CREARE VALORE CON I PROGETTI
NELLA COMPLESSITA’
ARMONIZZANDO APPROCCI PREDITTIVI E AGILI/ADATTIVI
Marco Caressa, Massimo Pirozzi

Manager IT, UNI11648, UNI11506, PMP,
PMI-ACP, PRINCE2 Practitioner, SMC
Marco Caressa
marco.caressa@pm.me
https://www.youtube.com/c/MarcoCaressa
https://www.linkedin.com/in/marcocaressa/
Papà e marito - Ingegnere Nucleare -
Professionista IT in perenne "beta" -
Divulgatore di Project Management & Agile
Believer - Fanatico di codice - Amante di
Scienza e Tecnologia - Malato di Sport

Project, Program e Portfolio Manager,
UNI11648, ISIPM-Av®, ISO27001
Massimo Pirozzi
max.pirozzi@gmail.com
https://www.linkedin.com/in/massimo-pirozzi-the-
stakeholder-perspective
Papà e marito - Ingegnere Elettronico -
Ricercatore e Autore Internazionale -
Formatore e Consulente - già Dirigente
d’Azienda - Fanatico della Centralità della
Persona - Amante del System Thinking -
Appassionato di Sport

Agenda
1. Dalle strategie ai benefici in contesti complessi
2. Scalabilità dell’approccio «sistemico»
3. Valore generato (prospettiva dei requisiti)
4. Valore percepito (prospettiva degli stakeholder)
5. Valore rilasciato (prospettiva di integrazione)
6. Valutare la complessità negli scenari di progetto,
programma e portfolio
7. Approccio predittivo e adattivo/agile: uno slalom
parallelo…
8. Gestione efficace della complessità: minacce e
opportunità della semplificazione
9. Il futuro del project management con intelligenza
artificiale e machine learning
Marco Caressa, Massimo Pirozzi – Creare valore con i progetti nella complessità

Massimo Pirozzi
DALLE STRATEGIE AI BENEFICI, IN CONTESTI
COMPLESSI

Strategie e valore
Marco Caressa, Massimo Pirozzi – Creare valore con i progetti nella complessità
“The two primary objectives of project management are:
1. all projects are aligned with the organization’s strategies.
2. each project achieves its objectives and produces the desired value.”
Russ-in-2008.webp
Russ Archibald, 2016

La catena del valore nei progetti…
Marco Caressa, Massimo Pirozzi – Creare valore con i progetti nella complessità

… e nelle organizzazioni: processi di progetto,
programma e portfolio
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Massimo Pirozzi
SCALABILITA’ DELL’APPROCCIO SISTEMICO

Processo come sistema
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Progetto come sistema di sistemi (1)
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Programma come sistema di sistemi (2)
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Portfolio come sistema di sistemi (3)
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VALORE
GENERATO

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Massimo Pirozzi
VALORE PERCEPITO

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La WBS non sempre ci aiuta…
Il valore generato è quello dei deliverable: e il valore percepito?

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La prospettiva degli stakeholder (1)

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La prospettiva degli stakeholder (2)

VALORE RILASCIATO

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Il valore rilasciato nella prospettiva analitica
Le attività di coordinamento sono evidenti: e quelle di integrazione?

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Il valore rilasciato nella prospettiva costruzionista
Le attività di integrazione relative
alle relazioni fra i processi che
costituiscono
il progetto e gli elementi di progetto
corrispondono alle attività di
management!
Le attività di integrazione relative
alle relazioni fra persone
corrispondono alle attività di
gestione delle relazioni
con gli stakeholder!

VALUTARE LA COMPLESSITA’

CHE TIPOLOGIA DI COMPLESSITA’ CI INTERESSA?
COMPLESSITA’ DI STATO (Floridi, 2021): fa riferimento alle
mutue relazioni tra gli elementi di un sistema.
«Maggiore è il numero di potenziali relazioni (e interazioni) maggiore
risulta la complessità di stato. Entrambi, componenti/ elementi del
progetto e relazioni/interazioni tra questi, mutano nel tempo e ciò
determina il fatto che i rapporti di causa-effetto che indirizzano
l’evoluzione del sistema-progetto risultino non evidenti o non lineari»
(Caressa, Pirozzi)
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PROGETTI, PROGRAMMI
E PORTFOLIO SONO
«SISTEMI COMPLESSI
ADATTIVI»
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SISTEMI (lo abbiamo visto prima…)
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COMPLESSI, perché strutturati per via relazionale.
Sono reti di processi/sistemi componenti dove più che gli elementi
sono le relazioni a rappresentare il tutto. Esempi:
 Rete degli stakeholder
 Rete dei rischi
 Rete delle attività di progetto
 Rete dei requisiti (dipendenze)
 Rete dei deliverable (dipendenze)
 Rete dei progetti in un programma
 …
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CARATTERISTICHE DI UN SISTEMA COMPLESSO (1)
Non linearità (la famosa storia della farfalla che sbattendo le ali
provoca uragani…
…o ingorghi autostradali)
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CARATTERISTICHE DI UN SISTEMA COMPLESSO (2)
Comportamenti emergenti (il comportamento del sistema
complesso non è desumibile da quello dei sistemi componenti, in
sostanza il «divide et impera» non funziona…)
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CARATTERISTICHE DI UN SISTEMA COMPLESSO (3)
Vengono meno le logiche di causa-effetto (il comportamento del
sistema complesso è poco o per nulla predicibile…)
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ADATTIVI, perché entità in continua trasformazione, che si adattano
alle conseguenze che originano dalle relazioni tra i sistemi (processi)
componenti
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I LIVELLI DI COMPLESSITA’: Cynefin® Framework (Snowden)
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COME SI TRADUCE NEI PROGETTI
Marco Caressa, Massimo Pirozzi – Creare valore con i progetti nella complessità

FRAMEWORK PER VALUTARE LA COMPLESSITA’ (DI STATO)
 Grafo degli stakeholder
 Grafo dei rischi
 Grafo delle attività di progetto
 … …
Marco Caressa, Massimo Pirozzi – Creare valore con i progetti nella complessità

FRAMEWORK PER VALUTARE LA COMPLESSITA’ (DI STATO)
 Grafo degli stakeholder
 Grafo dei rischi
 Grafo delle attività di progetto
 … …
Rmax = N * (N – 1) / 2
D = Nrel / Rmax
D = 1 D = 0
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FRAMEWORK PER VALUTARE LA COMPLESSITA’ (DI STATO)
 Grafo degli stakeholder
 Grafo dei rischi
 Grafo delle attività di progetto
 … …
Rmax = N * (N – 1) / 2
D = Nrel / Rmax
D = 1 D = 0
bassa complessità: D tra 0 e 0,2
media complessità: D tra 0,2 e
0,4
alta complessità: D > 0,4
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FRAMEWORK PER VALUTARE LA COMPLESSITA’ (DI STATO)
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PREDITTIVO ADATTIVO

UNA RADICE COMUNE (LA STRUTTURA IN FASI)…
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… TUTTO SOMMATO, ANCHE I GRUPPI DEI PROCESSI …
Predittivo Adattivo
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PROJECT CHARTER vs AGILE CHARTER
Predittivo Adattivo
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AGILE CHARTER

Stakeholder Identification vs Persona Identification
Predittivo Adattivo
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Work Breakdown Structure vs Product Backlog
Predittivo Adattivo
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PRODUCT BACKLOG
ITERATION BACKLOG
ALTA PRIORITÀ
BASSA PRIORITÀ
OGNI ITERAZIONE IMPLEMENTA
I REQUISITI DI PRIORITÀ PIÙ ALTA IN
QUEL MOMENTO
I REQUISITI POSSONO ESSERE RI-
PRIORITIZZATI IN QUALSIASI MOMENTO
OGNI REQUISITO PUÒ ESSERE RIMOSSO DAL
PRODUCT BACKLOG IN QUALSIASI MOMENTO
OGNI NUOVO
REQUISITO
È AGGIUNTO
AL PRODUCT BACKLOG
E PRIORITIZZATO

Gantt vs Release Planning
Predittivo Adattivo
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Earned Value Management vs Burn-up Chart
Predittivo Adattivo
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PARAMETRO DI CONTESTO APPROCCIO PREDITTIVO APPROCCIO ADATTIVO/AGILE
Grado di stabilità dei requisiti e dell’ambito di progetto Molto adatto a scenari di elevata stabilità Molto adatto a scenari mutevoli e instabili
Grado di copertura e stabilità delle informazioni disponibili ad
inizio progetto
Molto adatto a scenari con informazioni complete
e stabili
Molto adatto a scenari con informazioni incomplete
e/o instabili
Grado di criticità del progetto, intesa come conseguenze per
persone e cose di malfunzionamenti o problemi (es. ambito
difesa, nucleare, trasporti di persone, etc.)
Molto adatto per progetti ad elevata criticità Poco adatto per progetti ad elevata criticità
Natura dei deliverable Fisici, tangibili Immateriali, intangibili
Possibilità/capacità di ingaggio attivo e frequente degli
stakeholder, in particolare la comunità dei committenti
Ne trae vantaggio ma non è indispensabile Requisito di scenario indispensabile
Dimensione del Team Adatto anche a team di grandi dimensioni Adatto a team di piccole dimensioni (massimo 10
persone)
Grado di innovazione del progetto o di ciò che deve essere
realizzato e conseguente livello generale di rischio e di
incertezza
Adatto a progetti con moderato livello di rischio e
incertezza
Adatto a progetti con elevato grado di innovazione
(es. progetti di ricerca)
Competenza ed esperienza del Team Livello necessario per coprire le esigenze
(caratteristiche parzialmente costruibili in itinere)
Livello di eccellenza indispensabile per consentire
da subito delega e auto-organizzazione
Cultura del committente Adatto in contesti formali, rigidi e burocratici Adatto in contesti dinamici, con propensione a
rischio e sperimentazione
A seconda del contesto …

Approcci «ibridi» verticali e orizzontali
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GESTIONE EFFICACE DELLA
COMPLESSITA’…
…SEMPLIFICARE?

CRITERI DI SCELTA DELL’APPROCCIO DI GESTIONE
(Complessità, Unicità, Sforzo di Integrazione)
D tra 0 e 0,2
Marco Caressa, Massimo Pirozzi – Creare valore con i progetti nella complessità

CRITERI DI SCELTA DELL’APPROCCIO DI GESTIONE
(Complessità, Unicità, Sforzo di Integrazione)
D tra 0,2 e
0,4
D tra 0 e 0,2
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CRITERI DI SCELTA DELL’APPROCCIO DI GESTIONE
(Complessità, Unicità, Sforzo di Integrazione)
D > 0,4
D tra 0,2 e
0,4
D tra 0 e 0,2
Marco Caressa, Massimo Pirozzi – Creare valore con i progetti nella complessità

SE POSSIBILE, NON AGGIUNGERE COMPLESSITA’ ULTERIORE
A QUELLA INTRINSECA…
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E’ POSSIBILE SEMPLIFICARE LA COMPLESSITA’?
KISS, “keep it short and simple”, o anche “keep it short and sweet”
DRY (Don’t Repeat Yourself)
YAGNI (You Aren’t Gonna Need It, Non ne avrai
bisogno)
LOGICHE DI BREAKDOWN, cioè gerarchie invece di grafi
(WBS, RBS, OBS, ecc.), per scenari o ambiti a bassa o media
complessità, cioè, in base al framework proposto, per valori di
densità media dei grafi non superiori a 0,4
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COSA ACCADE SE CONSIDERO COMPLICATO CIO’ CHE
INVECE E’ COMPLESSO?
INSERIMENTO DI VINCOLI, per produrre siti ripetibili delle azioni e
cercare di far evolvere sperimentazioni (comportamenti emergenti) in
buone pratiche. Minaccia: i vincoli imposti non producono risultati
ripetibili, allora bisogna tornare al dominio complesso e avviare nuove
sperimentazioni.
PROMUOVERE SPECIFICHE PRATICHE, a «good» o «best» practices,
solo perché sono quelle che conosciamo meglio. Minaccia: «law of
instruments» e spostamento nel dominio del caos per
autocompiacimento.
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IL FUTURO DEL PROJECT MANAGEMENT

Ci sono enormi potenzialità che la AI può liberare nella gestione di progetto, in
particolare aumentando l’efficienza di gestione e consentendo alle persone di
occuparsi delle altre persone (gli stakeholder) mentre i tecnicismi sono gestiti
automaticamente.
Secondo Gartner(1) entro il 2030 l’80% del lavoro di progetto sarà automatizzato grazie
all’AI, che si occuperà di raccolta di dati, tracciamento attività, reporting, analytics e
analisi predittiva. Ciò libererà tempo per le attività più «alte» di integrazione e gestione
stakeholder.
Oggi circa il 70% dei progetti fallisce i suoi obiettivi. Se incrementassimo la % di
successo dal 30 al 60, aggiungeremmo ai progetti a livello mondiale il PIL della Cina in
termini di benefici, impatto e valore !!!
(1) Fonte: www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-03-20-gartner-says-80-percent-of-today-s-project-management
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Due tipologie di AI
Artificial Narrow Intelligence (ANI), o «weak AI». E’ l’AI
attualmente esistente, che si tratti di assistenti virtuali, come Siri,
Cortana,Alexa o Google Assistant, di «gamer» come Deep Blue
o AlphaGo o sistemi per il riconoscimento facciale. In sintesi,
classifica dati e trova pattern.
Artificial General Intelligence (AGI), o «strong AI». Si riferisce a
sistemi che presentino una intelligenza adattabile indistinguibile
o superiore a quella umana, in grado di prendere decisioni in
contesti complessi senza intervento umano. In sintesi, elabora i
dati per clusterizzazione e associazione (un po’ come facciamo
noi umani quando impariamo…)
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Integration & Automation
Capacità di coordinare e integrare strumenti, persone e processi nell’ambito di un
workflow definito. Ha lo scopo di:
 Ridurre l’errore umano;
 Velocizzare il decision making e le risposte ai problemi
 Ottimizzare l’allocazione delle risorse per aumentare l’efficienza generale dei
sistemi
 Può essere fatto a livello di #progetto, #programma o #portfolio. Maggiore la
quantità e qualità dei dati, migliori le #insight e il bilanciamento delle decisioni
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Integration & Automation - esempi
 Automatizzare la schedulazione (Gantt) attraverso logica e regole
programmabili
 Tracciare lo stato e il progresso di attività e task in carico al team
 Allertare con sistemi di notifica #push un Project Manager umano in una logica
exception based
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Chatbot
Agente software con capacità di condurre conversazioni di tipo testuale o text-to-
speech.
 Automatizza interazioni e conversazioni con «umani» attraverso piattaforme di
messaggistica
 Basato su sistemi di riconoscimento del linguaggio naturale (#NLP, Natural
Language Processing), come i classici assistenti virtuali (Siri, Cortana, Alexa,
etc.)
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Chatbot - esempi
Nel Project Management un chatbot può interagire come «assistente di progetto»
con un esperto umano attraverso interazioni basate sul testo o sul «parlato».
Un chatbot può essere utile per:
 Organizzare meeting
 Tracciare il progresso di progetto
 Ricordare impegni o task ai membri del team
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Machine Learning
Con il machine learning:
 Vengono abilitate analisi predittive
 Il sistema artificiale può fornire consigli ad un Project Manager umano su come
guidare il progetto date certe condizioni e/o parametri, su come rispondere a
«issue» e «rischi», sempre con l’obiettivo di massimizzare l’outcome di
progetto
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Autonomous Project Management
Un sistema di Project Management autonomo ha bisogno di
un input limitato da parte di un Project Manager umano, dopo
di che:
 Sarebbe sostanzialmente autonomo, essendo basato su un
ventaglio di soluzioni di AI, una suite di programmi di
apprendimento e dati sia in tempo reale che storici.
 A parte i processi operativi di Project Management, a cui
sono applicate le 3 categorie di AI viste in precedenza, un
sistema di Project Management autonomo dovrebbe
considerare il contesto di progetto e i relativi stakeholder,
con tutte le relative dinamiche e inconsistenze del caso.
Marco Caressa, Massimo Pirozzi – Creare valore con i progetti nella complessità

www.isipm.org