La capacità dell’intelligenza artificiale di gestire in modo completo l’ambito del lavoro è significativa per un progetto di successo. Sebbene i membri d’élite dell’industria debbano affrontare le sfide delle nuove tecnologie nell’impresa ad alto rischio dell’intelligenza artificiale, usano il mantra “Pensa in grande, inizia in piccolo, ripeti spesso” come stile di lavoro principale. Tuttavia, questa filosofia non solo ci consente di tenere sotto controllo le aspettative, ma è anche flessibile per quanto riguarda il passaggio a prestazioni migliori.
Le fasi principali di un'efficace scoping dell'IA
Specificare l'ambito di un progetto di intelligenza artificiale significa definire la gamma di aspetti coperti e non coperti, che costituisce una risorsa utile nella gestione dei progetti attraverso un utilizzo razionale delle risorse e mantenendo l'obiettivo a portata di mano.
Il Project Management Body of Knowledge del PMBOK mette in relazione i sei processi di gestione dell'ambito con i progetti di intelligenza artificiale. Tra questi sei processi, alcuni processi chiave hanno un ruolo maggiore. Questi comprendono la definizione del piano di fase, la raccolta dei requisiti e la fabbricazione della struttura di scomposizione del lavoro, ecc.
Per i progetti AI, la metodologia Certification of Project Management AI (CPMAI) sottolinea l’importanza di tre fasi principali: evidenziazione delle esigenze specifiche dell’IA, definizione di obiettivi misurabili, ottimizzazione costante, insieme al processo agile.
Prestando così tanta attenzione a queste aree, i project manager potrebbero orientare gli obiettivi dell'intelligenza artificiale molto vicino agli obiettivi aziendali strategici, in modo che ogni fase continui a generare risultati per l'azienda. Utilizza il nostro strumento di scrittura di saggi basato sull'intelligenza artificiale per creare saggi di domanda universitaria impressionanti e raggiungere il successo accademico.
Pensare in grande, iniziare in piccolo, ripetere Spesso si avvicina all'importanza del miglioramento per il successo di un'azienda.
La scienza del pensare in grande si presenta come il desiderio di pianificare obiettivi intelligenti e sostenibili riguardo all’integrazione dell’intelligenza artificiale che possono rivoluzionare le operazioni aziendali o l’esperienza dei clienti. Inoltre il movimento iniziale dovrebbe essere piccolo, il che rende l'ipotesi più semplice; è composto da diversi passaggi fattibili ed eseguibili.
Con questo approccio, i team sono in grado di lavorare su diversi elementi del problema, impegnandosi così in progetti a breve termine che hanno maggiori possibilità di successo con rischi minori.
Il concetto di sviluppo iterativo, che è un’altra caratteristica importante dei progetti di intelligenza artificiale di maggior successo, aiuta a rispondere a questo problema.
Affinché le aziende siano dinamiche, nel modificare i progetti di intelligenza artificiale, gli stakeholders dovrebbero essere in grado di progettare e implementare il lavoro in modo che sia a breve termine e focalizzato sui risultati, dove le iterazioni non si estenderebbero per più di poche settimane per rispettare i tempi rapidi. -scenari mutevoli.
Ognuna delle iterazioni deve essere migliorata sulle altre versioni e quindi la soluzione viene creata ad ogni tentativo sulla base dei risultati precedenti dell'esperienza e del feedback del mondo reale.
Individuare correttamente l’ambito è uno dei compiti più vitali per i progetti infrastrutturali.
Il successo di un progetto di intelligenza artificiale dipende da come viene fornita la giusta direzione. Evita tale sovraestensione che si verifica quando i confini e gli obiettivi del progetto vengono ampliati senza stabilire aggiustamenti in termini di tempo, costi e risorse.
Attraverso il corretto rispetto delle procedure suggerite e la deliberata enfasi sugli aspetti rilevanti della gestione dell’ambito dei progetti di intelligenza artificiale, le aziende possono ottenere i massimi benefici dai progetti di intelligenza artificiale che incorrono in minacce minime da parte delle tecnologie emergenti.
Un simile approccio strategico pone le basi per una gestione efficace dei progetti di intelligenza artificiale insieme all’integrazione dei progetti con gli obiettivi strategici di innovazione e visione per il vantaggio competitivo.
Articolo tratto da AI Today Podcast