Нейросети для управления проектами: чем пользоваться и на что обратить внимание

В управлении проектами редко не хватает инструментов — чаще не хватает времени, ясности и возможности быстро разобраться в хаосе вводных. Именно тогда всё чаще появляются нейросети — в качестве помощников, которые берут на себя часть рутинной и подготовительной работы.

В этой статье редакции «Управление» Skillbox Media мы собрали практические сценарии, которые используют управленцы из IT и бизнеса.

• С чем нейросети помогают в управлении проектами
• Какие нейросети используют чаще всего
• На что стоит обратить внимание при работе с ИИ

С чем нейросети помогают в управлении проектами

Чаще всего к ИИ обращаются, когда нужно быстро навести порядок в информации и снизить объём ручной работы. Вот основные сценарии его использования.

Приводить мысли и требования в порядок. Одна из частых задач менеджеров проектов — работа с сырыми вводными: комментариями заказчиков, заметками после встреч, разрозненными документами.

Agile-коуч и руководитель стартапа «Синктум» Дмитрий Васин использует нейросети именно для этого: «Я даю нейросети сырую мысль или список и прошу привести это к единому формату пользовательских историй. Она помогает уточнить контекст и критерии приёмки».

Это особенно полезно в проектах без жёсткого ТЗ, где требования формируются постепенно.

Готовить проектные документы. Нейросети помогают быстро собрать черновики ТЗ, дорожных карт, планов спринтов и других рабочих материалов. ИИ берёт на себя черновую работу, а финальную версию проверяет и дорабатывает человек.

Бизнес-лидер Kaiten Алексей Халезов отмечает, что нейросети позволяют создавать документы и готовить концепции буквально за часы. Путь от идеи до результата становится короче.

Искать варианты решений и идеи. Когда нужно быстро накидать альтернативы или разложить проблему по полочкам, нейросети используют как инструмент для брейншторма.

Руководитель ИИ-направления SimbirSoft Илья Фомичев описывает этот подход так: «Я направляю модели сырую идею — она собирает под неё структуру. Дальше её можно встроить в задачу или проект».

Проверять требования и планы на слабые места. Руководитель проектов департамента e-commerce ГК «КОРУС Консалтинг» Магомед Жантуев делится такой практикой: «Мы просим нейросеть искать слабые места или неочевидные риски в требованиях или планах проекта». Такой подход помогает раньше заметить потенциальные проблемы.

Подготавливать итоги встреч. Нейросети используют для оформления итогов встреч и статусных отчётов — на основе тезисов или коротких транскрипций. Это снижает рутинную нагрузку и экономит время на более важные и интересные задачи.

Какие нейросети используют чаще всего

В управлении проектами редко ищут одну нейросеть под одну задачу. Чаще используют 2–3 инструмента параллельно в зависимости от того, что именно нужно сделать.

Опрошенные нами эксперты чаще всего используют универсальные языковые модели: ChatGPT, Claude, Gemini и DeepSeek. Они позволяют решать большую часть повседневных задач, связанных с текстом, логикой и анализом.

ChatGPT — универсальный помощник для ежедневных задач

ChatGPT чаще всего используют как базовый инструмент на каждый день. Он подходит:

• для быстрого поиска и уточнения информации;
• подготовки черновиков документов;
• структурирования задач и требований;
• генерации идей и альтернативных вариантов решений.

Для многих ChatGPT становится первой нейросетью именно благодаря своей универсальности и простоте.

Claude — работа с большими документами и логикой

Claude чаще выбирают для задач, где нужно работать с большим объёмом данных. Чаще всего эту нейросеть используют:

• для анализа и редактирования больших документов;
• моделирования пользовательских сценариев;
• работы с логикой требований и связями между задачами;
• подготовки обоснований и концепций.

Бизнес-лидер Kaiten Алексей Халезов использует Claude как основной инструмент для проектной работы: «Я создаю отдельные проекты в Claude, загружаю туда стратегию, процессы и накопленные материалы. После этого модель работает в едином контексте».

Руководитель ИИ-направления SimbirSoft Илья Фомичев также отмечает, что Claude — удобная альтернатива ChatGPT при работе с документами.

Gemini и DeepSeek — альтернативный взгляд и перепроверка

Gemini и DeepSeek обычно используют как дополнительные инструменты — не вместо основной модели, а рядом с ней.

Эти инструменты помогают:

• посмотреть на задачу под другим углом;
• перепроверить формулировки и выводы;
• сравнить варианты решений;
• снизить риск ошибок.

Agile-коуч и руководитель стартапа «Синктум» Дмитрий Васин советует работать с несколькими нейросетями параллельно: «Я не фокусируюсь на одной модели — они дополняют друг друга. Полезно пробовать один и тот же запрос в разных нейросетях».

Специализированные инструменты и AI-агенты

Помимо универсальных моделей, в проектах всё чаще используют специализированные решения — например, ИИ внутри таск-трекеров или отдельных AI-агентов.

Алексей Халезов рассказывает про Kaiten AI — встроенного ИИ-агента: «Он отслеживает прогресс по задачам, подсвечивает риски срыва дедлайнов и перегруженность сотрудников, а также предлагает варианты перераспределения работы».

Такие инструменты особенно полезны в проектах с большим количеством задач и зависимостей, но обычно требуют настройки и всё равно работают в связке с человеком, а не автономно.

На что стоит обратить внимание при работе с нейросетями

Нейросети заметно упрощают работу с проектами, но требуют аккуратного использования. Опрошенные нами специалисты сходятся в одном: эффективность нейросетей напрямую зависит от того, как именно их используют и какие ограничения учитывают.

Конфиденциальность. Один из ключевых вопросов — безопасность информации. В публичные нейросети нельзя загружать документы, касающиеся коммерческой тайны, документы с персональными данными и материалами, находящимися под NDA.

Дмитрий Васин подчёркивает, что этот риск часто недооценивают. «Если используете публичные модели, нужно либо обезличивать данные, либо работать с корпоративными версиями», — советует Дмитрий.

Проверка результатов и критическое мышление. Нейросети могут уверенно формулировать выводы, которые выглядят логично, но при этом содержат ошибки, упрощения или неточности. Поэтому любой результат нужно воспринимать как черновик.

Илья Фомичев обращает внимание, что модели иногда «додумывают» информацию. «Лёгкие» версии моделей могут уверенно дополнять недостающие данные, поэтому ключевые детали всегда стоит перепроверять. Особенно это важно при решении задач, связанных с оценкой сроков, рисков и загрузкой ресурсов команды.

Ответственность по-прежнему на человеке. ИИ может помочь сформулировать задачу, предложить варианты решений или подсветить риски, но он не несёт ответственности за результат проекта.

Дмитрий Васин считает это одной из основных ловушек: «Опасно использовать понятия, в которых не разбираешься, полагаясь на нейросеть». Поэтому нейросети лучше рассматривать как инструмент поддержки мышления, а не источник готовых управленческих решений.

Ограничения в сложных управленческих процессах. Нейросети хорошо работают с отдельными задачами. Но, как отмечает Алексей Халезов, пока плохо справляются с задачами, для решения которых нужно учитывать много внешних условий и человеческих факторов. Такие процессы всё равно приходится собирать вручную.