Geetha Gopal，PMP，闡述AI的資料導向能力如何幫助團隊更快地實現成果，並提高準確度。
在數位驅動新工作方式（ways of working）的浪潮中，組織正穩步地採納並利用人工智慧（artificial intelligence；以下簡稱AI）的力量。根據IBM在2022年進行的全球調查，有35%的公司正在使用AI，另外42%正在考慮採用AI。AI正從一種加分項的工具進化為商業的必備工具：有一半的組織正從使用AI中獲得好處，其中54%實現了節省成本與提升效率。
新加坡Verdana的首席營運長Geetha Gopal，PMP，表示，對於專案團隊而言，將任務交給AI、機器學習或自動化軟體，正在改變專案交付的方式。AI與專案整合還為專案領導者展現了擁抱資料力量的新機會。
Gopal表示：「以AI為基礎的手法對組織帶來的第一個影響就是讓它們了解自己的專案資料，以及產生更多有用資料的需求。這種思考過程本身就是種轉變。清楚的專案資料可以提高成果的品質，提升對專案計畫的遵從性，增加利害關係人的滿意度，並更好地移轉到營運上。」
Gopal分享了四種專案專業人士運用AI的資料主導能力可以實現的事情：
降低意外的因素。
AI與機器學習的關聯能力有助於減輕時間與預算風險。如果專案有一個良好的追蹤機制來產生優質的資料，我們可以建立機器學習演算法，將多個標準進行關聯，主動識別落差，對潛在的障礙發出警告訊號，識別它們發生的機率，並產生具體與及時的報告。在複雜的專案成本管理中，當我們僅依賴人類智慧來追蹤成本超支的過程冗長乏味且容易出錯。最佳進行方式是結合由AI生成的相關見解與人類智慧，以做出有憑有據的決策來控制成本。
成為偏見的剋星。
大多數的學術研究指出，專案在規劃階段特別容易受到認知偏見的影響。我們透過使用歷史資料與參考類別預測（reference class forecasting, RCF）等過程，可以估算出實際的專案價值。在對專案投資進行關鍵決策時，領導者可以借助歷史資料來避免規劃偏見。有了正確的資料、邏輯及訓練，AI與機器學習演算法確實有助於減少在規劃、估算及決策中的偏見。特別在需要對多個標準進行關連時，AI能提供協助。
創造更多時間以發揮軟實力。
對專案經理來說需要花很多時間來寫報告。然而，一些基於AI的工具可以在短短幾分鐘內提供即時、依照需求提供的報告，這為專案經理節省了更多時間可以用來制定策略與領導。有了釋出的時間，專案經理將有更多時間與利害關係人建立更好的關係，專注於策略性規劃，審查與驗證專案管制，並追求更高的品質標準。
加速決策制定。
有了輔助資料，專案經理會發現應對困難的問題更容易些。AI透過將專案目標與資料導向的建議相結合，來加速決策制定。AI與機器學習演算法可以引導專案經理提出像下面這樣的問題：下一個可能會被忽略的高影響力里程碑是什麼？在接下來的兩個月，成本超支20%的發生機率是多少？哪一項在優先-緊急矩陣中評分最高？資料導向的見解改善了決策制定的效率，從而增加生產力，並引導專案朝向著更好的成果邁進。