Управління невизначеністю IT-проєктів: адаптивна модель із інтеграцією поведінкових факторів

Abstract

У статті обґрунтовано необхідність переходу від традиційного управління ризиками до адаптивного управління невизначеністю в ІТ-проєктах, особливо зважаючи на зростаючу технологічну складність та вплив людського фактора. Обґрунтовано необхідність інтеграції поведінкового ризику у моделі управління невизначеністю. Доведено, що когнітивні ухили є систематичним джерелом провалу ІТ-проєктів. Розроблено та обґрунтовано концептуальну адаптивну модель управління невизначеністю ІТ-проєктів, яка інтегрує поведінкові фактори у процес прийняття рішень. Запропоновано та деталізовано таксономію невизначеності ІТ-проєктів, яка класифікує невизначеність за чотирма ключовими типами (технологічна, цільова (вимог), контекстуальна та поведінкова), що дозволяє спрямовано обирати стратегії реагування. Запропоновано механізми корекції (дебіасингу) для нівелювання когнітивних ухилів. Формалізовано критерії перемикання стратегій управління, які базуються на двофакторній матриці рішень, що враховує рівень невизначеності вимог та технологічну невизначеність. Наукова новизна проведеного дослідження полягає у розширенні теоретико-методологічного базису управління проєктами шляхом інтеграції положень поведінкової економіки та системного підходу до адаптації. Практичне значення одержаних результатів полягає у наданні менеджерам ІТ-проєктів алгоритмів та інструментів для об’єктивізації оцінок термінів та бюджету, що мінімізує вплив суб’єктивних ухилів; динамічного вибору оптимальної методології управління (стратегії), що відповідає поточному, скоригованому рівню невизначеності проєкту; створенні захисних механізмів від ірраціональних інвестицій у невдалі проєкти.The study addresses the growing need to shift from traditional risk-oriented, plan-driven project management approaches toward adaptive uncertainty governance in information technology (IT) projects. Contemporary IT initiatives increasingly operate in environments characterized by high technological novelty, unstable requirements, and complex socio-behavioral dynamics, rendering classical risk management tools insufficient for dealing with fundamental uncertainty. The article develops a conceptual adaptive model that embeds behavioral risk factors – specifically cognitive biases – into the decision-making architecture of project management. This integration allows for more accurate assessment of uncertainty drivers and enhances the rationality of managerial choices in volatile contexts. The research advances a structured taxonomy of IT project uncertainty, distinguishing four interrelated domains – technological, requirements-related, contextual, and behavioral – each influencing the degree of adaptability required in project governance. Mechanisms of behavioral correction (debiasing) are introduced, including reference-class forecasting, structured stop/go decision rules, and premortem analysis, which collectively mitigate optimism bias, the sunk cost effect, and anchoring bias. The study further formalizes strategy-switching triggers through a two-factor decision matrix based on the interaction between requirements volatility and technological uncertainty, complemented by a behavioral adjustment coefficient that reflects the intensity of cognitive distortions in the team’s judgment. The scientific contribution of the paper lies in integrating behavioral economics into uncertainty-oriented project management and proposing an adaptive governance framework capable of dynamically recalibrating methodologies (Agile, hybrid, or Waterfall) in response to evolving uncertainty profiles. From a practical standpoint, the model provides IT project managers with instruments for enhancing the objectivity of cost and schedule estimations, selecting management approaches that match the corrected uncertainty level, and preventing irrational continuation of unviable projects. The findings create a foundation for further empirical validation and open avenues for investigating how organizational culture and team maturity affect the effectiveness of debiasing mechanisms within adaptive uncertainty management frameworks.