METHODOLOGY FOR EARLY RISK IDENTIFICATION IN TECHNOLOGICAL IT PROJECTS BASED ON MANAGEMENT AND PRODUCT INDICATORS
Keywords:
project risks, software products, project management, early detection, project metrics, release planning, teamworkAbstract
The article discusses the methodology of early detection of risks in technological software development projects based on management and product indicators. It has been shown that signs of future failures appear long before an obvious deadline and deterioration in the quality of the result, so regular monitoring of key indicators helps to make managerial decisions in advance. A methodology for early risk detection has been developed, the essence of which is a systematic comparison of performance indicators, management decisions and interaction of project participants in order to detect deviations in a timely manner, assess their significance and select response measures before time, quality and resources are lost. The classification of indicators, rules for determining response thresholds, the principle of taking into account the importance of risks for different project conditions and stages of the product lifecycle, as well as recommendations for including the methodology in the daily processes of development, task management, planning releases of new versions and interaction with stakeholders are proposed.
References
Project Success Quick Reference Card // WordPress. [Электронный ресурс]. URL: https://hennyportman.wordpress.com/wp-content/uploads/2021/01/project-success-qrc-standish-group-chaos-report-2020.pdf (дата обращения: 23.01.2026).
Hybrid Work // Gallup. [Электронный ресурс]. URL: https://www.gallup.com/401384/indicator-hybrid-work.aspx (дата обращения: 23.01.2026).
Accelerate State of DevOps Report 2023 // Google Cloud. [Электронный ресурс]. URL: https://dora.dev/research/2023/2023-DORA-Report-Infographic.v10.pdf (дата обращения: 23.01.2026).
Колодин Д.В., Ватолина О.В. Факторы и источники рисков при реализации ИТ-проекта по материалам экспертного опроса (продолжение исследования) // Информационное общество. 2025. № 3. С. 152-167. DOI: 10.52605/16059921_2025_03_152 EDN: CYINIF.
Baccarini D., Salm G., Love P.E.D. Management of risks in information technology projects // Industrial management & data systems. 2004. Vol. 104. No. 4. P. 286-295. DOI: 10.1108/02635570410530702 EDN: FPGASP.
Nenni M.E. et al. How artificial intelligence will transform project management in the age of digitization: a systematic literature review // Management Review Quarterly. 2025. Vol. 75. No. 2. P. 1669-1716.
Chiu Y.J. et al. Identifying key risk factors in product development projects // Mathematics. 2022. Vol. 10. No. 8. P. 1-20. DOI: 10.3390/math10081295 EDN: ZYAENK.
Лепихин А.М., Махутов Н.А., Шокин Ю.И., Юрченко А.В. Концепция риск-анализа технических систем с использованием цифровых двойников // Вычислительные технологии. 2020. Т. 25. № 4. С. 99-113. DOI: 10.25743/ICT.2020.25.4.009 EDN: USEGLW.
Пройдаков Е.А. Управление рисками в проектах: стратегии и методы // Universum: технические науки. 2024. Т. 1. № 1 (118). С. 21-29. DOI: 10.32743/UniTech.2024.118.1.16698 EDN: PORTEV.
Taboada I. et al. Artificial intelligence enabled project management: a systematic literature review // Applied Sciences. 2023. Vol. 13. No. 8. P. 1-23.
Karamthulla M.J. et al. From theory to practice: Implementing AI technologies in project management // International Journal for Multidisciplinary Research. 2024. Vol. 6. No. 2. P. 1-11.
Mahmud F. et al. AI-driven cybersecurity in IT project management: Enhancing threat detection and risk mitigation // Journal of Posthumanism. 2025. Vol. 5. No. 4. P. 23-44. DOI: 10.63332/joph.v5i4.974 EDN: PGWFWR.
Санаева Г.Н., Пророков А.Е., Вент Д.П., Виноградов Г.П., Богатиков В.Н. Система управления технологической безопасностью на основе предсказывающих импульсных риск-моделей // Безопасность труда в промышленности. 2020. № 3. С. 77-85. DOI: 10.24000/0409-2961-2020-3-77-85 EDN: NSTMIE.
Salimimoghadam S. et al. The rise of artificial intelligence in project management: A systematic literature review of current opportunities, enablers, and barriers // Buildings. 2025. Vol. 15. No. 7. P. 1-32.
Селезнев Д.С., Оздоева А.Х. Управленческие инструменты определения экономических и технологических рисков при внедрении инновационных технологий // Информационное общество. 2022. № 6. С. 43-58. DOI: 10.52605/16059921_2022_06_43 EDN: RRNSXU.
Манаширов Э.С. Экономическая неэффективность трансфера западных технологий в условиях низкой стоимости труда: капиталово-трудовой парадокс развивающихся стран // Экономическое развитие России. 2025. Т. 32. № 11. С. 20-28. EDN: PJSHTT.
Куровский С.В., Мишин Д.А., Шугаев М.О. Финансовые аспекты управления рисками в международных инвестиционных проектах // Финансовый менеджмент. 2024. № 11-2. С. 473-482. EDN: GVADCD.
Николаенко В.С. Анализ универсальных рисков в ИТ-проектах // Векторы благополучия. 2025. Т. 53. № 4. С. 1-19. DOI: 10.18799/26584956/2025/3/2022 EDN: BAQHQE.
Куровский С.В., Мишин Д.А., Булыгин Ф.А. Исследование математических методов в рамках анализа финансовых рынков // Экономика строительства. 2025. № 2. С. 412-417. EDN: UMWSAB.
Куровский С.В., Мишин Д.А., Гугкаева С.С. Финансово-экономический анализ группы компании "Лента" и оценка успешности стратегии для развития финансовых показателей // Управленческий учет. 2025. № 1. С. 24-34. EDN: YWKBUL.
