Rozdział IV Adaptacyjny agentowy model zarządzania projektem informatycznym
4.2 Agentowy model ogólny zarządzania projektami informatycznymi
Przygotowana specyfikacja adaptacyjnego agentowego modelu zarządzania projektami pozwoliła na wyodrębnienie trzech kategorii agentów — funkcjonalnych, zarządzających oraz agentów wiedzy.
Spośród agentów należących do tych kategorii możliwa jest do zdefiniowania struktura projektu.
Kierownik projektu powinien wyodrębnić elementy struktury, które występują w jego projekcie.
Korzystając z modelu a2M kierownik otrzymuje zestaw sugerowanych elementów struktury projektowej. Konieczne staję się także wyodrębnienie elementów struktury projektowej oraz określenie zarządzania tymi elementami. Ważne jest także, z punktu widzenia realizacji zadań przez agenty, dobranie odpowiednich dobrych praktyk zarządzania projektem informatycznym. Stąd też prezentowany model powinien także wskazywać na kierunki usprawnień organizacyjnych dla kierowników projektów. Model a2M powinien także być możliwy do implementacji w dowolnym środowisku agentowym (zgodnie z zasadami modelowania MDA). Przyjęto także, że model usprawniający zarządzanie projektami informatycznymi powinien mieć dwa wymiary — organizacyjny oraz implementacyjny.
Wymiar organizacyjny modelu należy rozpatrywać właśnie w perspektywie usprawnień zarządczych — doskonalących realizację zadań przez kierownika projektu podczas przygotowań do uruchomienia projektu. Wymiar implementacyjny modelu oznacza, że model stanowi architekturę gotową do implementacji w dowolnym środowisku agentowym.
Opierając się na zaprezentowanej uprzednio specyfikacji agentów, biorąc także pod uwagę nowy trójkąt ograniczeń, jak też uwzględniając, że realizacja projektu przebiega w ramach klasycznego trójkąta ograniczeń, na rys. 4.1 przedstawiono ogólny model a2M. Model ogólny posiada też reprezentację szczegółową.
Rys. 4.1 Model a2M w postaci ogólnej Źródło: opracowanie własne
W modelu tym zintegrowano wyspecyfikowane powyżej agenty. Przy ich tworzeniu uwzględniono przyjętą kategoryzację na agenty funkcjonalne, zarządzające i wiedzy. Wyodrębniono agenty wiedzy (AGENT EKSPERT, AGENT NARZĘDZIA, AGENT METODY/AGENT DOBRYCH PRAKTYK, AGENT SZTUCZNEJ INTELIGENCJI, AGENT OCENY). Wyróżniono także agenty funkcjonalne, takie jak AGENT DOJRZAŁOŚCI KLIENTA, AGENT ENTROPII oraz AGENT DOJRZAŁOŚCI ZESPOŁU. Zadaniem tych agentów jest komunikacja z innymi agentami uczestniczącymi w projekcie (AGENTY ZADANIOWE) w celu określenia wartości zmiennych decyzyjnych. Na tej podstawie AGENT DOJRZAŁOŚCI KLIENTA, stosując instrument pomiarowy (jak opracowany na potrzeby tej pracy prezentowany w załączniku kwestionariusz), określa poziom dojrzałości klienta uczestniczącego w projekcie. Analogicznie zachowują się agenty w przypadku pomiaru entropii projektowej oraz dojrzałości zespołu. Zebrane przez AGENTY FUNKCJONALNE informacje pozwalają na określenie nowego trójkąta ograniczeń. Wyniki pomiarów przesłane zostają do Agentowego Systemu Zarządzania dla określenia stanu ograniczeń projektowych (zakłada się, że analizę ograniczeń przeprowadził AGENT MENEDŻER lub AGENT WNIOSKUJĄCY). W oparciu o te ograniczenia dobierane są dobre praktyki.
Aby jednak adaptacja dobrych praktyk do ograniczeń projektowych była możliwa, kierownik projektu powinien znać dobre praktyki, które mogą być stosowane. Dobre praktyki, zgodnie z przyjętym w modelu a2M założeniem, są również agentami (mają cechy i zachowania, czyli przypadki zastosowania). Stąd też AGENT MENEDŻER powinien komunikować się z AGENTEM DOBREJ PRAKTYKI w celu wybrania tych dobrych praktyk, które są najlepiej dopasowane do ograniczeń projektowych. W tym jednak momencie rodzi się pytanie, w jaki sposób dopasować dobre praktyki. Jest to możliwe z wykorzystaniem odpowiedniej funkcji dopasowania. Na potrzeby modelu a2M opracowano w rozdziale II funkcję A_MATCH. Funkcja ta pokazuje, w jaki sposób dobierać dobre praktyki w zależności od wartości zmiennych decyzyjnych. Stąd też nieodzowna jest rola AGENTA WNIOSKUJĄCEGO, który poprzez odwołanie do AGENTÓW WIEDZY powinien pozyskać sugestie dotyczące dopasowania dobrych praktyk. Funkcja A_MATCH może być reprezentowana przez AGENTA OCENY. W ten sposób do Agentowego Systemu Zarządzania powinien trafić zestaw niezbędnych informacji do przeprowadzenia takiej oceny. W procesie podejmowania decyzji z wykorzystaniem a2M z jednej strony spływają informacje o ograniczeniach projektowych, z drugiej o dobrych praktykach wraz z uwzględnieniem ich użycia (dopasowania).
Ponadto obecność AGENTA WNIOSKUJĄCEGO zapewnia adaptowanie tylko tych dobrych praktyk, które są niezbędne dla obniżenia entropii projektu, podwyższenia dojrzałości klienta oraz dojrzałości zespołu dostawcy. Ponadto w zależności od tych zmiennych decyzyjnych można określić zapotrzebowanie na inne agenty wiedzy (np. eksperta). Dzięki takiemu podejściu kierownik projektu może podjąć także decyzje odnośnie włączenia AGENTA EKSPERTA do realizowanego projektu.
Podczas omawiania modelu a2M należy także wskazać na skalowalność modelu ogólnego.
Przyjęto bowiem zasadę, że w zależności od złożoności struktury projektowej może zachodzić zapotrzebowanie na zwiększenie bądź zmniejszenie liczby agentów. Jeżeli bowiem zespół projektowy będzie składał się z wielu członków, można dokonać multiplikacji AGENTA DOJRZAŁOŚCI ZESPOŁU do wielu takich agentów. Należy również przyjąć, że skoro członkowie zespołu stanowią AGENTY ZADANIOWE (Z1, Z2 itd.), otrzymując zlecenie od AGENTA DOJRZAŁOŚCI ZESPOŁU wymagające wypełnienia określonych kwestionariuszy (instrumentów pomiarowych), prezentują efekty wykonanych zadań AGENTOWI DOJRZAŁOŚCI.
Po prezentacji modelu ogólnego należy przedstawić znaczenie tego modelu dla kierowników projektów w obydwu wymiarach: w wymiarze organizacyjnym oraz w wymiarze implementacyjnym.
Wymiar organizacyjny modelu ogólnego
Model ogólny w wymiarze organizacyjnym pełni funkcję zestawu procedur pozwalających menedżerom na usprawnienie zarządzania projektami zarządzania projektami informatycznymi
w kilku obszarach. Założony pomiar dojrzałości zespołu pozwala na trafniejsze decyzje odniesione do członków zespołu, pozwala tym samym na lepsze dopasowanie uczestników do pozycji w zespole (np.
predyspozycje zgodne z testem Belblina do pełnienia roli lidera albo wykonawcy). W ten sposób kierownicy usprawniają procesy związane z zarządzaniem zadaniami. Mogą bowiem lepiej dopasowywać zadania do oczekiwań i możliwości członków zespołu. Zastosowanie modelu a2M pozwala także na poprawę relacji z klientem. Zbadanie poziomu dojrzałości klienta umożliwia podejmowanie właściwych decyzji co do uczestniczenia klienta w projekcie. Wreszcie pomiar entropii projektowej daje kierownikom projektów obraz ryzyka projektowego (składnika oceny entropii projektu).
Zastosowanie modelu ogólnego pozwala także na zalecenie kierownikom projektów tworzenia struktur zarządczych (określonych mianem agentowego systemu zarządzania), w skład których powinien wchodzić kierownik projektu oraz dwa agenty asystujące — AGENT KOORDYNATOR oraz AGENT WNIOSKUJĄCY. Agenty te odpowiadają funkcjom zarządczym. Liczba agentów powinna być zależna od złożoności samego projektu.
W modelu zaleca się wykorzystanie co najmniej dwóch typów agentów asystujących:
AGENT KOORDYNATOR — nadzorujący wszystkie analizy,
AGENT WNIOSKUJĄCY — ułatwiający podejmowanie decyzji.
Innym usprawnieniem organizacyjnym wynikającym z zastosowania modelu ogólnego jest zwrócenie uwagi kierownikom projektów na wyodrębnienie wszystkich AGENTÓW WIEDZY.
Zaleca się wyodrębnienie wszystkich możliwych agentów wiedzy, które mogą wspomagać realizację zadań w projekcie. Kierownicy powinni zatem zwrócić uwagę na możliwość uwzględnienia eksperta w projekcie, ale także na konieczność uwzględnienia dobrych praktyk, które również należy traktować jako agenty dobierane do projektu przez dedykowanego agenta (AGENT DOBRYCH PRAKTYK).
Należy jednocześnie podkreślić, że podczas opracowywania modelu a2M stworzono zestaw zaleceń dla kierowników, jak powinni organizować elementy struktury projektowej korzystając z modelu a2M. Można zatem przedstawić te zalecenia w postaci dobrej praktyki składającej się z następujących po sobie kroków:
1. Wyodrębnij elementy struktury projektu.
2. Zdefiniuj te elementy jako agenty.
3. Określ zbiór dobrych praktyk potrzebnych do realizacji projektu.
4. Utwórz Agentowy System Zarządzania w projekcie.
5. Zmierz poziom dojrzałości zespołu dostawcy, dojrzałości klienta oraz entropii projektu.
6. Określ relacje między wszystkimi agentami.
7. Dobierz dobre praktyki do ograniczeń.
Poniżej przedstawiono przykłady usprawnionych decyzji przez zastosowanie model ogólnego
Tab. 4.2 Przykłady usprawnionych decyzji projektowych przez zastosowanie modelu ogólnego
Lp. PRZYKŁAD DECYZJI USPRAWNIENIE
1 Określenie pozycji w zespole dla danego członka zespołu
Mierzenie dojrzałości zespołu poprzez sprawdzenie dojrzałości poszczególnych jego członków pozwala kierownikom na podjęcie właściwych decyzji odnośnie pełnienia przez nich określonych pozycji w zespole.
Celem tego usprawnienia nie jest przypisanie ról (takich jak programista czy tester), ale określenie pozycji w zespole, czyli jaki charakter zadań jest preferowany przez uczestnika (np. ktoś woli wykonywać zadania wymagające skupienia).
2 Określenie roli klienta w projekcie Na podstawie profilu klienta określonego za pomocą poziomu dojrzałości klienta kierownik może lepiej wkomponować klienta w zespół. Klienta odpowiedniego i dopasowanego kierownik powinien włączać na stałe, lecz w przypadku niedopasowanego klienta może podjąć inne decyzje, przyjmując, że nie on będzie stałym członkiem zespołu.
Źródło: opracowanie własne
Wymiar implementacyjny modelu ogólnego
Wymiar implementacyjny modelu a2M stanowi ogólną architekturę systemu agentowego do zarządzania projektami informatycznymi, która może być zaimplementowana w narzędziach wspierających pracę kierowników projektów. Podstawowym założeniem przyjętym dla tej architektury jest to, że każdy element (składnik) struktury rzeczywistego projektu może zostać odzwierciedlony poprzez agenta programowego. Agentowi programowemu przypisuje się zestaw stanów, które może przyjmować (odzwierciedlenie cech uczestników projektów) oraz akcji (odzwierciadlających zachowania uczestników w projekcie). Kombinacja tych dwóch czynników określa agenta jako niezależny fragment systemu podejmujący akcję w oparciu o otrzymany komunikat od agenta zlecającego wykonanie określonego zadania.
Każdy zatem agent zdefiniowany w części poświęconej specyfikacji zostaje zaimplementowany w systemie agentowym i podejmuje akcje wyłącznie po uzyskaniu komunikatu od innego agenta.
Pozwala to na pełną kontrolę przepływu informacji oraz porządkuje realizację zadań.
Zaimplementowanie modelu a2M w dowolnym środowisku programistycznym prowadzi do przyspieszenia analiz związanych z określeniem wartości zmiennych decyzyjnych.
Zaimplementowane agenty mogą bowiem komunikować się z klientem oraz członkami zespołu w celu zdiagnozowania poziomu dojrzałości klienta czy też dojrzałości zespołu reprezentującego dostawcę w projekcie informatycznym. Ponadto implementując agenty w systemie agentowym, można korzystać z ich możliwości obliczeniowych. Oznacza to zatem, że dokonując analizy poziomu dojrzałości klienta albo dostawcy, agenty mogą przesyłać wyniki do kolejnego agenta, którego zadaniem będzie przeprowadzenie obliczeń. Takim agentem jest AGENT WNIOSKUJĄCY, który w wymiarze implementacyjnym odpowiada za przetwarzanie danych pozyskanych (przesłanych) od innych agentów. Zaimplementowane agenty mogą znacznie przyspieszyć analizy. O ile w wymiarze organizacyjnym kierownik lub jego asystent (AGENT KOORDYNATOR lub AGENT WNIOSKUJĄCY) dokonywali samodzielnie określenia poziomu dojrzałości klienta, dostawcy oraz entropii projektowej na podstawie kwestionariuszy wypełnionych przez uczestników projektów (rzeczywistego klienta, członków zespołu projektowego itp.), o tyle w wymiarze implementacyjnym wnioskowanie może odbywać się w oparciu o zaimplementowane algorytmy, przez co kierownik projektu może uzyskać takie wyniki o wiele szybciej.
Kolejną zaletą zaimplementowania modelu agentowego do postaci systemu agentowego jest możliwość przeprowadzania symulacji zachowań poszczególnych agentów. Implementując bowiem agenty jako jednostki posiadające stany i akcje odpowiadające cechom i zachowaniom rzeczywistych uczestników projektów, można zlecić agentom programowym wykonanie określonych zadań i sprawdzić ich zachowanie. Dzięki temu system agentowy stanowi jednocześnie środowisko symulacji i pozwala przewidywać, jak będzie wyglądała współpraca np. z klientem albo jak będzie przebiegać wykonywanie zadań przez członków zespołu (AGENTY ZADANIOWE).
Kolejną zaletą wymiaru implementacyjnego jest możliwość przeniesienia wszystkich założeń modelu organizacyjnego do poziomu narzędzia, które może być wykorzystywane przez kierownika projektu. Zaimplementowany system agentowy można wtedy potraktować jako moduł rozszerzający typowe narzędzie (służące np. do harmonogramowania projektów) o dodatkowe funkcje pozwalające np. analizować nowy trójkąt ograniczeń projektowych.
Zastosowanie modelu ogólnego zarówno do usprawnienia działań organizacyjnych zespołu dostawcy, jak też do tworzenia struktur agentowych, wydaje się słuszne. Rodzi się tym samym pytanie, czy model może być stosowany niezależnie od zachowań zespołu dostawcy. Jeżeli kierujący projektem nie przeprowadza procesów symulowania zachowań poszczególnych składowych struktury lub nie ma dostępu do zaimplementowanej wersji modelu, może korzystać z wariantu organizacyjnego, traktując model jako gotową metodę zarządzania projektem lub zbiór dobrych praktyk. W takim przypadku jego zastosowanie przyniesie określone korzyści w postaci uporządkowania procesów zarządzania w ramach złożonych struktur projektowych.
Oczywiście zastosowanie jednie wymiaru organizacyjnego jest również możliwe, jednak na pewnym etapie analizy nowego trójkąta ograniczeń zaistnieje potrzeba przejścia z poziomu organizacyjnego do poziomu implementacyjnego.
Docelowym rozwiązaniem staje się wykorzystanie modelu zarówno na poziomie organizacyjnym, jak i implementacyjnym. W takim przypadku w pierwszej kolejności kierownik powinien uporządkować relacje między poszczególnymi elementami struktury w wymiarze organizacyjnym, postrzegając te elementy jako agenty. Następnie powinien przystąpić do zarządzania nimi z wykorzystaniem zaimplementowanego modelu ogólnego.