Artificial intelligence applied to project management : project manager selection via algorithms in uncertainty context

The application of artificial intelligence (AI) is the ultimate frontier for the innovation and the growth of enterprises in every sector of market. However, only in recent years, the idea of integrating these methods also in project management has been born. The main result, although there is a huge potential, is that the tools developed, and the results obtained are not yet comparable with the benefits obtained in other areas of businesses. This delay in the application of AI methodologies is due to several factors, the main is the difficulty in formulating a valid theory for the development of an effective support tool for the companies. This thesis work wants to investigate how it can be expanded this type of integration. To do this, it was decided to focus on the phase dedicated to the management of uncertainty, evaluated as one of the most interesting and most likely to benefit from the implementation of such methods. Starting from the analysis of the already developed uncertainty management methods, and the evaluation of the AI inside project management state of art, two tools based on AI algorithms has been developed and proposed as answer of the issues and gap highlighted is such analysis. The idea is that the project manager (PM), as human, is one of the sources of uncertainty that always affect the project. Correctly select the PM means reduce this type of uncertainty even before the start of the project itself. Therefore, the objective of the two tools is the correct selection of the PM from risk perspective for the new incoming project.

L’applicazione dell’intelligenza artificiale è l’ultima frontiera per l’innovazione e crescita delle imprese in ogni settore di mercato. Ciononostante, solo negli ultimi anni è nata l’idea di integrare questi metodi anche nel project management, di conseguenza, pur essendoci un enorme potenziale, gli strumenti sviluppati ed i risultati ottenuti non sono ancora comparabili con i benefit ottenuti in altre aree di business. Il ritardo nell’applicazione di tali metodologie è da ricondurre a diversi fattori, tra cui la difficoltà a formulare una valida teoria per lo sviluppo di uno strumento di supporto efficace per un’azienda. All’interno di questa tesi si vuole quindi indagare come poter ampliare l’utilizzo di questa tipo di integrazione. Per fare questo, si è deciso di focalizzare l’attenzione sulla fase dedicata alla gestione dell’incertezza, perché valutata come una delle più interessanti e che più potrebbe beneficiare dall’implementazione di tali metodi. Partendo dall'analisi dei già sviluppati metodi di gestione dell'incertezza e dalla valutazione dello stato dell'arte dell'intelligenza artificiale all'interno project management, sono stati sviluppati e proposti due strumenti come risposta alle problematiche e lacune evidenziate in tali ricerche. L'idea è che il project manager (PM), come essere umano, è una delle fonti di incertezza che influenzano il progetto. Selezionare correttamente il PM significa ridurre questo tipo di incertezza ancora prima dell'inizio del progetto stesso. Pertanto, l'obiettivo dei due strumenti è la selezione corretta del PM dal punto di vista del rischio, per il nuovo progetto in arrivo.