La capacidad de la IA para gestionar de forma integral el alcance del trabajo es importante para que un proyecto tenga éxito. Aunque los miembros de élite de la industria tienen que asumir los desafíos de las nuevas tecnologías en el negocio de la IA de alto riesgo, utilizan el mantra “Pensar en grande, empezar en pequeño, iterar con frecuencia” como estilo principal de trabajo. Sin embargo, esta filosofía no sólo nos permite mantener las expectativas bajo control sino que también es flexible en cuanto a cambiar hacia un mejor rendimiento.
Las principales etapas del alcance efectivo de la IA
Especificar el alcance de un proyecto de IA es definir la gama de aspectos cubiertos y no cubiertos, lo que es un recurso útil en la gestión de proyectos mediante el uso racional de los recursos y manteniendo el objetivo a mano.
El conocimiento sobre gestión de proyectos del PMBOK relaciona los seis procesos de gestión del alcance con los proyectos de IA. Entre estos seis procesos, algunos procesos clave tienen un papel destacado. Estos abarcan el establecimiento del plan de fase, la recopilación de requisitos y la fabricación de la estructura del desglose del trabajo, etc.
Para proyectos de IA, la metodología de Certificación de Gestión de Proyectos de IA (CPMAI) enfatiza la importancia de tres pasos principales: resaltar las necesidades específicas de IA, establecer objetivos mensurables, optimización constante y el proceso ágil.
Al prestar tanta atención a estas áreas, los gerentes de proyectos podrían acercar los objetivos de IA a los objetivos comerciales estratégicos, de modo que cada fase siga generando resultados para el negocio. Utilice nuestra herramienta de redacción de ensayos con tecnología de inteligencia artificial para elaborar impresionantes ensayos de solicitud de ingreso a la universidad y lograr el éxito académico.
Pensar en grande, empezar poco a poco, iterar A menudo abordamos la importancia de mejorar para el éxito de un negocio.
La ciencia de pensar en grande se presenta como un deseo de planificar objetivos inteligentes y sostenibles con respecto a la integración de la IA que puedan revolucionar las operaciones comerciales o la experiencia de los clientes. Además, el movimiento inicial debe ser pequeño, lo que simplifica la hipótesis; se compone de varios pasos factibles y ejecutables.
Con este enfoque, los equipos pueden trabajar en diferentes elementos del problema, participando así en proyectos a corto plazo que tienen mejores posibilidades de éxito con menores riesgos.
El concepto de desarrollo iterativo, que es otra característica importante de los proyectos de inteligencia artificial más exitosos, ayuda a responder a este problema.
Para que las empresas sean dinámicas, al cambiar los proyectos de IA, las partes interesadas deben poder diseñar e implementar el trabajo para que sea a corto plazo y centrado en los resultados, donde las iteraciones no se extiendan por más de unas pocas semanas para cumplir con los requisitos rápidos. -escenarios cambiantes.
Cada una de las iteraciones debe mejorarse en las otras versiones y, por lo tanto, la solución se desarrolló con cada intento en función de los resultados anteriores de la experiencia y los comentarios del mundo real.
Determinar el alcance adecuadamente es una de las tareas más vitales para los proyectos de infraestructura.
El éxito de un proyecto de IA puede depender de qué tan adecuada sea la dirección. Evita la sobreextensión que ocurre cuando los límites y objetivos del proyecto se amplían sin establecer ajustes en términos de tiempo, costo y recursos.
Mediante el cumplimiento adecuado de los procedimientos sugeridos y el énfasis deliberado en los aspectos relevantes de la gestión del alcance de los proyectos de IA, las empresas pueden obtener los máximos beneficios de los proyectos de IA incurriendo en amenazas mínimas de las tecnologías emergentes.
Este enfoque estratégico sienta las bases para una gestión eficaz de los proyectos de IA junto con la integración de los proyectos con los objetivos estratégicos de innovación y visión de la ventaja competitiva.
Noticia procedente del podcast AI Today
