プロジェクトの成功には、作業範囲を包括的に管理する AI の能力が重要です。業界のエリートたちは、ハイリスクな AI ベンチャーで新しいテクノロジーの課題に取り組まなければなりませんが、彼らは「大きく考え、小さく始め、頻繁に繰り返す」というマントラを主な作業スタイルとして使用しています。ただし、この哲学により、期待をコントロールできるだけでなく、より優れたパフォーマンスへの切り替えに関しても柔軟に対応できます。
効果的なAIスコープ設定の主な段階
AI プロジェクトの範囲を指定すると、カバーされる側面とカバーされない側面の範囲が定義され、リソースを合理的に使用して目標を維持することでプロジェクトを管理する上で役立つリソースとなります。
PMBOK のプロジェクト管理知識体系は、スコープ管理の 6 つのプロセスを AI プロジェクトに関連付けます。これらの 6 つのプロセスのうち、いくつかの重要なプロセスの役割が強化されています。これには、フェーズ計画の確立、要件の収集、作業の内訳構造の作成などが含まれます。
AI プロジェクトの場合、プロジェクト管理 AI 認定 (CPMAI) 方法論では、アジャイル プロセスとともに、AI 固有のニーズを強調し、測定可能なターゲットを設定し、継続的に最適化するという 3 つの主要なステップの重要性を強調しています。
これらの領域に十分な注意を払うことで、プロジェクト マネージャーは AI の目標を戦略的なビジネス目標に非常に近づけることができ、すべてのフェーズでビジネスに成果をもたらし続けることができます。当社の AI 搭載エッセイ作成ツールを使用して、印象的な大学入学エッセイを作成し、学業で成功を収めましょう。
大きく考え、小さく始めて、繰り返す。ビジネスの成功には改善が重要であることに頻繁に取り組みます。
大きなことを考える科学は、ビジネス運営や顧客体験に革命をもたらす AI 統合に関するスマートで持続可能な目標を計画したいという願望として現れます。また、最初の動きは小さく、仮説をシンプルにする必要があります。仮説は、実行可能で実行可能ないくつかのステップで構成されます。
このアプローチにより、チームは問題のさまざまな要素に取り組むことができるため、リスクが低く成功する可能性が高くなる短期的なプロジェクトに取り組むことができます。
人工知能のより成功したプロジェクトのもう一つの重要な特徴である反復開発の概念は、この問題の答えを見つけるのに役立ちます。
企業が AI プロジェクトを変更する際に動的であるためには、ステークホルダーは、急速に変化するシナリオに準拠するために反復が数週間以上延長されない、短期的で成果重視の作業を設計および実装できる必要があります。
各反復は他のバージョンよりも改善する必要があり、実際の経験とフィードバックからの以前の結果に基づいて、試行ごとにソリューションが構築されます。
適切な範囲の設定は、インフラストラクチャ プロジェクトにとって最も重要なタスクの 1 つです。
AI プロジェクトの成功は、適切な指示がどれだけ提供されるかにかかっています。時間、コスト、リソースの面で調整を行わずにプロジェクトの境界と目標が拡大された場合に発生する過剰な拡張を回避します。
提案された手順を適切に遵守し、AI プロジェクト スコープ管理の関連側面を意図的に重視することで、企業は新興技術による脅威を最小限に抑えながら、AI プロジェクトから最大限の利益を得ることができます。
このような戦略的アプローチは、イノベーションと競争優位性のビジョンという戦略的目標にプロジェクトを統合するとともに、AI プロジェクトを効果的に管理するための基盤を築きます。
ニュース記事はAI Today Podcastより