AI-supported portfolio management: Optimalizace rozhodovacích procesů v IT řízení
Autor(ka) práce:
Grey, David
Typ práce:
Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Vedoucí práce:
Pour, Jan
Oponenti práce:
-
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
Práce se zaměřovala na identifikaci problémů IT managementu v řízení IT projektového portfolia v Škoda Auto a.s. a návrh pilotního řešení s AI pro podporu a zrychlení rozhodování. Management IT měl nedostatek konsolidovaného přehledu stavu IT projektů, což vedlo ke zpožděným rozhodnutím a reaktivnímu řízení rizik. Bylo navrhnuto a implementováno proof-of-concept řešení integrující data z JIRA, Confluence, SharePointu, LeanIX a SAP s využitím Databricks ETL a Microsoft Copilot agenta pro generování souhrnů pro management. Pilotní vyhodnocení na reprezentativním vzorku IT projektů identifikoval podstatný podíl portfolia s projevy anomálního chování a zjistilo, že značná část iniciativ čelí riziku týkajícímu se dodržení termínů. Navržené řešení prokázalo potenciál v oblasti snížení času věnovaného podpůrným činnostem a urychlení detekce možných problémů. Byla však identifikována i technická omezení Microsoft Copilot a kritické závislosti na kvalitě dat. Práce slouží jako proof-of-concept a poskytuje podklady pro rozhodnutí o plném nasazení. Tato práce pracovala s anonymizovanými daty.
Klíčová slova:
IT portfolio management; podpora rozhodování; umělá inteligence; datová analytika; Microsoft Copilot; automatizace reportingu
Název práce:
AI-supported portfolio management: Optimizing decision-making processes in IT management
Autor(ka) práce:
Grey, David
Typ práce:
Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Vedoucí práce:
Pour, Jan
Oponenti práce:
-
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
The work focused on identifying IT management challenges in IT project portfolio governance at Škoda Auto a.s. and proposing a pilot AI-driven solution to support and accelerate decision-making. IT Management lacked a consolidated view of IT project status, which resulted in delayed decisions and reactive risk management. A proof-of-concept solution was designed and implemented, integrating data from JIRA, Confluence, SharePoint, LeanIX, and SAP using Databricks ETL and a Microsoft Copilot agent for generating management summaries. Pilot evaluation on a representative sample of IT projects identified a substantial portion of the portfolio exhibiting signs of anomalous behavior and revealed that a significant share of initiatives face risks related to deadline compliance. The proposed solution demonstrated potential in reducing time spent on support activities and accelerating the detection of potential issues. However, technical limitations of Microsoft Copilot and critical dependencies on data quality were also identified. This work serves as a proof-of-concept and provides input for decision-making regarding full deployment. This work was conducted using anonymized data.
Klíčová slova:
data analytics; reporting automation; IT portfolio management; decision support; Microsoft Copilot; artificial intelligence