На Форумі «Research project manager: від гранту до впливу» обговорили практичні кейси впровадження штучного інтелекту в дослідницьку діяльність та управління грантовими ініціативами.
У своїй доповіді Наталія Шаховська на прикладі досвіду кафедри систем штучного інтелекту ІКНІ розповіла про використання ШІ як інструменту дослідника та менеджера проєктів. Спікерка акцентувала на трьох рівнях його застосування — мікро-, мезо- та макро.
На мікрорівні йдеться про те, як дослідник або автор проєкту використовує штучний інтелект у щоденній роботі. За словами Наталії Шаховської, саме цей напрям сьогодні є одним із найактуальніших, адже ШІ допомагає вибудовувати послідовність процесів і опрацьовувати дані, потрібні для підготовки та реалізації проєктів.
Мезорівень стосується роботи керівника проєкту. Тут штучний інтелект дає змогу не занурюватися повністю в рутинні операційні завдання — підготовку кошторисної документації, звітів чи моніторинг графіків, — але водночас зберігати контроль над усіма процесами реалізації проєкту.
На макрорівні до роботи долучається керівник кафедри або структурного підрозділу, який відстежує загальну реалізацію проєктів і координує їхній розвиток.
Далі, на прикладі команд у проєктах Erasmus+ та EUREKA, доповідачка показала, як за допомогою ШІ відбувається генерування договорів і супровідної документації, а також вибудовується архітектура управління проєктом — від пошуку й підготовки заявки до виконання та звітності. Окремо йшлося про те, як з елементів проєктної матриці формувати якісні промпти та пайплайни і застосовувати їх у роботі.
Для мікрорівня найважливіша не так генерація самої заявки, як усі процеси, що їй передують: створення шаблонів, підготовка CV, підбір літератури для формування гіпотез, корекція наукового письма та формування профілю дослідника. У контексті застосування ШІ саме передпроєктна підготовка охоплює ці етапи.
Перший кейс стосується CV — це автоматизований збір публікацій, формування академічного профілю та підтримка багатомовності під час підготовки супровідних матеріалів і листів. Далі йдеться про роботу з автором проєкту — уточнення його ролі та внеску, підбір літератури для огляду, переклад матеріалів різними мовами. Окремо формують термінологічну базу, що забезпечує узгодженість перекладів і наукової лексики.
На мезорівні використовують кілька агентів, які працюють послідовно й аналізують заявку: її текст, кошторис, відповідність вимогам і етичність використання даних і текстових матеріалів.
Спікерка також пояснила підхід до подання заявки та роль різних агентів у цьому процесі. Йдеться про те, що промпти не лише виявляють слабкі місця, а й пропонують способи їх усунення. Прикладом є критик-агент, який не тільки ідентифікує проблеми, а й надає рекомендації щодо їх виправлення. Важливою складовою є набір критеріїв промптів, за якими аналізують заявки.
Отже, що більше проєктів проходить через систему агентів, то більшою стає доказова база і якіснішою — експертна критика результатів. Наголошено на ітеративному підході, коли той самий процес для підвищення точності аналізу застосовують повторно. Окремий акцент — на етичності використання згенерованих текстів. Зазначено, що навіть у випадках автоматичної генерації відповідальність за фінальний зміст залишається за автором. Паралельно з промптами формується внутрішня база документів.
Застосовується підхід, за якого основна робота відбувається з внутрішніми документами — для перевірки гіпотез і формування текстів, тоді як інформація про потенційні проєкти та дослідників надходить із зовнішніх джерел. Також на цьому рівні аналізують усі дані щодо відповідності вимогам, зокрема рівень їх захисту та дотримання стандартів GDPR. Далі відбувається опрацювання результатів аналізу: формування кошторису, розрахунок оплати праці та погодження бюджету.
Окрему увагу надано аналізу перетину завдань, де важливо відстежувати виконання робіт, перевіряти, чи проєкт рухається за планом і чи досягнуті важливі проміжні результати у визначені терміни, а також результати виконання та своєчасні нагадування про критичні етапи.
Формування бази перекладів забезпечує поступове підвищення якості наступних перекладів із дотриманням термінологічної узгодженості. У цьому процесі використовують промпти, глосарії та додаткові вимоги до уніфікації термінів, що формують єдину систему стандартів для всіх подальших перекладацьких завдань.
Наталія Шаховська навела приклад формування внутрішнього тезаурусу, який використовують для перекладу термінів і забезпечення їх узгодженості в межах проєктів. Це дає змогу уніфікувати термінологію та підвищити ефективність роботи з документами. Вона зупинилася на формуванні індивідуальних договорів підряду, зокрема на ключових принципах їхньої структури та підходах до підготовки, а також розповіла про формування реєстру виплат: які дані в ньому враховують і на які внутрішні документи спираються. Окремо розглянуто виявлення ризиків — тобто коли саме потрібно зосереджуватися на потенційних проблемних моментах і як їх своєчасно ідентифікувати.
Для макрорівня важливий пошук нових контактів і партнерських кіл, підбір потенційно цікавих партнерів, а також автоматизоване відстеження виконання проєктів. Додатково здійснюють аналіз вебресурсів і підходів до формування консорціумів з урахуванням необхідного кола учасників для реалізації проєкту. Водночас така система не гарантує появи конкретних партнерів, однак сприяє їх зближенню, допомагає краще зрозуміти логіку формування проєктів і створює основу для подальших успішних кейсів.
Коли йдеться про класифікацію кіл, мається на увазі відповідність наукових груп певній проблематиці, добір співробітників кафедри та інформування їх про доступні напрями співпраці. Далі залучають агентів, які працюють комплексно — від мікрорівня до макрорівня. Кожен із них виконує свою функцію, що дає змогу реалізовувати завдання в межах певного пайплайна й вибудовувати ефективне управління проєктом. У цьому процесі здійснюють комплаєнс-аналіз проєктів, інжиніринг робочих процесів, формування внутрішньої бази даних (зокрема, для перекладів і підготовки документів за шаблонами), перевірку правомірності використання даних, а також інтеграцію всієї інформації в єдиний дашборд для моніторингу та управління.
У межах обговорення учасники заходу порушували питання, коли штучний інтелект справді допомагає в пошуку інформації, особливо за наявності формальних обмежень. Окремо йшлося про те, що під впливом ШІ спрощено технічні вимоги та звітність, адже акцент поступово зміщується з обсягу на зміст. Також була репліка про важливість звітів і роль критиків у перевірці їхньої якості та об’єктивності.
