Модель адаптивної реконфігурації портфеля проєктів в BANI-середовищі
Заголовок (англійською):
Model for Adaptive Project Portfolio Reconfiguration in a BANI Environment
Автор(и):
Гоц В. В.
Веренич О. В.
Автор(и) (англ):
Gots V.
Verenych O.
Ключові слова (укр):
менеджмент; управління портфелем проєктів; BANI-середовище; штучний інтелект; динамічна реконфігурація; цифровий двійник; управління ризиками; система підтримки прийняття рішень
Ключові слова (англ):
Management; Project Portfolio Management; BANI environment; Artificial Intelligence; Dynamic Reconfiguration; Digital Twin; Risk Management; Decision Support System
Анотація (укр):
Сучасний бізнес-ландшафт зазнав фундаментальних змін у бік парадигми BANI (англ. Brittle, Anxious, Non-linear, Incomprehensible; BANI – крихкий, тривожний, нелінійний, незбагненний), що робить традиційні детерміновані підходи до управління портфелем проєктів (англ. Project Portfolio Management, PPM) значною мірою неефективними. Статичні методи планування не здатні врахувати стохастичну природу сучасних загроз, що призводить до організаційної крихкості та невідповідності розподілу ресурсів. Це дослідження пропонує вирішення цієї проблемної задачі шляхом розроблення комплексного механізму адаптивного управління на основі інтеграції технологій штучного інтелекту з принципами стратегічного менеджменту для створення динамічної саморегульованої системи, здатної функціонувати в умовах високої ентропії. Основним результатом дослідження є розроблена модель адаптивної реконфігурації портфеля проєктів у BANI-середовищі (англ. Intelligent Dynamic Portfolio Reconfiguration Model, IDPR-Model). Розроблена модель складається з чотирьох взаємопов’язаних моделей, кожна з яких спрямована на протидію конкретному компоненту BANI. Модель семантичного моніторингу використовує алгоритми обробки природної мови (англ. Natural Language Processing, NLP) для виявлення «слабких сигналів» із неструктурованих зовнішніх даних, долаючи проблему «Незбагненності». Предиктивна модель застосовує технологію «Цифрового двійника» та симуляції Монте-Карло для моделювання ймовірнісних сценаріїв майбутнього, нівелюючи «Нелінійність» та «Крихкість». Модель прийняття рішень діє як механізм оркестрації, використовуючи алгоритми багатокритеріальної оптимізації для пропозиції стратегій реконфігурації (заморожування або прискорення активів), зберігаючи при цьому роль людини для стратегічної та етичної верифікації. Модель виконання та комунікації зосереджена на зниженні організаційної «Тривожності» через механізми проактивної комунікації та протоколи безпеки нульової довіри. Запропонована модель забезпечує значний методологічний прогрес, змінюючи управлінську парадигму з «планування стабільності» на «управління стійкістю». Обґрунтовано, що синергія предиктивної аналітики на основі ШІ з людським стратегічним наглядом дозволить менеджменту організацій мінімізувати затримки у прийнятті рішень та динамічно оптимізувати використання ресурсів. Впровадження розробленої моделі надає надійний інструментарій менеджменту підприємств щодо забезпечення довгострокової життєздатності та конкурентних переваг у непередбачуваному глобальному середовищі.
Анотація (англ):
The contemporary business landscape has undergone fundamental changes towards the BANI paradigm (Brittle, Anxious, Non-linear, Incomprehensible), rendering traditional deterministic approaches to Project Portfolio Management (PPM) largely ineffective. Static planning methods fail to account for the stochastic nature of modern threats, leading to organizational fragility and resource misalignment. This study addresses this problem by developing a comprehensive mechanism for adaptive management based on integrating Artificial Intelligence technologies with strategic management principles to create a dynamic, self-regulating system capable of functioning in high-entropy environments. The primary result of the research is the developed Model of Adaptive Project Portfolio Reconfiguration in a BANI Environment (Intelligent Dynamic Portfolio Reconfiguration Model, IDPR-Model). The developed system consists of four interconnected models, each designed to counteract a specific BANI component. The Semantic Monitoring Model utilizes Natural Language Processing (NLP) algorithms to detect «weak signals» from unstructured external data, overcoming the challenge of «Incomprehensibility». The Predictive Model applies «Digital Twin» technology and Monte Carlo simulations to model probabilistic future scenarios, mitigating «Non-linearity» and «Brittleness». The Decision Model acts as an orchestration mechanism, using multi-objective optimization algorithms to propose reconfiguration strategies (such as freezing or accelerating assets), while retaining the human role for strategic and ethical verification. The Execution and Communication Model focuses on reducing organizational «Anxiety» through proactive communication mechanisms and Zero Trust security protocols. The proposed model provides significant methodological progress by shifting the managerial paradigm from «planning for stability» to «managing for resilience». It is substantiated that the synergy of AI-based predictive analytics with human strategic oversight will allow organizational management to minimize decision latency and dynamically optimize resource usage. The implementation of the developed model provides a reliable toolkit for enterprise managers to ensure long-term viability and competitive advantages in an unpredictable global environment.
Публікатор:
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр):
Управління розвитком складних систем, номер 64, 2025
Назва журналу, номер, рік випуску (англ):
Management of Development of Complex Systems, number 64, 2025
Мова статті:
English
Формат документа:
application/pdf
Документ:
Дата публікації:
25 Декабрь 2025
Номер збірника:
Розділ:
УПРАВЛІННЯ ПРОЄКТАМИ
Університет автора:
Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ
Литература:
- Tanim S. H., Amin M., Ahamed F., Islam M. F., & Ahmed M. S. (2024). Exploring the role of big data in enhancing project portfolio management strategies. International Journal of Science, Engineering and Management (IJSEM), 11 (12), 1–8. URL: https://doi.org/10.36647/ijsem%2F11.12.a002.
- Cihan E. E. (2025). Future of project portfolio management: Bridging data-driven and human-centric approaches. 13th IPMA Research Conference: «Honoring 60 years of Project Management: Leading the Way into the Future», 1–19. URL: https://doi.org/10.56889/nxhl8876.
- Joshi H. (2024). Artificial intelligence in project management: A study of the role of AI-powered chatbots in project stakeholder engagement. Indian Journal of Software Engineering and Project Management (IJSEPM), 4 (1), 21–26. URL: https://doi.org/10.54105/ijsepm.b9022.04010124.
- Alazzam, F. A. F., Tubishat, B. M. A.-R., Storozhuk, O., Poplavska, O., & Zhyvko, Z. (2024). Methodical approach to the choice of a business management strategy within the framework of a change in commercial activities. Business: Theory and Practice, 25(1), 1–10. https://doi.org/10.3846/btp.2024.19676.
- Abdullah E. H., Sijabat R., Susilo W. H., & Herusetya A. (2024). Associated the bani problems and perspective of strengthening to pursue the formulation of strategic management business model holding company in indonesia. Journal of Ecohumanism, 3 (6), 52–68. URL: https://doi.org/10.62754/joe.v3i6.3890.
- Hashimzai I. A., & Mohammadi M. Q. (2024). The integration of artificial intelligence in project management: A systematic literature review of emerging trends and challenges. TIERS Information Technology Journal, 5 (2), 153–164. URL: https://doi.org/10.38043/tiers.v5i2.5963.
- Ibraigheeth M., & Abu eid A. I. (2022). Software project risk assessment using machine learning approaches. American Journal of Multidisciplinary Research & Development (AJMRD), 4 (2), 35–41.
- Bushuyev S., Piliuhina K., & Chetin E. (2023). Transformation of values of the high technology projects from a vuca to a bani environment model. Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries, 2 (24), 191–199. URL: https://doi.org/10.30837/ITSSI.2023.24.191.
- Dyachenko P. V., & Shadura D. O. (2025). A model of proactive communication of logistics enterprise projects in the context of vuca-bani worlds. Management of Development of Complex Systems, 63, 62–69. URL: https://doi.org/10.32347/2412-9933.2025.63.62-69.
- Kalathoti R. (2025). Adaptive project management techniques for clinical trial portfolio realignment. International Journal for Research in Management and Pharmacy (IJRMP), 14 (8), 11–19. URL: https://doi.org/10.63345/ijrmp.v14.i8.2.
- Duică M. C., Vasciuc (Săndulescu) C. G., & Panagoreț D. (2024). The use of artificial intelligence in project management. Valahian Journal of Economic Studies, 15 (29), 105–118. URL: https://doi.org/10.2478/vjes-2024-0009.
- Sheikh N. (2024). Securing the cloud: A comprehensive analysis of data security challenges and solutions. International Journal of Science and Research Archive, 13 (1), 3471–3483. URL: https://doi.org/10.30574/ijsra.2024.13.01.1779.
- Honcharenko T. (2020). Cluster method of forming metadata of multidimensional information systems for solving general planning problems. Management of Development of Complex Systems, 42, 93–101. URL: https://doi.org/10.32347/2412-9933.2020.42.93-101.
- Dolhopolov S., Honcharenko T., Savenko V., Balina O., Bezklubenko I. S., & Liashchenko T. (2023). Construction site modeling objects using artificial intelligence and bim technology: A multi-stage approach. 2023 IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies (SIST), 174–179. URL: https://doi.org/10.1109/SIST58284.2023.10223543.
References:
- Tanim S. H., Amin M., Ahamed F., Islam M. F., & Ahmed M. S. (2024). Exploring the role of big data in enhancing project portfolio management strategies. International Journal of Science, Engineering and Management (IJSEM), 11 (12), 1–8. URL: https://doi.org/10.36647/ijsem%2F11.12.a002.
- Cihan E. E. (2025). Future of project portfolio management: Bridging data-driven and human-centric approaches. 13th IPMA Research Conference: «Honoring 60 years of Project Management: Leading the Way into the Future», 1–19. URL: https://doi.org/10.56889/nxhl8876.
- Joshi H. (2024). Artificial intelligence in project management: A study of the role of AI-powered chatbots in project stakeholder engagement. Indian Journal of Software Engineering and Project Management (IJSEPM), 4 (1), 21–26. URL: https://doi.org/10.54105/ijsepm.b9022.04010124.
- Alazzam, F. A. F., Tubishat, B. M. A.-R., Storozhuk, O., Poplavska, O., & Zhyvko, Z. (2024). Methodical approach to the choice of a business management strategy within the framework of a change in commercial activities. Business: Theory and Practice, 25(1), 1–10. https://doi.org/10.3846/btp.2024.19676.
- Abdullah E. H., Sijabat R., Susilo W. H., & Herusetya A. (2024). Associated the bani problems and perspective of strengthening to pursue the formulation of strategic management business model holding company in indonesia. Journal of Ecohumanism, 3 (6), 52–68. URL: https://doi.org/10.62754/joe.v3i6.3890.
- Hashimzai I. A., & Mohammadi M. Q. (2024). The integration of artificial intelligence in project management: A systematic literature review of emerging trends and challenges. TIERS Information Technology Journal, 5 (2), 153–164. URL: https://doi.org/10.38043/tiers.v5i2.5963.
- Ibraigheeth M., & Abu eid A. I. (2022). Software project risk assessment using machine learning approaches. American Journal of Multidisciplinary Research & Development (AJMRD), 4 (2), 35–41.
- Bushuyev S., Piliuhina K., & Chetin E. (2023). Transformation of values of the high technology projects from a vuca to a bani environment model. Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries, 2 (24), 191–199. URL: https://doi.org/10.30837/ITSSI.2023.24.191.
- Dyachenko P. V., & Shadura D. O. (2025). A model of proactive communication of logistics enterprise projects in the context of vuca-bani worlds. Management of Development of Complex Systems, 63, 62–69. URL: https://doi.org/10.32347/2412-9933.2025.63.62-69.
- Kalathoti R. (2025). Adaptive project management techniques for clinical trial portfolio realignment. International Journal for Research in Management and Pharmacy (IJRMP), 14 (8), 11–19. URL: https://doi.org/10.63345/ijrmp.v14.i8.2.
- Duică M. C., Vasciuc (Săndulescu) C. G., & Panagoreț D. (2024). The use of artificial intelligence in project management. Valahian Journal of Economic Studies, 15 (29), 105–118. URL: https://doi.org/10.2478/vjes-2024-0009.
- Sheikh N. (2024). Securing the cloud: A comprehensive analysis of data security challenges and solutions. International Journal of Science and Research Archive, 13 (1), 3471–3483. URL: https://doi.org/10.30574/ijsra.2024.13.01.1779.
- Honcharenko T. (2020). Cluster method of forming metadata of multidimensional information systems for solving general planning problems. Management of Development of Complex Systems, 42, 93–101. URL: https://doi.org/10.32347/2412-9933.2020.42.93-101.
- Dolhopolov S., Honcharenko T., Savenko V., Balina O., Bezklubenko I. S., & Liashchenko T. (2023). Construction site modeling objects using artificial intelligence and bim technology: A multi-stage approach. 2023 IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies (SIST), 174–179. URL: https://doi.org/10.1109/SIST58284.2023.10223543.