Die Fähigkeit der KI, den Arbeitsumfang umfassend zu verwalten, ist für ein erfolgreiches Projekt von entscheidender Bedeutung. Obwohl sich die Elite der Branche den Herausforderungen der neuen Technologien im risikoreichen KI-Projekt stellen muss, verwenden sie als Hauptarbeitsstil das Mantra „Groß denken, klein anfangen, oft iterieren“. Diese Philosophie ermöglicht es uns jedoch nicht nur, die Erwartungen unter Kontrolle zu halten, sondern ist auch flexibel, was den Wechsel zu einer besseren Leistung angeht.
Die wichtigsten Phasen einer effektiven KI-Planung
Durch die Festlegung des Umfangs eines KI-Projekts wird die Bandbreite der abgedeckten und nicht abgedeckten Aspekte definiert. Dies ist eine nützliche Ressource bei der Verwaltung von Projekten, um Ressourcen rational einzusetzen und das angestrebte Ziel nicht aus den Augen zu verlieren.
Das PMBOK-Wissenswerk zum Projektmanagement verknüpft die sechs Prozesse des Umfangsmanagements mit den KI-Projekten. Unter diesen sechs Prozessen spielen einige Schlüsselprozesse eine wichtigere Rolle. Dazu gehören die Erstellung des Phasenplans, die Erfassung der Anforderungen und die Erstellung der Projektstrukturpläne usw.
Die Methodik der Certification of Project Management AI (CPMAI) betont bei KI-Projekten die Bedeutung von drei Hauptschritten: Hervorheben KI-spezifischer Anforderungen, Festlegen messbarer Ziele, ständige Optimierung sowie der agile Prozess.
Indem sie diesen Bereichen so viel Aufmerksamkeit widmen, können die Projektmanager die KI-Ziele sehr nah an die strategischen Geschäftsziele heranführen, sodass jede Phase weiterhin Ergebnisse für das Unternehmen bringt. Verwenden Sie unser KI-gestütztes Tool zum Schreiben von Aufsätzen, um beeindruckende Bewerbungsaufsätze für das College zu verfassen und akademischen Erfolg zu erzielen.
Denken Sie groß, fangen Sie klein an, wiederholen Sie die Schritte. Denken Sie oft an die Bedeutung von Verbesserungen für den Erfolg eines Unternehmens.
Die Wissenschaft des großen Denkens präsentiert sich als Wunsch, intelligente und nachhaltige Ziele in Bezug auf die KI-Integration zu planen, die Geschäftsabläufe oder das Kundenerlebnis revolutionieren können. Außerdem sollte die anfängliche Bewegung klein sein, was die Hypothese einfacher machen soll; sie besteht aus mehreren machbaren, ausführbaren Schritten.
Mit diesem Ansatz können die Teams an verschiedenen Elementen des Problems arbeiten und sich so auf kurzfristige Projekte einlassen, die bessere Erfolgschancen bei geringeren Risiken bieten.
Das Konzept der iterativen Entwicklung, das ein weiteres wichtiges Merkmal der erfolgreicheren Projekte der künstlichen Intelligenz ist, hilft bei der Lösung dieses Problems.
Damit Unternehmen bei der Veränderung von KI-Projekten dynamisch bleiben, sollten die Beteiligten in der Lage sein, die Arbeit kurzfristig und ergebnisorientiert zu gestalten und umzusetzen, sodass die Iterationen nicht länger als ein paar Wochen dauern, um den sich schnell ändernden Szenarien gerecht zu werden.
Jede der Iterationen muss gegenüber den anderen Versionen verbessert werden und so muss die Lösung mit jedem Versuch auf Grundlage der vorherigen Ergebnisse aus der Praxis und des Feedbacks weiterentwickelt werden.
Eine der wichtigsten Aufgaben bei Infrastrukturprojekten ist die ordnungsgemäße Abgrenzung des Projektumfangs.
Der Erfolg von KI-Projekten kann von der richtigen Anleitung abhängen. So lässt sich eine Überdehnung vermeiden, die entsteht, wenn Projektgrenzen und -ziele erweitert werden, ohne dass Anpassungen in Bezug auf Zeit, Kosten und Ressourcen vorgenommen werden.
Durch die ordnungsgemäße Einhaltung der empfohlenen Verfahren und die gezielte Betonung relevanter Aspekte des Umfangsmanagements von KI-Projekten können Unternehmen den maximalen Nutzen aus ihren KI-Projekten ziehen und gleichzeitig nur minimalen Bedrohungen durch neue Technologien ausgesetzt sein.
Ein solcher strategischer Ansatz legt den Grundstein für ein effektives Management von KI-Projekten sowie für die Integration der Projekte in die strategischen Innovationsziele und die Vision für Wettbewerbsvorteile.
Nachrichtenbeitrag stammt aus dem AI Today Podcast