Machine leermodellen kunnen projectplanning en -controle aanzienlijk verbeteren door gebruik te maken van zowel statische als dynamische projectindicatoren. Statische indicatoren, zoals netwerkgegevens (bijv. activiteitenafhankelijkheden en -duur) en resourcegegevens (bijv. beschikbaarheid en toewijzing), bieden een fundamenteel overzicht van het project. Dynamische indicatoren, die real-time voortgangsgegevens bevatten (bijv. activiteitenvoltooiingspercentages, vertragingen en middelengebruik), stellen het model in staat zich aan te passen en te leren van lopende projectontwikkelingen. Deze modellen kunnen voorspellende plannen genereren die de projectvoortgang onder onzekerheid simuleren, waardoor de uiteindelijke tijd en kosten nauwkeuriger kunnen worden voorspeld.

De nauwkeurigheid van deze voorspellingen wordt vergeleken met traditionele Earned Value Management (EVM)-metingen, die vaak worden gebruikt voor de evaluatie van projectprestaties. Door gebruik te maken van zowel kunstmatige als empirische projectdata in computationele experimenten, kan de effectiviteit van machine learning-modellen worden beoordeeld ten opzichte van gevestigde methoden, wat mogelijk meer nauwkeurige en adaptieve tools biedt voor projectbeheer onder onzekerheden.