Assessment of the Identification of Risks in a Real Project with Young Minds Utilizing Different Techniques.

Abstract

Tato diplomová práce zkoumá účinnost identifikace rizik generovaných umělou inteligencí ve srovnání s technikami Brainwritingu založenými na lidské činnosti. Zaměřuje se na schopnosti umělé inteligence zlepšit nebo nahradit tradiční řízení rizik v oblasti projektového managementu. Byl proveden experiment se 48 studenty, rozdělenými do 12 skupin, kterým byly přiřazeny techniky Brainwritingu nebo Premortem, a to buď samostatně, nebo ve spolupráci s AI. Dále byla zohledněna i varianta generování rizik výhradně pomocí ChatGPT-4. Výsledky ukázaly, že registr rizik vytvořený AI byl komplexní a dosáhl statisticky významně vyšší jasnosti ve srovnání se všemi ostatními týmy. Rovněž dosáhl významně vyšší specifičnosti oproti týmu spolupracujícímu s AI. Naproti tomu tým využívající Brainwriting se vyznačoval tvorbou kreativních a dopadových rizik, včetně potenciálních černých labutí. Tato zjištění naznačují, že AI může zlepšit identifikaci rizik z hlediska struktury a rozsahu, avšak lidský vhled je nadále zásadní pro kreativitu a identifikaci dopadových rizik zejména při použití spolupracujících metod, jako je Brainwriting.

This thesis examines the effectiveness of AI-generated risk identification compared to human-based brainwriting techniques, exploring the capabilities of Artificial Intelligence to enhance or to replace traditional risk management in Project Management. An experiment was conducted with 48 students, organized into 12 groups that were assigned to use Brainwriting or Premortem techniques, either independently or in collaboration with AI. An additional AI-only risk generation with ChatGPT-4 was also considered. Results showed that the AI risk register was comprehensive and achieved statistically significantly higher clarity compared to all other teams. It also achieved significantly higher specificity against the human-AI collaborative team. In contrast, the Brainwriting team distinguished itself in generating creative and impactful risks, including the potential black swans. These findings suggest that AI can improve risk identification in structure and coverage; however, human insight is still fundamental for creativity and impactful risk detection, especially when using collaborative methods like Brainwriting.