Schopnost AI komplexně řídit rozsah práce je důležitá pro úspěšný projekt. Ačkoli elitní členové průmyslu musí čelit výzvám nových technologií ve vysoce rizikovém podniku s umělou inteligencí, používají jako hlavní styl práce mantru „Mysli ve velkém, začněte v malém, často opakujte“. Tato filozofie nám však umožňuje nejen udržet očekávání pod kontrolou, ale je také flexibilní, pokud jde o přechod na lepší výkon.
Hlavní fáze efektivního určování rozsahu AI
Specifikace rozsahu projektu umělé inteligence je definováním rozsahu pokrytých a nepokrytých aspektů, což je užitečný zdroj při řízení projektů prostřednictvím racionálního využívání zdrojů a udržování cíle.
PMBOK-s Project Management Body of Knowledge spojuje šest procesů řízení rozsahu s projekty AI. Mezi těmito šesti procesy mají některé klíčové procesy posílenou roli. Ty zahrnují stanovení plánu fází, shromažďování požadavků a výrobu struktury rozpisu práce atd.
U projektů AI metodika Certification of Project Management AI (CPMAI) zdůrazňuje důležitost tří hlavních kroků: zvýraznění specifických potřeb AI, nastavení měřitelných cílů, neustálá optimalizace spolu s agilním procesem.
Věnováním takové pozornosti těmto oblastem mohou projektoví manažeři nasměrovat cíle umělé inteligence velmi blízko strategickým obchodním cílům, takže každá fáze bude podniku přinášet výsledky. Použijte náš nástroj pro psaní esejů s umělou inteligencí, abyste vytvořili působivé eseje přihlášky na vysokou školu a dosáhli akademického úspěchu.
Myslete ve velkém, začněte v malém, opakujte Často přistupujte k důležitosti zlepšení pro úspěch podnikání.
Věda myslet ve velkém se prezentuje jako touha plánovat chytré a udržitelné cíle týkající se integrace AI, které mohou způsobit revoluci v obchodních operacích nebo zkušenostech zákazníků. Kromě toho by počáteční pohyb měl být malý, což má hypotézu zjednodušit; skládá se z několika proveditelných, spustitelných kroků.
S tímto přístupem jsou týmy schopny pracovat na různých prvcích problému a zapojit se tak do krátkodobých projektů, které mají větší šance na úspěch s nižším rizikem.
Na tento problém pomáhá odpovědět koncept iterativního vývoje, který je další důležitou charakteristikou úspěšnějších projektů umělé inteligence.
Aby byly společnosti dynamické, při změně projektů umělé inteligence by zúčastněné strany měly být schopny navrhnout a implementovat práci tak, aby byla krátkodobá a zaměřená na výsledky, kde by iterace netrvaly déle než několik týdnů, aby vyhověly rychlému - měnící se scénáře.
Každá z iterací musí být na ostatních verzích vylepšena, a tak se řešení s každým pokusem vytvářelo na základě předchozích výsledků z reálných zkušeností a zpětné vazby.
Správné určení rozsahu je jedním z nejdůležitějších úkolů infrastrukturních projektů.
Úspěch projektu umělé inteligence může záviset na tom, jak správně je poskytován směr. Zabraňuje takovému nadměrnému rozšiřování, ke kterému dochází, když se rozšiřují hranice projektu a cíle, aniž by bylo nutné provést úpravy z hlediska času, nákladů a zdrojů.
Díky správnému dodržování navrhovaných postupů a záměrnému důrazu na relevantní aspekty řízení rozsahu projektů AI mohou společnosti využít maximálních výhod projektů AI, které představují minimální hrozby vznikajících technologií.
Takový strategický přístup pokládá základy pro efektivní řízení projektů AI spolu s integrací projektů do strategických cílů inovací a vize pro konkurenční výhodu.
Zpráva pochází z AI Today Podcast