تفاعلية تُحدّث حالة المهام بشكل مباشر.
6. كيف يُحسّن الاستعداد التنظيمي؟
   بتدريب الموظفين عبر أدوات ذكاء اصطناعي وتقييم أدائهم.
7. ما الأدوات الفعالة لإدارة المواعيد؟
   منصات حوارية ذكية، مساعدي إدارة مشاريع، تحليلات تنبؤية.
8. ما نتائج دراسة الإطار المقترح؟
   صنّف 72.7% من المشاركين الإطار كفعال أو فعال جدًا.

(Sheoraj & Sungkur, 2022)

مرجع
Sheoraj, Y., & Sungkur, R. K. (2022). استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير إطار عمل يمنع تأخر موظفي الشركات عن مواعيد المشاريع البرمجية – دراسة حالة لشركة برمجيات عالمية لإدارة رأس المال البشري (HCM). Advances in Engineering Software, 170. https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2022.103143