Двадцать лет в управлении проектами: как в эту практику вошёл AI
С чего всё началось
Я начал работать с проектами ещё до того, как слово «PMO» стало привычным в российских компаниях. Первые роли были на стороне заказчика: согласовываешь требования, принимаешь работу, пытаешься удержать рамку там, где у исполнителей свои интересы и свои трактовки технического задания. Потом стороны поменялись: я перешёл на сторону интегратора, и оказалось, что с другого берега те же самые процессы выглядят совершенно иначе. Именно там впервые начало складываться понимание, где методология действительно помогает, а где только создаёт видимость управляемости.
Следующий этап принёс опыт масштаба: управление портфелем проектов в крупной компании. При большом числе параллельных треков уже нельзя держать всё в голове и нельзя полагаться на ручное управление каждым направлением. Именно здесь начинают по-настоящему работать системы: процессы, комитеты, аналитика, ритмы. То, что на одном проекте выглядит избыточной бюрократией, на портфеле становится необходимым условием. И наоборот: лёгкие, неформальные договорённости, которые спасают небольшую команду, при масштабировании рассыпаются.
Потом был стартап по разработке и запуску веб- и мобильных приложений, где я выступал сооснователем. Там управление проектами перестало быть методологией и стало вопросом выживания: ресурсов на правильно выстроенный процесс нет, зато есть дедлайн и инвесторы с вопросами. Это научило другому виду управляемости: как сохранять контроль в ситуации, когда план устаревает быстрее, чем ты успеваешь его обновить. После стартапа я вернулся на сторону заказчика и вырос до руководителя проектного офиса по ИТ. Опыт снова сменил угол: теперь это уже не отдельные проекты, а выстраивание самой системы управления ими.
Как в эту картину вошёл AI
AI появился не как революция и не как разовое решение. Это было постепенное накопление конкретных рабочих сценариев, сначала простых и очевидных, потом сложнее.
Всё начиналось с мелкого: сгенерировать черновик документа, структурировать повестку встречи, быстро собрать контекст по задаче, которую не трогал несколько недель. Потом пошли эксперименты сложнее. Как удерживать контекст большого числа параллельных проектов с помощью AI-инструментов? Как встраивать автоматизации в реальный рабочий процесс, а не в идеализированный стенд? Что из того, что красиво описывается в презентациях, реально работает, а что рассыпается при первом столкновении с живой задачей?
Важно оговориться: все эти эксперименты я веду за пределами корпоративной инфраструктуры, на личном стеке инструментов и автоматизаций. Это не промышленное внедрение и не корпоративный пилот. Это исследование границ применимости в собственной практике, с полной свободой пробовать, ошибаться и менять подход. Где-то результаты оказались лучше ожиданий. Где-то нет.
Именно эта смесь, накопленная PM-практика плюс живые личные эксперименты с AI, стала основой для aipmo.ru. Не абстрактная футурология про то, как изменится профессия, а конкретный разбор того, что происходит прямо сейчас. Делюсь тем, что реально работает, и тем, что не очень.
Четыре темы, из которых состоит сайт
Когда я думал о том, о чём именно писать, выбор оказался проще, чем казалось. Темы сложились сами, из того, чем я занимаюсь каждый день и что меня по-настоящему интересует. Не потому что так выглядит правильно, а потому что иначе не получится писать долго и честно.
Управление проектами как дисциплина. Процессы, фреймворки, устройство PMO, портфельное управление. Всё, что накоплено за годы практики на разных ролях и с разных сторон. Здесь не будет пересказа учебников. Буду писать о реальных механиках: почему одни подходы работают, а другие разваливаются при столкновении с реальностью, что изменилось в профессии за последние годы, как методология ведёт себя по-разному при смене масштаба. Это самая зрелая часть с наибольшим накопленным опытом и наименьшей зависимостью от того, что модно прямо сейчас.
AI-агенты в PM-практике. Не про то, «как AI изменит менеджмент к 2030 году», я не берусь предсказывать. Про конкретное и измеримое: какие задачи руководителя проектов AI закрывает уже сейчас, как реально встроить инструменты в рабочий процесс, какие обещания из презентаций оказались преувеличенными. Я слежу за тем, что происходит в профессиональном поле, как развиваются концепции AI-ассистентов для управления проектами, и сверяю внешние идеи с собственными экспериментами, потому что между красивой концепцией и рабочим внедрением часто большая дистанция.
AI для личной продуктивности руководителя. Отдельная большая тема: не про PMO как систему, а про конкретного человека с большим потоком информации, решений и контекстов. Как использовать AI, чтобы не тонуть в объёме, а держать голову свободной для настоящей работы. Всё, о чём пишу в этом разделе, относится к личному стеку инструментов и автоматизаций вне корпоративной инфраструктуры. Именно поэтому могу описывать детально и открыто.
Управление знаниями в Obsidian. Когда параллельных проектов много, а контекстов ещё больше, проблема хранения и поиска нужного знания становится острой. Не в смысле «надо как-то организовать файлы», а в смысле «как мне через три месяца найти нужный вывод из нужного обсуждения». Я давно работаю с Obsidian и выстроил там систему, которая реально помогает справляться с этой задачей. Буду делиться структурой, шаблонами, конкретными рабочими сценариями, в том числе тем, как эта система пересекается с PM-практикой и AI-автоматизацией.
Четыре темы не существуют изолированно. Статья про Obsidian может оказаться одновременно про PMO-дисциплину и про AI. Статья про личную продуктивность может уходить в портфельное управление. Я не буду принудительно разделять то, что в реальной работе связано. Точнее было бы сказать: четыре угла зрения на один рабочий контекст.
Кому это будет полезно
Если коротко: руководителю проектов или PMO-практику, которому интересен AI не как абстракция, а применительно к конкретной работе.
Я не пишу для тех, кто ищет «топ-50 промптов для продуктивности» или «как нейросеть заменит менеджера проектов». Это не тот формат. Я пишу для тех, кто уже работает в управлении проектами и хочет понять, что из нового AI-инструментария реально стоит времени, а что красивые слайды с конференций.
Этот сайт будет полезен, если вы думаете о том, как AI встраивается в реальные PM-процессы, а не в теории. Или если хотите видеть живые эксперименты с честными результатами, включая неудачные: победные истории без разбора мне неинтересны, интересен анализ, почему сработало или нет и что бы я сделал иначе. Или если строите личную систему работы с информацией при высокой нагрузке и хотите видеть, как другие практики решают эту задачу. Или просто следите за тем, куда движется PM-профессия в эпоху AI, и хотите формировать собственную позицию, а не только потреблять чужие мнения.
Если ни одно из этих описаний не подходит, возможно, этот сайт не для вас. Лучше сразу быть честным в том, для кого пишешь, чем пытаться понравиться всем.
Сам сайт как эксперимент: AI пишет вместе со мной
Есть один момент, который стоит обозначить прямо: aipmo.ru создаётся с участием AI-агентов.
Это не значит, что тексты генерируются нажатием кнопки и публикуются без участия автора. Это значит, что в работе над материалами, от выбора темы и планирования структуры до черновика и редактуры, я использую AI как инструмент. Агенты помогают собрать структуру, найти слабые места в аргументе, обострить формулировки. Финальное слово, позиция и опыт за текстом остаются моими.
Почему я говорю об этом открыто? Во-первых, честность. Скрывать использование AI в 2026 году выглядит странно, особенно для сайта, который прямо написан про AI в PM-практике. Противоречие было бы слишком очевидным. Во-вторых, иллюстративность: сайт про AI-инструменты создаётся с помощью AI-инструментов. Это не противоречие, а прямое подтверждение тезиса. Именно поэтому могу говорить о конкретных вещах: что работает в этом процессе, что создаёт трение, где агент помогает по-настоящему, а где приходится переписывать с нуля.
Есть и практическая сторона. Регулярно публиковать при высокой рабочей нагрузке трудно, и я честно не знаю заранее, получится ли выдержать ритм. Расчёт в том, что AI-агенты снимут часть операционной рутины и сделают регулярность возможной без потери качества. Это намерение, а не обещание.
Сам процесс создания этого сайта с участием AI станет отдельной темой для материалов: что работает, что нет, как устроена система, какие сюрпризы встретились по дороге. Метаэксперимент внутри эксперимента.
Вместо заключения
Если вы дочитали до этого места, значит, что-то из написанного откликнулось. Этого достаточно для начала.
Рад, что вы здесь. Посмотрим, куда это приведёт.