计划管理所面对的技术难题首当其冲的是软件数据处理能力的不足。具体讲就是软件不能自主识别和加载逻辑关系。尽管现在的主流计划软件如P6都已server和数据库为基础，都拥有比较以前强大的多的计算容量，体现在软件规模、存储能力、多项目等这些外延方面，形象的说，就是软件长胖了，但他的力量并没有跟上。计划管理软件的核心能力是逻辑，解决不了逻辑分析、加载的自动化问题，计划编制的效率永远也无法解决。
令人失望的的是，所有的的计划软件在这个最核心的方面停滞不前已经超过四十年了。而这这四十年正是各种项目蓬勃发展的时代，为了解决项目面临的实际问题，不得不求助于计划工程师自身的素质和努力，到目前为止，虽然对各种计划软件吹牛夸张的广告甚嚣尘上，但是，本质上计划的编制、管理还是由计划工程师主导，计划工程师本身的素质决定了计划工作的质量，即使计划工程师必须使用计划软件来进行工作，计划工作的成效、价值完全由计划工程师的能力决定，这就是优秀的计划工程师能得到高薪的根本原因。
与之相对应的是：计量工作由于从一开始就没有逻辑这个难题，计量要解决的的主要问题是工作划分和数据处理能力两个方面，随着计算机及软件的发展，这些问题都得到了很好的解决，所以计量工作是由软件系统主导的，对人的素质和能力要求就不高。相应的，从业人员的收入也不会太高。
将目光放的稍微再开阔一点，就会发现当前项目控制的其他各专业中，费用控制和计量类似，工作已由系统主导。预算的绝大部分工作已经实现标准化，无法计算的风险，也在使用蒙特卡洛法进行规范，趋势是最终会由系统主导。在整个项目控制范围内，主要依靠人来进行工作的只剩下计划这一项，那么，到底有没有可能解决软件判定逻辑关系呢。这个问题的关键在于计算方法和人工智能的突破，现在终于有个东西给我们带来了一点光明：Alpha Go，事实上围棋对弈的算法和判定逻辑关系是类似的，而且计算量和难度更大。所有的事物从0到1非常困难，但从1到100却是日新月异，那一天应该很快会到来。
如果问题得到解决，整个计划界会是什么情况？在讨论这个问题之前，有必要首先检查一下目前计划工作达到的状态。刚才谈到软件在数据处理能力不足，无法进行足够的分析，所以要靠人的经验和能力来完成管理分析。具体来说就是有经验的计划工程师并不会将计划做到详细到超出其掌控的程度，而是将计划做到一个可以控制的细度，然后依靠人脑这个最精密的计算机，还有经验的加成，最后得到一个当下可以接受的，对项目管理有价值的计划。所以，在目前阶段，计划工程师的专业能力、敏感度和想象力，以及其操控软件的能力决定计划工作的质量。而在计算能力足够强大，逻辑判断和加载自动化后，首先可以做到的是，可以将计划的细度，较当前水平，推进很大一步，具体来说，将预算的条目直接作为作业应该首先可以达到，（事实上，某些软件正在进行这方面的尝试）；其次，可以链接所有可能的逻辑关系，提出所有的备选方案，而不是现在这样由人脑计算机凭感觉推出唯一（或很少的几个）选项；第三，资源加载会变得更容易；第四，作业的工期计算应当可以由资源和消耗得出，而不是像当前绝大多数情况一样首先确定作业工期，然后再加载资源，事实上这种当前的方式很难计算资源平衡；第五，计划作为项目控制的一部分，和项目控制内部的其他各专业（预算、费用控制、计量、风险分析）都有数据交换的界面，当前，困扰大家的主要问题之一就是数据交换的低效，这个问题应当会最先得到解决。在可以预见的将来，计划工作将不再主要依赖于工程师的能力和经验，而由软件和高性能的计算机主导。
以上的讨论，都是基于目前的技术现实可以看到的未来。随着大数据时代的到来，以前并不主流的一些技术的价值正在被发现，这些技术，可能会导致未来的计划管理进入和目前完全不同的状态，而最终，计划作为一个独立的专业将消失，关于这个问题，以后蔚风会做详细论述。
最后再谈一下计划工作的从业人员，非常不幸的是，绝大多数的计划工程师所处的状态是：P6（或Project，或其他相关软件）operator或者minor，他们对计划的全部认知都来自软件本身，只能被动的接受其他专业的输入，完成计划，和所有行业的多数人一样，处在食物链的最底层。在论坛上、QQ群里提问题的主要是这个团体里的minor，回答问题的一部分是这个团体里的operator。对于这部分人，如果不通过快速提高自身素质，将永远没有出头之日。另外的一部分可以称为合格的计划工程师，合格计划工程师的核心素质在上面已有阐述，这里还要补充一点：由于长期出色完成工作所产生的自信和从容会让工作更加出色，这是operator和minor所不能感受到的。