Trong bối cảnh toàn cầu hóa, quản lý dự án đang ngày càng trở nên phức tạp với tiến độ gấp rút, nguồn lực hạn chế và sự cạnh tranh gay gắt giữa các tổ chức. Theo dữ liệu mới nhất, đến năm 2025 chỉ khoảng 68% dự án thực sự hoàn thành đúng tiến độ, ngân sách và mục tiêu đề ra, cho thấy tỷ lệ thất bại vẫn ở mức đáng lo ngại (PMI).   

Cùng lúc đó, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý dự án đang nổi lên như một “trợ lý chiến lược” giúp nhà quản lý nâng cao hiệu quả dự báo rủi ro, tối ưu phân bổ nguồn lực và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu. Báo cáo của PwC dự báo AI có thể đóng góp thêm 14% GDP toàn cầu vào năm 2030, trong đó một phần lớn đến từ cải thiện hiệu quả quản lý và tối ưu vận hành bao gồm cả quản trị dự án 

Tổng quan AI trong Quản lý dự án  

Trên phạm vi toàn cầu, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành yếu tố cốt lõi thúc đẩy hiệu quả quản lý dự án. Theo báo cáo “Shaping the Future of Project Management With AI” từ PMI, AI đã bắt đầu ảnh hưởng đến cách thức triển khai công việc dự án và vai trò của Quản lý Dự án, với mức độ tác động đang tiếp tục tăng lên. Đồng thời, khảo sát toàn cầu của Antonio Nieto-Rodriguez và Viana Vargas ghi nhận 74,79% chuyên gia đánh giá cao tiềm năng AI trong việc cải thiện thực thi, ra quyết định và gắn kết chiến lược. 

Tuy vậy, không nhiều doanh nghiệp đã đạt mức trưởng thành trong ứng dụng AI. Báo cáo “Superagency in the workplace” của McKinsey ghi nhận rằng dù phần lớn công ty đã đầu tư vào AI, chỉ có khoảng 1% tin rằng họ đã đạt được mức trưởng thành cao trong triển khai. Các tổ chức đang nỗ lực tái thiết quy trình làm việc, tăng cường quản trị AI và chuyển đổi vai trò lãnh đạo để thúc đẩy giá trị thực. 

Xu hướng nổi bật 

Predictive Analytics & dữ liệu dự báo 

Sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán tiến độ, chi phí, rủi ro (ví dụ: sử dụng machine learning để phân tích các biến như mức độ hoàn thành công việc, nguồn lực, timeline) giúp PM (Project Manager) có thể xác định trước các “điểm nghẽn” và điều chỉnh kế hoạch cho phù hợp. Theo bài “How Project Management Excels With Predictive Analytics” từ Pecan.ai, dự báo tài nguyên (resource demands), cân bằng công việc (workload balancing) và dự đoán rủi ro là những ứng dụng đang được quan tâm nhiều. 

Generative AI trong tài liệu & báo cáo dự án  

Generative AI (ví dụ: mô hình ngôn ngữ lớn) được dùng để tự động soạn thảo báo cáo, tạo nội dung Project Charter, SOW (Scope of Work), báo cáo rủi ro/risk register, bảng phân công công việc,… giúp tiết kiệm thời gian viết tài liệu thủ công. Ngoài ra, trong ngành xây dựng và thiết kế, có các nghiên cứu chỉ ra rằng GenAI có tiềm năng cải thiện chất lượng của tài liệu kỹ thuật, hỗ trợ tạo các bản thiết kế nhanh hơn hoặc trợ giúp dịch thuật, phiên bản hóa tài liệu. 

Trợ lý ảo / AI hỗ trợ quyết định & tự động hóa công việc hành chính 

Một xu hướng quan trọng khác là sự phát triển của các trợ lý ảo và chatbot ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý dự án. Những công cụ này có khả năng cập nhật tiến độ, gửi cảnh báo, giám sát công việc và thậm chí tự động phân bổ nhiệm vụ dựa trên kỹ năng cũng như mức độ sẵn sàng của từng thành viên trong nhóm. Việc tự động hóa báo cáo và xây dựng dashboard theo thời gian thực không chỉ giúp giảm đáng kể khối lượng công việc hành chính thủ công mà còn hỗ trợ các nhà quản lý đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn. 

Tập trung vào dữ liệu và quản lý thông tin 

Song song với đó, việc tập trung vào dữ liệu và quản lý thông tin đang trở thành nền tảng cốt lõi cho mọi ứng dụng AI trong quản lý dự án. Các hệ thống mới được thiết kế nhằm thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm lịch sử dự án, phản hồi khách hàng và dữ liệu về hiệu suất nhóm. 

Những dữ liệu này là nguyên liệu cần thiết để phát triển các ứng dụng như phân tích dự báo hay quản lý rủi ro. Đặc biệt, các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng những chủ đề như machine learning, quản lý thông tin và khung ra quyết định đang chiếm tỷ trọng lớn trong các công trình học thuật về AI và quản lý dự án trên toàn cầu, cho thấy tầm quan trọng ngày càng gia tăng của dữ liệu trong lĩnh vực này. 

Thực trạng tại Việt Nam 

Ứng dụng AI trong quản lý dự án tại Việt Nam mới ở giai đoạn đầu nhưng đang có bước tiến rõ rệt. Theo Credence Research, thị trường AI trong nước đạt 544,26 triệu USD và dự kiến tăng trưởng CAGR 15,8% đến năm 2032. Báo cáo khác từ BlueWeave Consulting dự báo quy mô có thể đạt 3,8 tỷ USD vào năm 2031, phản ánh nhu cầu ứng dụng ngày càng lớn trong các lĩnh vực quản trị, bao gồm quản lý dự án.  

Tuy vậy, thách thức về dữ liệu, hạ tầng và nhân lực vẫn là rào cản lớn, đòi hỏi doanh nghiệp xây dựng chiến lược triển khai bài bản để AI thực sự phát huy hiệu quả trong quản lý dự án. 

Lợi ích chính của ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong Quản lý dự án 

Tăng hiệu quả lập kế hoạch và phân bổ nguồn lực 

AI giúp cải thiện đáng kể độ chính xác trong khâu lập kế hoạch dự án. Thông qua phân tích dữ liệu lịch sử, công cụ AI có thể dự đoán chính xác khối lượng công việc, thời gian cần thiết và nguồn lực phù hợp cho từng nhiệm vụ. Điều này giúp hạn chế tình trạng phân bổ nhân sự quá tải hoặc thiếu hụt, đồng thời tối ưu hóa lịch trình tổng thể của dự án. 

Cải thiện dự báo rủi ro và quản lý chi phí 

Một trong những giá trị nổi bật của AI là khả năng dự báo rủi ro và kiểm soát chi phí dựa trên dữ liệu lịch sử và các tín hiệu hoạt động. AI có thể phát hiện sớm các nguy cơ liên quan đến tiến độ, ngân sách hoặc chất lượng, từ đó đưa ra cảnh báo kịp thời cho nhà quản lý. 

Theo McKinsey, việc áp dụng các công cụ phân tích và dự báo nâng cao, trong đó có AI, đã giúp một số doanh nghiệp giảm chi phí dự án tới 40% nhờ cải thiện độ chính xác trong ước tính và kiểm soát sai lệch ngay từ giai đoạn đầu [8]. Khi được triển khai đúng cách, AI không chỉ hỗ trợ giảm thiểu chi phí phát sinh ngoài kế hoạch mà còn nâng cao tính minh bạch, giúp nhà quản lý đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính. 

Nâng cao năng suất và giảm gánh nặng hành chính 

AI có khả năng tự động hóa nhiều công việc lặp lại như tạo báo cáo, cập nhật tiến độ hay gửi thông báo cho các bên liên quan. Thay vì dành thời gian cho các tác vụ hành chính, Project Manager có thể tập trung vào chiến lược và lãnh đạo nhóm. Điều này không chỉ nâng cao năng suất mà còn giúp cải thiện tinh thần và sự gắn kết trong đội ngũ. 

Hỗ trợ ra quyết định chiến lược 

AI có thể xử lý lượng dữ liệu lớn và phân tích các kịch bản khác nhau để đưa ra khuyến nghị tối ưu cho nhà quản lý. Từ việc lựa chọn phương án triển khai, dự trù chi phí đến đánh giá tác động dài hạn, AI mang lại góc nhìn dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính. Nhờ đó, các quyết định quan trọng trong dự án có cơ sở vững chắc hơn, giảm thiểu rủi ro thất bại. 

Cá nhân hóa quản lý đội nhóm 

AI không chỉ tập trung vào quy trình mà còn có khả năng phân tích hiệu suất từng thành viên trong nhóm. Dựa trên dữ liệu về kỹ năng, mức độ hoàn thành công việc và khả năng cộng tác, hệ thống AI có thể đề xuất phân công nhiệm vụ phù hợp, giúp tối ưu năng lực từng cá nhân. Đây là bước tiến quan trọng trong việc xây dựng môi trường làm việc hiệu quả và cân bằng.  

Thách thức khi triển khai AI trong Quản lý dự án  

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý dự án không hề đơn giản, bởi các tổ chức phải đối mặt với nhiều rào cản. Trước hết là chi phí đầu tư hạ tầng cho dữ liệu, điện toán đám mây và bảo mật, vốn đòi hỏi ngân sách lớn ngay từ giai đoạn đầu. Bên cạnh đó, nguồn nhân lực am hiểu cả AI lẫn nghiệp vụ quản lý dự án còn hạn chế, khiến khoảng cách giữa đội kỹ thuật và quản lý vẫn khá xa. 

Quan trọng hơn, AI yêu cầu sự thay đổi về văn hóa và quy trình làm việc, khi Project Manager cần chấp nhận AI như một “teammate” đồng hành trong dự báo, ra quyết định và phân bổ nguồn lực điều vốn không dễ dàng với các tổ chức quen làm việc thủ công và dựa trên kinh nghiệm. 

AI đang mở ra một chương mới cho quản lý dự án toàn cầu, từ tối ưu lập kế hoạch, dự báo rủi ro, phân bổ nguồn lực cho đến tự động hóa báo cáo và hỗ trợ ra quyết định chiến lược. Những lợi ích này không chỉ giúp nâng cao năng suất mà còn tạo nền tảng cho việc quản lý minh bạch, hiệu quả và thích ứng nhanh với biến động thị trường. 

Tuy nhiên, chi phí hạ tầng, thiếu nhân lực AI - PM, và rào cản văn hóa doanh nghiệp vẫn là những thách thức lớn cần vượt qua. Để tận dụng trọn vẹn tiềm năng, doanh nghiệp cần một lộ trình triển khai bài bản, bao gồm đầu tư dữ liệu – công nghệ, đào tạo nhân sự, và thay đổi quy trình quản trị. 

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng khốc liệt, việc sớm ứng dụng AI trong quản lý dự án không còn là lựa chọn, mà sẽ trở thành yếu tố quyết định năng lực đổi mới và thành công bền vững của tổ chức.  

Nguồn tham khảo: PwC  

Nhóm tác giả DTSVN - Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng.       

-------      

DTSVN là Công ty Chuyển đổi số tiên phong cung cấp giải pháp số hóa mới nhất dành riêng cho các doanh nghiệp trong ngành Tài chính - Ngân hàng tại Việt Nam; giúp Ngân hàng, tổ chức tài chính nhanh chóng hoàn thiện hệ thống công nghệ phục vụ Chuyển đổi số.      

Liên hệ ngay để được tư vấn và trải nghiệm giải pháp tại đây 

In the context of globalization, project management is becoming increasingly complex with accelerated timelines, limited resources, and intense competition among organizations. According to recent data, by 2025 only about 68% of projects are expected to be delivered on time, within budget, and according to their original objectives reflecting a persistently concerning failure rate (PMI).

At the same time, the application of artificial intelligence in project management is emerging as a “strategic assistant,” enabling managers to enhance risk forecasting, optimize resource allocation, and make data-driven decisions. PwC predicts that AI could contribute an additional 14% to global GDP by 2030, with a significant portion coming from improved operational efficiency including project management.

Overview of AI in Project Management

Globally, artificial intelligence (AI) is becoming a critical driver of efficiency in project management. The PMI report “Shaping the Future of Project Management With AI” highlights how AI is already reshaping project delivery and the role of project managers, with its impact expected to continue rising. A global survey by Antonio Nieto-Rodriguez and Viana Vargas found that 74.79% of experts highly value AI’s potential to improve execution, decision-making, and strategic alignment.

However, not many organizations have reached maturity in AI adoption. McKinsey’s “Superagency in the Workplace” report reveals that although most companies have invested in AI, only around 1% believe they have achieved a high level of implementation maturity. Companies are now working to redesign workflows, strengthen AI governance, and transform leadership roles to unlock real value.

Key Trends

Predictive Analytics & Forecasting

Using historical data to predict timelines, costs, and risks such as applying machine learning to analyze variables like workload completion, resource availability, and project schedules helps project managers identify potential bottlenecks early and adjust plans accordingly. Pecan.ai’s “How Project Management Excels With Predictive Analytics” notes that resource forecasting, workload balancing, and risk prediction are among the most adopted use cases.

Generative AI for Documentation & Project Reporting

Generative AI (e.g., large language models) is used to automate report writing, generate project charters, statements of work, risk registers, and task assignments significantly reducing manual documentation efforts. In construction and design, emerging studies show GenAI’s potential to improve technical document quality, accelerate conceptual design, and support translation and versioning.

Virtual Assistants / AI Decision Support & Administrative Automation

AI-powered virtual assistants and chatbots are becoming central tools in project environments. They can update project progress, send alerts, monitor task status, and even auto-assign tasks based on the skills and availability of team members. Automated reporting and real-time dashboards reduce administrative workload and support faster, more accurate decision-making.

Data-Centric Project Information Management

Data centralization is becoming a foundational requirement for AI in project management. New systems are designed to collect, process, and analyze data from diverse sources historical project records, customer feedback, and team performance metrics.

These data streams fuel advanced applications such as predictive analytics and risk management. Recent academic research shows that topics like machine learning, information management, and decision-making frameworks account for a significant proportion of AI-project management studies globally, underscoring the increasing importance of data in this domain.

The Landscape in Vietnam

AI adoption in project management in Vietnam is still emerging but showing strong momentum. According to Credence Research, the domestic AI market reached USD 544.26 million and is expected to grow at a CAGR of 15.8% through 2032. Another report by BlueWeave Consulting forecasts that the market could reach USD 3.8 billion by 2031, illustrating the rising demand for AI across business operations—including project management.

However, challenges related to data quality, infrastructure, and talent remain significant obstacles, requiring organizations to develop structured implementation strategies for AI to deliver meaningful results.

Key Benefits of AI in Project Management

Enhanced Planning and Resource Allocation

AI improves planning accuracy by analyzing historical data to predict workloads, timelines, and optimal resources for each task. This helps prevent overallocation or understaffing and optimizes the project schedule.

Improved Risk Forecasting and Cost Management

One of AI’s most notable values is its ability to detect early risks related to schedule, budget, or quality. According to McKinsey, organizations using advanced analytics including AI have reduced project costs by up to 40% thanks to improved estimation accuracy and early deviation control. When properly implemented, AI enhances transparency and supports more objective, data-driven decisions.

Productivity Gains & Reduced Administrative Burdens

AI automates repetitive tasks such as reporting, progress updates, and notifications. This allows project managers to focus more on strategy and leadership, improving productivity and strengthening team engagement.

Strategic Decision Support

By analyzing large datasets and modeling different scenarios, AI recommends optimal options for planning, cost estimation, impact assessment, and long-term strategy providing a more reliable decision-making foundation.

Personalized Team Management

AI can analyze individual performance data to recommend tailored task assignments based on skills, capacity, and past completion trends. This helps create more balanced, efficient teams and strengthens collaboration.

Challenges in AI Adoption for Project Management

Implementing AI in project management is not straightforward. Organizations face significant challenges such as high upfront investments in data infrastructure, cloud services, and cybersecurity. There is also a shortage of talent proficient in both AI and project management, creating a gap between technical and managerial teams.

More importantly, AI requires cultural and workflow transformation as project managers must embrace AI as a “teammate” for forecasting, decision-making, and resource allocation a difficult shift for organizations accustomed to manual, experience-driven processes.

Conclusion

AI is ushering in a new era for global project management from optimized planning and risk forecasting to smarter resource management, automated reporting, and strategic decision support. These benefits not only improve productivity but also build a foundation for transparency, agility, and long-term competitiveness.

However, infrastructure costs, talent shortages, and organizational culture remain substantial barriers. To fully unlock AI’s potential, companies need a structured adoption roadmap that includes investments in data and technology, workforce training, and governance transformation.

In an increasingly competitive landscape, adopting AI in project management is no longer optional it is poised to become a decisive factor in organizational innovation and sustainable success.

Reference: PwC
Authored by DTSVN – Digital Transformation Solutions for the Banking & Finance Industry