MS Project z AI – planowanie, ryzyka i harmonogramy w praktyce

Moduł 1. MS Project w pracy kierownika projektu + rola AI 

• Co i kiedy opłaca się robić w MS Project, a co „załatwi” Excel / inne narzędzia.
• Krótka mapa funkcji MS Project pod kątem realnej pracy (harmonogram, ścieżka krytyczna, plan bazowy).
• AI jako asystent, nie „magik” – co może zrobić Copilot/ChatGPT dla kierownika projektu.
• Proste promptowanie: jak opisać projekt, żeby AI oddało sens (branża, zakres, kluczowe założenia).

Moduł 2. Start projektu: ustawienia, kalendarze, parametry 

• Tworzenie nowego projektu: data rozpoczęcia, kalendarz podstawowy, jednostki czasu.
• Ustawienia parametrów projektu (opcje harmonogramowania, skróty i widoki).
• Tworzenie i modyfikacja kalendarzy:
  • kalendarz projektu,
  • święta, przerwy produkcyjne, zmiany, praca weekendowa.
• Przypisywanie kalendarza do projektu i do wybranych zadań.
• AI jako „podpowiadający”: generowanie listy świąt / typowych przerw dla danej branży / kraju.

Moduł 3. Harmonogramowanie: zadania, zadania kontrolne, WBS 

• Wprowadzanie zadań, kamieni milowych, zadań kontrolnych.
• Modyfikowanie zadań (czas trwania, typ, ograniczenia).
• Tworzenie zadań sumarycznych i struktury WBS: fazy, pakiety prac.
• Import / przenoszenie WBS z Excela lub bezpośrednio z AI:
  • generowanie tabeli zadań w AI (Faza, Zadanie, Czas, Uwagi),
  • czyszczenie danych pod import/ręczne wprowadzanie.
• Dobre praktyki nazewnictwa zadań – jak AI może pomóc w ujednoliceniu opisów.

Moduł 4. Relacje, ścieżka krytyczna i pierwsza analiza harmonogramu

• Rodzaje zależności między zadaniami (FS, SS, FF, SF) – praktycznie, na przykładach.
• Wprowadzanie relacji, opóźnień, wyprzedzeń, warunków brzegowych.
• Zapas czasu, wykrywanie wąskich gardeł.
• Wyświetlanie i interpretacja ścieżki krytycznej w harmonogramie.
• AI jako konsultant:
  • zaproponuj relacje między zadaniami,
  • podpowiedz, które zadania mogą być równoległe.

Moduł 5. Plan bazowy i podstawy kontroli realizacji 

• Tworzenie planu bazowego – kiedy i po co?
• Wprowadzanie danych rzeczywistych (data rozpoczęcia/zakończenia, % realizacji, czas rzeczywisty).
• Porównanie planu bazowego z realizacją: opóźnienia, przyspieszenia, analiza ścieżki krytycznej po zmianach.
• AI jako pomoc w interpretacji odchyleń (opis tekstowy „co się dzieje w projekcie?”).

Moduł 6. AI jako generator harmonogramu z opisu projektu

• Projekt od zera:
  • Ty podajesz opis projektu (branża, zakres, czas, ograniczenia),
  • AI generuje: fazy, zadania, propozycje czasów, zależności.
• Jak korygować propozycje AI, żeby pasowały do realiów firmy (normy, zasoby, kalendarze).
• Przygotowanie danych z AI w tabeli (Excel) i ich przeniesienie do MS Project.
• Tworzenie harmonogramu „Wersja 0” i świadome poprawki w MS Project.

Moduł 7. Komunikacja projektowa: maile, notatki, opisy zadań z AI 

• Tworzenie opisów zadań i założeń (kryteria zakończenia, wymagane wejścia/wyjścia).
• Komentarze i notatki do zadań – jak formułować je w MS Project i jak wspierać się AI.
• Generowanie standardowych maili i komunikatów:
  • informacja o starcie projektu,
  • info o opóźnieniach i zmianach w harmonogramie,
  • prośby o aktualizację postępu prac.
• Szybkie podsumowania do Teams / Outlook na podstawie listy zadań z Project.

Moduł 8. Proste ryzyka terminowe i scenariusze „co-jeśli” z AI

• Identyfikacja zadań krytycznych (ścieżka krytyczna, zadania o małym zapasie czasu).
• Eksport / zrzut listy kluczowych zadań do Excela lub bezpośrednio do AI.
• Prompt: „Na podstawie tych zadań wskaż typowe ryzyka terminowe i działania zapobiegawcze”.
• Tworzenie prostej listy ryzyk:
  • nazwa ryzyka,
  • przyczyna,
  • wpływ (opisowo),
  • działanie zapobiegawcze / korygujące.
• Scenariusze „co-jeśli” w rozmowie z AI:
  • przesunięcie kluczowego zadania,
  • brak zasobu,
  • równoległe projekty.

Moduł 9. Raportowanie statusu projektu: MS Project + AI

• Jakie informacje z MS Project faktycznie interesują zarząd / klienta / zespół.
• Przygotowanie prostego widoku/statusu w MS Project (kolumny, widoki, filtr opóźnionych zadań).
• Eksport / zrzut danych do AI:
  • lista zadań opóźnionych,
  • kamienie milowe,
  • zadania krytyczne.
• Generowanie krótkiego raportu statusowego (1 strona / 3 slajdy) w AI:
  • co zostało zrobione,
  • co jest zagrożone,
  • rekomendacje działań.