许多企业已经认识到 PMO （项目管理办公室）和 PPM （项目组合管理）在推动增长、提高组织敏捷性和交付更好的业务成果方面的力量。今天的PMO被期望用更少的钱做更多的事，而且做得更快。

虽然PMO的工作很繁重，但通过实施由人工智能（AI）增强的 PPM 工具可以使其变得更容易。本文重点介绍了 PPM 中的人工智能可以使 PMO 和整个企业受益的四种具体方式：风险缓解、项目选择、决策支持和商业智能。

利用机器学习减轻风险并提高成功率

机器学习是 AI 的一个强大的子集，可以促进关键的PPM能力，特别是在风险检测方面。在 PPM 中，机器学习利用模式识别来检查一个组织的现有数据，以便在它们成为更大的问题之前很久确定风险领域。这项工作是自动化的，可以在后台完成，只需最少的人工干预。这对今天负担过重的 PMO 来说是个好消息，对他们支持的企业来说更是个好消息。

风险检测可以通过提前识别痛点来避免项目失败，使 PMO 能够防止或减轻损害。停滞不前的项目可以被识别并更快地削减，最大限度地减少时间和资源的浪费。同时，模式识别也可以用来识别积极的趋势，并复制和扩展它们。PMO 可以利用积极的洞察力来提高项目完成的速度，或增强项目管理过程的整体敏捷性。

新一代项目管理软件 8Manage PMO 根据现代企业的实际项目管理需求，基于人工智能技术研发，以“动态管理，实时共享”的先进理论实现项目进度、成本、资源、绩效、风险等的有效跟进。系统内置细粒度数据捕获机制，实时准确地采集项目与计划中的所有项目信息，以满足机器学习的需要。

借助人工智能核心的深度算法和即时传送，PMO 突破原有的企业项目管理的局限，解决人为数据处理的失误或者不透明交易问题，帮助企业提高项目管理效益。

利用预测性分析进行知情的项目选择

正如机器学习可以识别令人不安的趋势一样，AI 预测分析可以防止项目选择过程中出现问题。预测分析法根据从已经发生的类似事件中收集到的历史数据计算潜在事件发生的条件概率。这种能力对于 PMO 来说是一个强大的工具，因为它为他们提供了一个推断的 if/then 情景模型来推动项目的选择。

当项目需要选择时，预测性分析可以在项目选择之前就发现限制因素、瓶颈和其他问题。基于算法的评分决定了哪些项目会给企业带来最大的价值，哪些项目是小而易胜的，哪些项目需要不惜一切代价避免。

所有这些因素都是基于组织的数据和预先确定的评分结构。它是自动化的，并在后台计算，使PMO团队能够专注于为企业推动积极成果的工作。

利用公正的数据做出更明智的资源配置决策

PMO 在为项目分配时间、资金和资源方面的决定可能会对他们所服务的组织产生巨大影响。 PMO 工作人员，以及组织中的所有其他人，具有可能影响他们决策的偏见和外部环境因素。

AI 帮助 PMO 做出明智的决定，以应对人类偏见、办公室间政治，因为 AI 不关心谁会因决策而最满意（或不满意）。它根据与业务目标相一致的编程参数计算数据，并根据这些数据提供选择。

​项目管理软件能够学习人类的技能，借鉴其发展、成就、流动性和偏好数据，学习依赖、风险与费用信息结合起来，为企业项目活动自动或者提供建议进行合理的资源分配。

这可以通过多种方式帮助 PMO 。首先，它向他们保证，他们正在为组织做出最好的决定，不受任何人为影响。其次，它为 PMO 提供临床的、无偏见的数据，以支持他们在向可能喜欢不同结果的外部各方证明他们的决定。

用AI增强的报告和实现提高商业敏锐度

持续改进是增长和发展的关键，它依赖于组织不断评估和重新评估其流程和功能的能力。AI 帮助 PMO 利用大量的数据，并将其转化为全面的报告，推动知情决策。AI 为 PMO 配备了在正确的时间下正确的决策所需的商业智能，使用正确的资源来完成任务。它简化了数据集成并自动执行繁琐的任务，例如 KPI 监控、数据收集和报告生成，限制了潜在的错误，缓解了对 PMO 繁忙日程的限制。

更重要的是，人工智能报告为执行团队和主要利益相关者提供了他们所需的数据，以推动战略决策并重申 PMO 的能力。8Manage PMO 项目管理软件可以实现人一样的分析和思考，把原本人需要思考的东西，通过公式输入系统。系统通过学习这些人为思考的过程，从而实现输入元素，自动分析并输出结果，用户可以根据个人分析的喜好，选择数据输出的展现方式（包括图标、报表等），供给用户数据总结分析。凭借获得的洞察力，各方可以共同开发有价值的、以业务为中心的产品组合。

结论

毫无疑问，今天的 PMO 正面临着前所未有的时间和能力需求。同时，他们执行这些要求所需的资源也在减少，出错的余地也几乎消失了。在项目管理领域，人工智能是释放 PMO 作为有价值的合作伙伴的潜力的关键。在 PMO 专业人员为实现业务目标而努力时，人工智能将提供重要支持。