«Контроль більше не дає конкурентної переваги».
Як PMO перетворюється на інтелектуальний хаб бізнесу — досвід МХП

Чому проєктний трикутник — це лише фундамент, а не вершина. Що насправді змінює AI в управлінні портфелем. Як команда з 350+ ІТ-фахівців довела time-to-market з 13 до 8 місяців.
Конспект виступу Марата Торяніка, керівника Global IT PMO компанії МХП, на Strategic Project Conference 2026.

«Моя доповідь буде не про технології й процеси. Я розкажу про людей»

Тему AI на конференції встигли розібрати з усіх боків — архітектура, дані, інструменти. Марат Торянік вийшов на сцену і одразу зміщає фокус: сьогодні він говоритиме не про технології як такі, а про людей. І в цьому немає протиріччя. Бо саме три принципи — люди, процеси, технології лежать в основі операційної моделі його команди.

Для тих, хто його не знає: Марат керує глобальним центром експертизи з проєктного управління МХП, в індустрії понад 10 років, останні з них — у комплексних програмах цифрової трансформації. Серед особистих здобутків, якими пишається, — участь у перекладі сьомого видання PMBOK українською мовою. А на питання ведучого, яке місце PMO МХП посідає в Україні, відповідає спокійно: входять у топ-3, але це не головна мета. Ціль — Європа.

Виступ розбито на три блоки:
1 – сучасні тренди проєктного управління і вплив AI на них;
2 – шлях еволюції PMO МХП (у 2026 році офісу виповнюється рівно 10 років);
3 – реальні AI-кейси, впроваджені командою.

Чому контроль більше не працює

Темпи трансформацій у світі диктують свої умови. PMO, що обмежується лише контролюючою функцією, більше не дає тієї цінності, яку від нього очікували навіть п’ять років тому. Кількість ініціатив постійно змінюється, вони групуються в портфелі, портфелі безперервно репріоритизуються — а від команд вимагається швидке прийняття рішень.

Марат не закликає відмовлятися від основ. Стандартизація, методології, проєктний трикутник «обсяг — час — гроші» — це фундамент будь-якого PMO, без нього нікуди. Проблема в іншому: сьогодні багато офісів сприймають цей фундамент як вершину. 

«Усі стандартизації, всі трикутники і всі моделі організаційної зрілості — це лише перші дві сходинки побудови PMO. Якщо офіс хоче бути життєздатним і створювати реальну цінність, він має якомога швидше пройти ці два щаблі й перейти до моделей управління третього-четвертого рівня».

Чотири рівні зрілості: від PMO 1.0 до intelligence hub

Готуючи презентацію, Марат зловив інсайт: схема еволюції PMO напрочуд нагадує логіку Індустрії 4.0 — з її послідовністю технологічної та інформаційної революцій. Тут так само чотири рівні, і все починається з фундаментальних речей, трансформується через людський фактор і технології та приходить до якісно нового стану.

• PMO 1.0 — контроль і стандартизація.
• PMO 2.0 — прозорість і портфель.
• PMO 3.0 — стратегічний партнер.
• PMO 4.0 — intelligence hub: data-driven, AI, глобальне мислення.

Кінцева точка цієї еволюції — момент, коли PMO перестає бути контролюючою функцією і стає інтелектуальним хабом для прийняття управлінських рішень.

Чотири рівні зрілості PMO: від контролю та стандартизації до інтелектуального хабу прийняття рішень. Слайд із презентації Марата Торяніка.

Розрив, який показав PMI

Що означає «інтелектуальний хаб» на практиці, Марату підказав звіт PMI, доступний для членів організації. Дослідники поставили одне й те саме питання двом категоріям стейкхолдерів: топ-менеджменту (Senior Leaders, замовники проєктних офісів) і керівникам PMO. Просили проранжувати ключові напрямки розвитку бізнесу за важливістю.

Звіт оголив два розриви. Перший — у самих пріоритетах. Топ-менеджмент ставить на перші місця стратегічне вирівнювання, проєктне управління та створення процесів управління бізнес-цінністю. Лідери PMO бачать трійку інакше: на першому місці — проєктне управління, далі стратегія, а на третьому — управління якістю. Другий розрив виникає навіть там, де погляди збігаються: замовники й виконавці по-різному оцінюють вагу одних і тих самих компетенцій.

Дані PMI: розрив у пріоритетах між Senior Leaders і PMO Leaders. Стратегічне вирівнювання — розрив у 10 пунктів, клієнтський менеджмент — 8. Слайд із презентації.

Звідси випливає action plan для PMO-лідерів на найближчі роки. Фокус має зміститися з питання «як правильно й швидко реалізувати проєкт у межах трикутника» до побудови операційної моделі на трьох китах:

1. Довгострокове стратегічне партнерство. Неважливо, який це офіс — будівельний, ІТ чи фармакологічний. Він має бути глибоко інтегрованою в бізнес функцією.
2. Клієнтоорієнтованість і посилення впливу на decision-making.
3. Здатність впливати на управлінські рішення. Це найважливіше: якщо команда здатна хоча б готувати фундамент для рішень топ-менеджменту — це вже запорука того, що офіс не зведений до самої лише реалізації проєктів.

Що насправді змінює AI

На питання «чи треба впроваджувати data-driven management, AI, machine learning» Марат відповідає: мабуть, так. Але одразу копає глибше — а навіщо?

«Якщо впроваджувати AI лише тому, що цього вимагають тренди або це зробив конкурент, — робити цього не треба. Це нелогічне використання ресурсів компанії. Якщо ж ви впроваджуєте його для конкретної business-driven цілі — тоді варто».

Головна зміна, яку приносить AI, — не в інструментах, а в логіці управління. Він переносить філософію мислення від реактивної моделі до проактивної. Якщо раніше при формуванні картки проєкту команди спиралися на експертну оцінку, історичні дані та реактивне управління ризиками (коли ризик уже стався і залишається довга ретроспектива), то тепер з’являється можливість прогнозувати події й вибудовувати план так, щоб негативні сценарії не траплялися взагалі або їхній вплив мінімізувався. Великі масиви даних, які раніше тижнями лягали в основу рішень, тепер обробляються за лічені хвилини.

При цьому Марат окреслює межу чітко: за будь-якою технологією завжди стоїть людський фактор. AI здатен забрати рутинні процеси й оптимізувати людський капітал, але повністю замінити людей — ні.

Звідси — нова операційна модель PMO. Вона багатошарова, і офіс у ній стає decision layer для бізнесу:

• Рівень даних (PPM, ERP, DevOps, HR) — фундамент, де накопичуються процеси, шаблони, історія проєктів у єдиній екосистемі. Це «швидкі перемоги», але лише перший шар.
• Рівень AI — моделювання, сценарії, аналітика, що швидко обробляють ці дані.
• Рівень прийняття рішень — борд, C-level або проєктний комітет.
• Рівень цінності — реальні, вимірювані ефекти: ROI, операційна ефективність, оптимізація.

Нова операційна модель PMO: Governance → Intelligence → Value. Офіс стає шаром прийняття рішень для бізнесу. Слайд із презентації.

Як це влаштовано в МХП

МХП сьогодні — міжнародна технологічна компанія у сфері харчових та агротехнологій: експорт у понад 80 країн, виробник м’яса птиці №1 у Європі. За останні шість років компанія реалізує одну з найбільших цифрових трансформацій на продуктах сімейства SAP у Східній Європі.

Проєктний офіс належить до ІТ-структури, яка налічує понад 350 фахівців і має власні центри експертизи — зокрема й окремий центр AI. За підсумками 2026 року ІТ МХП увійшло в топ-50 продуктових ІТ-компаній України за рейтингом DOU.

Сам PMO Марат описує як команду, що вже стала стратегічним партнером для бізнесу — а під бізнесом тут розуміють представників C-level. Це глобальний центр експертизи з мультигеографічною структурою: проєкти реалізуються в усіх регіонах присутності МХП за єдиними підходами до пріоритизації, розрахунку ефектів та імплементації. Стратегічний вектор обмежений трирічним горизонтом, який щороку переглядають на відповідність місії, і ділиться на два фокуси — бізнес-фокус (глибока інтеграція в бізнес-юніти) і фокус на команду (середовище, де кожен може досягати цілей і отримувати від цього задоволення).

Цей внутрішній фокус має цифрове підтвердження. Команда працює зі зрілістю проєктного управління «зсередини назовні»: спершу прокачує власні компетенції (лише за 2024 рік — 10 щомісячних комплексних тренінгів), потім транслює вплив на компанію. Рівень NPS команди щороку зростає і за 2025-й склав 82% — за внутрішнього бенчмарку «зеленої зони» у 60%.

Value chain і цифри бізнес-цінності

Усе починається зі стратегії компанії з трирічним горизонтом, яка каскадується в річні цілі та OKR. Частина цілей перетворюється на проєкти й продукти, що об’єднуються у три глобальні портфелі: цифрової трансформації SAP, стратегічних проєктів і digital-продуктів. Далі — рівень виконання в межах трикутника, але прив’язаний до бізнес-результатів і економічних ефектів. І насамкінець — річна оцінка отриманої бізнес-цінності.

Принципово, що команда розділяє два поняття: бізнес-результати (те, що дає сам проєкт) і ефекти (цінність, яка настає вже після впровадження, коли бізнес попрацював у новому продукті певний цикл — від місяця до двох років). Саме ефекти і є справжнім виміром бізнес-цінності.

Результати циклу 2023–2025 років, за словами Марата, підтверджують: PMO дійсно став надійним стратегічним партнером.

• −40% time-to-market — із ~13 до ~8 місяців.
• On-time delivery: 62% → 86%.
• $1,5M консолідованих економічних ефектів від стратегічних проєктів.
• 100% стратегічних ініціатив оцінюються за єдиною ціннісною моделлю.
• 85% інвестицій безпосередньо узгоджені зі стратегічними цілями, 60% скорочення нестратегічних ініціатив, 35% скорочення дублювань між регіонами.

Цикл бізнес-цінності 2023–2025: чотири виміри — стратегічна цінність, ефективний менеджмент, економічна ефективність та організаційна спроможність. Слайд із презентації.

Окремий принцип — value-driven мислення. Проєкт не закінчується там, де впровадили систему. У довготривалі ініціативи команда намагається постачати перші робочі результати вже на третій місяць, щоб бізнес почав інтегрувати їх і повертати інвестиції раніше. На уточнювальне питання із залу Марат пояснив: ідеться не про «MVP, а потім повна версія». Ідеться про те, що зі 100% продукту бізнес отримує перші 30%, які вже приносять реальну цінність, далі ще 30% і ще 40% — але дохід починається раніше. А вибір методології (waterfall, Agile чи гібрид) — це питання способу реалізації, а не способу досягнення цінності: якщо проєкт зрозумілий і прогнозований, цілком життєздатним залишається й класичний waterfall.

AI in Action: реальні кейси

Перш ніж перейти до кейсів — статистика. У середньому за рік портфель налічує 40–50 проєктів тривалістю близько 8 місяців (короткі ініціативи на кілька тижнів проєктами не вважають). Середній відсоток успішності проєктів, завершених у межах трикутника з реально підтвердженими бізнес-результатами, за 2025 рік склав 96%. Проникнення AI-related ініціатив у щорічному портфелі — до 20%.

Усередині компанії AI поділяють на дві категорії: AI-агенти (асистенти, що обробляють масиви даних і пришвидшують рішення) та реальні промислові рішення, інтегровані в end-to-end процеси.

Data Model Meat Processing. Флагманський проєкт — комплексна система на математичному моделюванні для управління м’ясопереробним комплексом. Вбудований AI обробляє величезні масиви даних і в автоматичному режимі налаштовує обладнання продуктової лінії так, щоб воно давало максимальну пропускну здатність і найжорсткіший контроль якості. Результат — до 3% підвищення коефіцієнтів виходу сировини з певних анатомічних частин і проактивне реагування на ризики замість ретроспективного розбору.

Data Model Meat Processing: система аналізує великі дані, будує математичні моделі й дає рекомендації щодо налаштувань обладнання. Слайд із презентації.

Smart Farm — управління мікрокліматом. Система в реальному часі відстежує стан пташників, а AI-модель визначає оптимальні параметри мікроклімату (температура, вологість, освітлення, подача корму) на основі історичних даних і виробничих стандартів. Рутину, яка раніше вимагала вивантаження звітів у Excel і ручного коригування обладнання, тепер виконує автоматика. Рішення вже масштабоване на всі пташники в Україні.

Tracing Suspicion. Споріднене рішення, що прогнозовано шукає причини виробничих ризиків у багатофакторних процесах (ветеринарні програми, годування, напування, робота обладнання). За підсумками пілота — 90% економії часу на аналіз і до 70% покращення операційних показників на одній із виробничих дільниць, з повним переходом управлінського складу на data-driven підхід.

PPM AI Assistant. Тут команда почала з себе. У систему управління проєктами вбудували асистента — спочатку як пілот на стеку Microsoft (Power Apps, вбудований Copilot, власні дані), без зайвої кастомізації. Драйвером була чітка ціль: звільнити команду від операційної рутини (внесення даних, оформлення документів) заради управління очікуваннями стейкхолдерів і бізнес-результатами. MVP дав 90% скорочення часу на пошук та введення інформації. Наступний крок — навчити асистента сценарності: що буде, якщо внести ті чи інші дані в проєкт.

Три інсайти, винесені з досвіду

Усе впроваджене зводиться до трьох висновків, які передають саму суть AI як технології, що її варто або не варто впроваджувати:

1. Максимізувати бізнес-цінність. AI варто впроваджувати, якщо він прискорює рішення й обробку даних, а не заради відповідності трендам.
2. Трансформуватися з контролюючої функції в стратегічного партнера. За звітом PMI, офіси, що залишаються контролюючою функцією понад два роки, не мають високої ймовірності довгострокового існування — вони просто вимирають.
3. Вбудовувати AI в «business as usual». Якщо ви чітко розумієте, навіщо AI у щоденній діяльності й як він допоможе досягати кращих показників чи економити час, — його дійсно варто вбудовувати.

Підсумок: за кожною технологією — людина

Свій виступ Марат завершує грою слів, яка лишається головним меседжем.

«Навіть у своїй назві artificial intelligence — artificial перекладається як штучний. А ніщо штучне ніколи не замінить genuine, тобто справжнє. Використовуйте AI з розумом».

Кілька думок, які варто забрати з собою:

• Проєктний трикутник — це фундамент, а не вершина. Життєздатний PMO рухається до рівня intelligence hub.
• AI змінює логіку, а не інструменти — від реакції до прогнозування, від інтуїції до даних.
• Питання «навіщо» важливіше за саму технологію. AI заради трендів — марнування ресурсів.
• Цінність вимірюється ефектами, а не фактом впровадження системи.
• Технологія оптимізує рутину, але рішення лишаються за людьми.

Дивіться повний виступ на YouTube

Про спікера

Марат Торянік — керівник Global IT PMO компанії МХП. Понад 12 років досвіду в управлінні інвестиційними ІТ-проєктами, програмами та портфелями; останні 5 років лідирує міжнародні технологічні трансформаційні програми. Senior Executive MBA з проєктного менеджменту, сертифікований член PMI та Scrum.org, член і волонтер PMI Ukraine Chapter з 2018 року, співавтор українського перекладу «Словника термінів з управління проєктами» та «Настанови до Зводу знань з управління проєктами, 7-ме видання».