Details

Данная работа посвящена анализу текущего состояния в управлении содержанием проектов в компании UNISTORY и разработке усовершенствованной концептуальной нейросетевой мультиагентной модели управления, основанной на применении методов машинного обучения и генеративных нейросетей. Внедрение данной модели управления позволит оптимизировать процессы управления содержанием проектов, повысить точность прогнозирования и снизить отклонения от установленных сроков и бюджета. В процессе выполнения проекта были решены следующие задачи: 1. Анализ текущих методов управления проектами в компании UNISTORY.LLC; 2. Выявление существующих проблем и ограничений в области управления проектов; 3. Сравнительный анализ существующих инструментов машинного обучения и генеративных нейросетей и выбор подходящих для решения проблемы; 4. Разработка концептуальной мультиагентной нейросетевой модели для автоматизации управления проектами; 5. Оценка затрат и экономической целесообразности внедрения новой модели в бизнес-процессы компании; 6. Оценка перспектив масштабирования и дальнейшего развития. В результате выполнения работы была разработана концептуальная мультиагентная нейросетевая модель, использующая в основе своей работы генеративный искусственный интеллект. Практическая значимость данной работы заключается в возможности применения данной модели для оптимизации процессов управления проектами в компании UNISTORY.LLC, а также в других организациях, заинтересованных в повышении эффективности бизнес-процессов за счет использования искусственного интеллекта.

This work is devoted to the analysis of the current state of project content management in UNISTORY and the development of an improved conceptual neural network multi-agent management model based on the use of machine learning methods and generative neural networks. The implementation of this management model will optimize project content management processes, improve forecasting accuracy and reduce deviations from established deadlines and budgets. The following tasks were solved during the project: 1. Analysis of current project management methods in UNISTORY.LLC; 2. Identification of existing problems and limitations in the field of project management; 3. Comparative analysis of existing machine learning tools and generative neural networks and selection of suitable ones to solve the problem; 4. Development of a conceptual multi-agent neural network model for automation of project management; 5. Assessment of costs and economic feasibility of implementing a new model in the companys business processes; 6. Assessment of prospects for scaling and further development. As a result of the work, a conceptual multi-agent neural network model was developed, using generative artificial intelligence as the basis for its work. The practical significance of this work lies in the possibility of using this model to optimize  project management processes in UNISTORY.LLC, as well as in other organizations interested in improving the efficiency of business processes through the use of artificial intelligence.