Inventory number IRN Number of state registration
0225РК00649 AP19680313-OT-25 0123РК00544
Document type Terms of distribution Availability of implementation
Заключительный Gratis Number of implementation: 0
Not implemented
Publications
Native publications: 0
International publications: 2 Publications Web of science: 0 Publications Scopus: 1
Number of books Appendicies Sources
1 3 67
Total number of pages Patents Illustrations
94 0 8
Amount of funding Code of the program Table
25004806.4 AP19680313 17
Name of work
Оценка внедрения и влияния искусственного интеллекта на управление проектами: текущее состояние, возможности и проблемы
Report title
Type of work Source of funding The product offerred for implementation
Fundamental Метод, способ
Report authors
Кожахметова Асель Кошербаевна , Нарбаев Тимур Сапарбаевич , Мамырбаев Алмас Нурболатович , Серикбай Диана , Джумасейтова Асель Кенесовна , HAZIR ÖNCÜ , Құсайын Меруерт Жамалдинқызы ,
0
0
1
1
Customer МНВО РК
Information on the executing organization
Short name of the ministry (establishment) Нет
Full name of the service recipient
ТОО Институт прикладных наук и информационных технологий
Abbreviated name of the service recipient ТОО "Институт прикладных наук и информационных технологий"
Abstract

Организации, реализующие проекты в банковском и финансовом секторах, строительстве, правительстве, здравоохранении, информационных технологиях и телекоммуникациях, производстве, транспорте, к тому же организации-члены Союза проектных менеджеров Республики Казахстан и Казахстанской ассоциации управления проектами.

Банк және қаржылық секторларда, құрылыс, үкімет, денсаулық сақтау, ақпараттық технологиялар және телекоммуникациялар, өндіріс, көлік салаларында жобларды жүзеге асыратын ұйымдар, оған қоса Қазақстан Республикасының жобалық менеджерлері одағы мен Қазақстандық жобаларды басқару қауымдастығының мүше ұйымдары.

Оценить внедрение и влияние искусственного интеллекта в систему управления проектами организации.

Ұйымның жобаны басқару жүйесіне жасанды интеллектті енгізу және әсерін бағалау.

комплексный подход, включающий систематический анализ литературы, применение методов факторного анализа, моделирования структурными уравнениями и машинного обучения (МО), такими как Random Forest, XGBoost, нейронные сети и др. Инструментарий исследования включает MS Excel, SurveyMonkey, Stata и Python.

кешенді тәсіл жүйелі әдебиеттерді талдауды, факторлық талдау, құрылымдық теңдеулерді модельдеу және машиналық оқытудың (МО) Random Forest, XGBoost, нейрондық желілер және т.б. әдістерін қолдануды қамтиды. Зерттеу құралдарына MS Excel, SurveyMonkey, Stata және Python бағдарламалары кіреді

1) Была проведена оценка различий в применении ИИ между 8 основными доменами управления проектами (УП), а также количественная оценка уровня влияния и внедрения ИИ. 2) Были выявлены барьеры и факторы, влияющие на успешную интеграцию ИИ с УП. 3) Были проанализированы традиционный индексный метод EVM и алгоритмы машинного обучения в программных приложениях MS Excel, Python и Jupyter Notebook путем оценки различных критериев. Новизна этих результатов заключается в том, что исследование предоставляет количественные метрики влияния и уровня интеграции ИИ в УП. Это ценно для разработки более конкретных стратегий и инструментов для оценки эффективности и выгоды ИИ в проектной среде, позволяя принимать решения на основе реальных данных.

1) 8 негізгі жобаны басқару (ЖБ) домендері бойынша ЖИ қолданудағы айырмашылықтар бағаланды және ЖИ-тің енгузі деңгейі мен әсері сандық түрде бағаланды. 2) ЖИ пен ЖБ-дың сәтті интеграциясына әсер ететін кедергілер мен факторлар анықталды. 3) MS Excel, Python және Jupyter Notebook бағдарламалық қосымшаларындағы дәстүрлі EVM индексінің әдісі және машиналық оқыту алгоритмдері әртүрлі критерийлерді бағалау арқылы талданды. Бұл нәтижелердің жаңалығы зерттеу ЖБ-дағы ЖИ интеграциясының деңгейі мен әсерінің сандық көрсеткіштерін қамтамасыз етеді. Бұл нақты деректер негізінде шешімдер қабылдауға мүмкіндік беретін жобалық ортада ЖИ тиімділігі мен пайдасын бағалауға арналған нақтырақ стратегиялар мен құралдарды әзірлеу үшін құнды болып табылады.

Основные результаты проекта не имеют измеримые конструктивные параметры ввиду того, что исследование носит фундаментальный характер.

Жобаның негізгі нәтижелері зерттеудің іргелі сипатқа ие болуына байланысты өлшенетін жобалық параметрлерге ие емес.

Внедрение не предусмотрено.

Енгізу қарастырылмаған.

Ожидаемый экономический эффект от распространения предложенных рекомендаций в проектоемких секторах будет основой для внедрения ИИ в системах управления проектами организаций, что может быть полезно для экономии бюджета при инвестициях в инфраструктуру, лучшего понимания природы затрат и перерасходов графика, а также действия с учетом рисков для упреждающего мониторинга таких проектов (например, проекты, выполняемые в рамках стратегических программ.

Күтілетін экономикалық эффект ретінде зерттеудің ұсыныстары жобалар кеңінен жүзеге асырылатын секторларда ұйымдардың жобаларды басқару жүйелерінде ЖИ енгізу үшін негіз бола алатынынан көрінеді және бұл инфрақұрылымдық инвестицияларға бюджетті үнемдеуге көмектесіп, шығындар мен мерзімнен асып кету, сондай-ақ осындай жобаларды белсенді бақылау үшін тәуекелді ескеретін әрекеттердің (мысалы, стратегиялық бағдарламалар шеңберінде жүзеге асырылатын жобалар) табиғатын жақсырақ түсіну үшін пайдалы болуы мүмкін.

Результаты и выводы проекта могут быть использованы для снижения степени неопределенности в управлении крупными и сложными проектами в различных проектно-ориентированных организациях Республики Казахстан. В зависимости от типа управляемого проекта (общественный, банковский, IT, строительный и т. д.), разработанные рекомендации способствуют более эффективному взаимодействию человека и ИИ в управлении проектами, заменяя множество операций с большим объемом данных на алгоритмы машинного обучения. Также, государственные органы могут применять предложенные рекомендации для более эффективного управления стратегическими программами, получая возможность сокращения времени и затрат на контроль и мониторинг программ.

Жобаның нәтижелері мен қорытындылары Қазақстан Республикасының жобалық бағытталған ұйымдарында ірі және күрделі жобаларды басқарудағы белгісіздік дәрежесін төмендету үшін пайдаланылуы мүмкін. Басқарылатын жоба түріне (мемлекеттік, банктік, АТ, құрылыс және т.б.) байланысты әзірленген ұсыныстар жобаны басқаруда адамдар мен ЖИ арасындағы өзара тиімдірек әрекеттесуге ықпал етіп, көптеген деректерді қажет ететін операцияларды машиналық оқыту алгоритмдерімен алмастырады. Сондай-ақ, мемлекеттік органдар ұсыныстарды стратегиялық бағдарламаларды тиімдірек басқару үшін қолдана алады. Атап айтқанда, бағдарламаларды бақылау мен мониторингілеуге кететін уақыт пен шығындарды қысқарту мүмкіндігіне ие болады.

UDC indices
004.8:005.5
International classifier codes
06.81.25;
Readiness of the development for implementation
Key words in Russian
Искусственный интеллект; Управление проектами; Big data; Машинное обучение; Прогнозирование стоимости; Прогнозирование сроков;
Key words in Kazakh
Жасанды интеллект; Жобаларды басқару; Big data; Машиналық оқыту; Құнды болжау; Мерзімді болжау;
Head of the organization Аханова Назым Ерлановна PhD / нет
Head of work Кожахметова Асель Кошербаевна Phd / нет
Native executive in charge