TECNICHE DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER IL SUPPORTO ALLE ATTIVITÀ DI PROJECT MANAGEMENT NELL'INGEGNERIA DEL SOFTWARE

The purpose of this thesis is to evaluate and summarize what has already been produced by research, the application of Artificial Intelligence techniques to support Project Management activities in Software Engineering. Following a critical analysis of several scientific publications, the target was to identify the main methodologies, the advantages provided by the integration of AI, but also the challenges and limitations that currently don’t allow a wider implementation. The investigation highlighted how Artificial Intelligence, through predictive algorithms, Machine Learning and Deep Learning techniques, offers significant benefits in planning, resource allocation, risk management and improvement of time and cost estimates. These tools allow greater precision and dynamic management of projects, significantly reducing the margins of error compared to traditional methods. However, technical and ethical challenges have emerged, including the quality of available data, the decision-making transparency of the most advanced models, the management of privacy and data security, and problems related to the presence of bias in the data themselves. Furthermore, the role of the project manager is undergoing a significant evolution towards a strategic figure, who is required to be able to integrate traditional skills with a solid knowledge of predictive models and AI-based decision-making systems.

Lo scopo di questa tesi è valutare e riassumere quanto già prodotto dalla ricerca, l’applicazione delle tecniche di Intelligenza Artificiale per supportare le attività di Project Management nell’Ingegneria del Software. A seguito di un’analisi critica di diverse pubblicazioni scientifiche, si è posto come obiettivo quello di identificare le principali metodologie, i vantaggi forniti dall’integrazione dell’IA, ma anche le sfide e i limiti che attualmente non permettono un’implementazione più ampia. L’indagine ha evidenziato come l’Intelligenza Artificiale, attraverso algoritmi predittivi, tecniche di Machine Learning e Deep Learning, offra notevoli benefici nelle attività di pianificazione, allocazione delle risorse, gestione del rischio e miglioramento delle stime relative a tempi e costi. Questi strumenti consentono una maggiore precisione e una gestione dinamica dei progetti, riducendo sensibilmente i margini di errore rispetto ai metodi tradizionali. Tuttavia, sono emerse sfide tecniche ed etiche, fra le quali, la qualità dei dati disponibili, la trasparenza decisionale dei modelli più avanzati, la gestione della privacy e della sicurezza dei dati, nonché problemi legati alla presenza di bias nei dati stessi. Inoltre, il ruolo del project manager subisce un’evoluzione significativa verso una figura strategica, alla quale è richiesta la capacità di integrare le competenze tradizionali a una solida conoscenza dei modelli predittivi e dei sistemi decisionali basati su IA.