Через сколько лет менеджеры проектов станут ненужными из-за AI?

Проектные менеджеры с тревогой вчитываются в новости об искусственном интеллекте ^[1]: неужели вскоре ИИ отнимет у них работу? Ведь по идее все их стратегическое, критическое мышление ^[2] и уже с ним вполне заменяемы. Блогеры-хайповики твердят о цифре в 5 лет.

Наверное и наш курс “Генеративный ИИ для менеджеров нового поколения” ^[3] станет бессмысленным.

Особенно тревожатся товарищи в IT-сфере, где технологии развиваются стремительнее, кажется логичным задуматься – а нужен ли будет через пять лет человек-менеджер-проектов, может его функции полностью автоматизируются? Давайте разберемся на основе прогнозов экспертов, реальных кейсов и цифр.

Прогнозы экспертов: что грозит профессии PM?

Авторитетные аналитики не обходят вниманием ^[4] влияние AI на управленческие роли. Например, Gartner громко заявила, что к 2030 году искусственный интеллект автоматизирует до 80% задач, выполняемых сегодня проектными менеджерами (ProjectManagement.com ^[5] – Survival of the Fittest: AI vs. PM ^[6]). Эта цифра звучит почти фантастично – 80% всех типичных операций PM! Однако важно понять контекст: речь о рутинных операциях, которые можно возложить на алгоритмы больших данных, машинного обучения ^[7] и обработки естественного языка. Gartner прямо говорит, что генеративный ИИ станет частью совместной работы людей и машин , то есть речь об устранении 80% рутинной нагрузки, а не о тотальном исчезновении людей.

В унисон Gartner выступают и другие. Harvard Business Review отмечает тот же прогноз: к 2030 г. 80% работы PM перейдет AI (How AI Will Transform Project Management ^[8]). Авторы HBR, однако, подчеркивают, что это скорее освободит менеджеров для более важных дел. В статье Антонио Ньето-Родригеса и Рикардо Варгаса (я его фанат) говорится, что AI радикально трансформирует управление проектами, но главным образом за счет того, что появится новая роль для проектного менеджера – менее операционная, более стратегическая (AI in Project Management: Is the Future Already Here? – Epicflow ^[9]). Иными словами, Project Manager будущего – это не координатор мелочей, а лидер, направляющий проекты в партнерстве с AI.

Схожую точку зрения ^[10] дает и McKinsey. По оценке McKinsey Global Institute, к 2030 году автоматизация (ускоренная генеративным ИИ) может затронуть до 30% всех рабочих часов в экономике (Generative AI and the future of work in America | McKinsey ^[11]). Но при этом аналитики ожидают не столько исчезновения управленческих должностей, сколько их обогащения новыми инструментами. Генеративный AI будет усиливать работу профессионалов – инженеров, аналитиков, менеджеров – а не массово оставлять их без работы. Больший удар автоматизация нанесет по должностям с рутинной составляющей (операторы ввода данных, офисная поддержка и т.п.), тогда как спрос на управленцев и специалистов даже вырастет.

Менеджеры проектов в IT попадают скорее во вторую категорию – их работа усложняется, но и становится эффективнее в тандеме с AI, вместо полного замещения.

Не забываем ^[12] и про академический взгляд. В 2025 году исследователи MIT Sloan опубликовали работу о том, как AI дополняет человека. Они предлагают смотреть не на то, какие профессии исчезнут, а на то, какие человеческие навыки выйдут на первый план (New MIT Sloan research suggests that AI is more likely to complement, not replace, human workers | MIT Sloan ^[13])). Их вывод: даже самые продвинутые алгоритмы имеют ограничения – им сложно с моральными дилеммами, творческими прорывами, эмпатией.

В новых задачах на рынке доля человеческих, “неавтоматизируемых” умений только растет. Исследователи даже классифицировали ключевые навыки в аббревиатуру EPOCH: эмпатия и эмоциональный интеллект, умение выстраивать связи, суждение и этика, креативность и воображение, надежда и лидерское видение. Нецензурную трактовку оставлю на волю вашего воображения

Именно эти области останутся зоной, где ценность человека-менеджера незаменима, пока машины не научились чувствовать и воодушевлять команду.

Итого, прогноз на ближайшие ~5 лет от экспертов: роль PM не исчезнет, но сильно изменится. Большинство рутинных, формализуемых аспектов работы возьмет на себя AI, а от менеджера потребуется сместиться в сторону стратегии, лидерства ^[14] и “человечности”. Многие отчеты, включая World Economic Forum, сходятся во мнении, что мы увидим не столько сокращение числа PM, сколько эволюцию ^[15] их обязанностей. Да, часть привычных задач “сгорит” в топке автоматизации – но освобожденное время можно направить на то, что AI не умеет (по крайней мере, пока).

Если ты не хочешь оставать от жизни, то рекомендую ознакомиться с нашим передовым курсом “Прикладной AI для менеджеров” ^[3].

AI уже сегодня выполняет функции PM

Прогнозы прогнозами, но что происходит сейчас, в реальных компаниях? Интересно, что AI уже начал брать на себя отдельные функции, традиционно лежавшие на плечах PM. Рассмотрим несколько показательных примеров из практики:

• Автоматизация администрирования проекта. Согласитесь, немалая доля времени PM уходит на организационные мелочи: расписать встречи, собрать статус-репорты, обновить планы. Сейчас появились инструменты, позволяющие полностью автоматизировать такие задачи. Уже существуют RPA-скрипты и боты, которые находят удобное время для созвонов, рассылают инвайты и даже генерируют черновики статус-отчетов. Роботизированная автоматизация по заданному сценарию проверит календари всех участников, забронирует слот и разошлет повестку – PM даже пальцем не пошевелит. Подобные помощники внедряются во многих корпорациях для сокращения рутины;

• Виртуальные ассистенты для менеджеров. Крупные компании разрабатывают собственных AI-агентов, помогающих проектным лидерам. Например, в Accenture внедрен виртуальный помощник “Ask Emma”, который в режиме реального времени отвечает на вопросы PM, собирает данные по проекту, автоматически планирует встречи и предупреждает о рисках. По сути, это как будто у каждого менеджера появился свой зам-робот: он 24/7 мониторит показатели, шлет напоминания команде, прогнозирует узкие места. В Siemens пошли другим путем – там AI анализирует прошлые проекты и внешние факторы, чтобы точнее составлять расписание и распределять ресурсы. В результате графики более реалистичные, загрузка команды оптимальная, проблемные места видны заранее. Эти примеры показывают: часть аналитической и планировочной работы уже можно поручить алгоритмам;

• Генерация планов и документов с помощью ИИ. С появлением больших языковых моделей вроде GPT-4 проектные команды начали использовать их для подготовки проектных артефактов. Некоторые менеджеры экспериментируют: просят ChatGPT составить draft плана проекта, список рисков или написать обзорный отчет по статусу. Конечно, без проверки не обходится, но скорость впечатляет. Корпорации тоже интегрируют такие возможности в инструменты. Так, Microsoft добавила в свой Copilot навык генерировать части проектной документации по запросу. Он может сам набросать разделы отчетности, сводки по задачам – человеку остается проверить и добавить «человечности». В результате экономится уйма времени, и PM может сосредоточиться на нарративе, смысле отчета, а не на техническом составлении таблиц. Кейс Microsoft показал, что отчет за пару часов труда PM теперь готовится за минуты – остальное доделает AI;

• Управление задачами и кодом в IT-проектах. В IT-сфере AI проникает не только в менеджмент, но и напрямую в процессы разработки – что облегчает жизнь PM. Например, одна технологическая компания внедрила AI-инструменты в свою Agile-практику: ИИ помогает планировать спринты, автоматически ревьюит код и даже генерирует часть тестов. Это существенно ускорило релизы (вездесущий time-to-market), качество продукта выросло, а менеджеры получили более предсказуемый процесс. Для PM важно даже не то, что AI пишет код, а то, что снижается риск срыва сроков и непредвиденных багов – ведь умный ассистент следит за качеством в режиме реального времени;

• Мониторинг настроений и командной динамики. Возможно самое необычное применение AI в управлении людьми – это попытки “оцифровать” мягкие аспекты. Считается, что “работу с людьми AI не заменит”, но эксперименты ведутся. Существуют инструменты анализа тональности сообщений (sentiment analysis), которые мониторят чаты команды и почту на предмет стресса ^[16], негатива или, наоборот, позитивного подъема. Некоторые HR-системы способны советовать менеджеру, кому сейчас требуется дополнительный фидбэк или похвала. Звучит футуристично, но уже сейчас ИИ может подсказать, что разработчик Иван последние дни расстроен, судя по сообщениям, – может, стоит с ним поговорить? Конечно, здесь AI только в роли советчика, дальше вступает человек-менеджер с эмпатией.

Важно отметить: все эти кейсы не показывают полную замену PM, но демонстрируют, как большая часть обязанностей может выполняться машиной. Назначение встреч, ведение графиков, сбор метрик, подготовка отчетов, даже часть коммуникаций – все это постепенно автоматизируется. В итоге роль PM сдвигается в сторону принятия решений и лидерства, о чем мы подробнее поговорим в следующих статьях.