Керування ризиками в управлінні IT-проєктами з використанням інструментів штучного ітелекту

Abstract

У статті досліджено особливості управління ризиками в IT-проєктах з використанням інструментів штучного інтелекту (ШІ). Проаналізовано останні дослідження українських та закордонних науковців які демонструють зростаючий інтерес до використання ШІ в управлінні проєктами. Зокрема, поєднання машинного, глибокого та підкріплювального навчання у Scrum підвищує точність прогнозування ризиків у гнучких проєктах, а також вказують на значну роль ШІ при діджиталізації підприємств. Визначено ключові етапи управління ризиками, на яких застосування ШІ є доцільним для підвищення точності оцінювання загроз, оперативного виявлення потенційних небезпек та вибору ефективних стратегій їх мінімізації. Особливу увагу приділено використанню алгоритмів машинного навчання, глибокого навчання та генеративного ШІ для проактивної ідентифікації ризиків, прогнозування їх наслідків та розробки рекомендацій щодо реагування. У статті наводяться практичні приклади використання ШІ в управлінні ризиками IT-проєктів, зокрема у методологіях Waterfall та Agile. Запропоновано застосування ШІ на етапах ідентифікації, якісної та кількісної оцінки ризиків, планування заходів реагування, моніторингу й контролю. Наведено приклади використання градієнтного бустингу, нейронних мереж і великих мовних моделей для автоматичного формування реєстрів ризиків, прогнозування ймовірності їх матеріалізації та розрахунку оптимальних резервів часу і бюджету. Розглянуто перспективи впровадження інструментів ШІ як складової сучасних підходів до управління проєктами, а також акцентовано на необхідності забезпечення прозорості алгоритмів і розвитку компетенцій персоналу для ефективної взаємодії з цими інструментами. Зроблено висновок, що інтеграція ШІ у процеси управління ризиками дає змогу перейти від реактивної до прогностично-адаптивної моделі керування проєктами, знижуючи витрати й підвищуючи ймовірність досягнення цілей у IT-індустрії.