Сучасні підходи до автоматизації управління завданнями для малих команд з використанням методів машинного навчання

DOI: 10.31673/2412-9070.2025.023411

Анотація

Сучасні технології управління проєктами та завданнями пропонують численні інструменти, які забезпечують базові функції для організації роботи команд. Однак, більшість із цих рішень орієнтовані на великі компанії, що часто робить їх надто складними для малих команд. Відсутність інструментів для автоматизованого прогнозування часу виконання завдань і визначення їхніх пріоритетів обмежує ефективність таких систем. Малі команди потребують гнучких рішень, які зменшують навантаження на організацію роботи, автоматизують рутинні завдання та сприяють раціональному розподілу ресурсів. Тому, проблемою є відсутність автоматизованих засобів для точного прогнозування часу виконання завдань і визначення їх пріоритетності, що призводить до неефективного розподілу ресурсів та затримок у роботі.
Проаналізовано основні підходи до автоматизації управління завданнями, зокрема, методи, які можуть бути застосовані для прогнозування часу виконання завдань і визначення пріоритетів за допомогою машинного навчання. Особливу увагу приділено алгоритмам TF-IDF, Random Forest Regressor і K-means. TF-IDF дозволяє ефективно обробляти текстові описи завдань, перетворюючи їх у числові ознаки, що забезпечує аналітичну базу для роботи моделей машинного навчання. Random Forest Regressor використовується для точного прогнозування часу виконання завдань, що допомагає командам планувати робочий процес. Алгоритм K-means застосовується для кластеризації завдань за рівнем їхньої важливості та складності, забезпечуючи автоматичне визначення пріоритетів.
Впровадження штучного інтелекту (AI) у системи керування завданнями стало руйнівною силою у сучасному стрімкому робочому середовищі, змінивши те, як команди планують, розставляють пріоритети та виконують завдання. Цю тенденцію найкраще ілюструють такі платформи, як Trello, Monday.com і Asana, які використовують технологію штучного інтелекту для оптимізації робочих процесів проєктів, автоматизації стомлюючої роботи та пропонують рекомендації.
Популярні інструменти, такі як Trello, Asana, Jira, Wrike забезпечують базовий функціонал для управління завданнями, але не використовують методи машинного навчання для автоматизації. Розглянуті підходи можуть бути інтегровані в існуючі системи або реалізо вані як окреме рішення для малих команд, що прагнуть підвищити продуктивність без значних витрат на складні платформи.
Результати дослідження підкреслюють важливість використання машинного навчання для автоматизації управління завданнями. Такий підхід дозволяє зменшити залежність від людського фактору, знизити час на організацію завдань та оптимізувати процес планування. Крім того, це сприяє підвищенню ефективності командної роботи, що особливо актуально для малих колективів, які працюють в умовах обмежених ресурсів.

Ключові слова: автоматизація управління завданнями; машинне навчання; прогнозування часу; кластеризація; TF-IDF; Random Forest Regressor; K-means.