AI spēja vispusīgi pārvaldīt darba apjomu ir nozīmīga veiksmīgam projektam. Lai gan nozares elites pārstāvjiem ir jāpieņem jauno tehnoloģiju izaicinājumi augsta riska AI projektā, viņi kā galveno darba stilu izmanto mantru “Domā lielā mērā, sāc mazā, atkārto bieži”. Tomēr šī filozofija ne tikai ļauj mums kontrolēt cerības, bet arī ir elastīga attiecībā uz pāreju uz labāku veiktspēju.
Efektīvas AI darbības jomas galvenie posmi
AI projekta darbības jomas precizēšana ir aptverto un neaptverto aspektu diapazona noteikšana, kas ir noderīgs resurss projektu pārvaldībā, racionāli izmantojot resursus un sasniedzot mērķi.
PMBOK projektu vadības zināšanu kopums saista sešus darbības jomas pārvaldības procesus ar AI projektiem. Starp šiem sešiem procesiem dažiem galvenajiem procesiem ir pastiprināta nozīme. Tie ietver fāzes plāna izveidi, prasību apkopošanu un darba sadalījuma struktūras izgatavošanu utt.
AI projektiem projektu pārvaldības AI (CPMAI) sertifikācijas metodoloģija uzsver trīs galveno darbību nozīmi: AI specifisko vajadzību izcelšana, izmērāmu mērķu noteikšana, pastāvīga optimizācija, kā arī veikls process.
Pievēršot tik lielu uzmanību šīm jomām, projektu vadītāji varētu virzīt AI mērķus ļoti tuvu stratēģiskajiem biznesa mērķiem, lai katrs posms turpinātu gūt peļņu uzņēmumam. Izmantojiet mūsu ar AI darbināmo eseju rakstīšanas rīku, lai izveidotu iespaidīgas koledžas pieteikumu esejas un gūtu akadēmiskus panākumus.
Domājiet lielā mērā, sāciet no maziem, atkārtojiet Bieži vien pievēršieties tam, cik svarīgi ir uzlabot uzņēmuma panākumus.
Zinātne par lielo domāšanu izpaužas kā vēlme plānot gudrus un ilgtspējīgus mērķus attiecībā uz AI integrāciju, kas var mainīt biznesa operācijas vai klientu pieredzi. Turklāt sākotnējai kustībai jābūt mazai, lai hipotēze būtu vienkāršāka; tas sastāv no vairākām veicamām, izpildāmām darbībām.
Izmantojot šo pieeju, komandas var strādāt pie dažādiem problēmas elementiem, tādējādi iesaistoties īstermiņa projektos, kuriem ir lielākas izredzes gūt panākumus ar mazāku risku.
Atbildi uz šo problēmu palīdz iteratīvās attīstības koncepcija, kas ir vēl viena svarīga īpašība veiksmīgākiem mākslīgā intelekta projektiem.
Lai uzņēmumi būtu dinamiski, mainot AI projektus, ieinteresētajām personām jāspēj izstrādāt un īstenot darbu tā, lai tas būtu īstermiņa un orientēts uz rezultātu, kur iterācijas neturpināsies ilgāk par dažām nedēļām, lai ievērotu ātro - mainīgi scenāriji.
Katra no iterācijām ir jāuzlabo citās versijās, un tāpēc risinājums tika izveidots ar katru mēģinājumu, pamatojoties uz iepriekšējiem rezultātiem no reālās pasaules pieredzes un atsauksmēm.
Pareiza darbības jomas noteikšana ir viens no svarīgākajiem infrastruktūras projektu uzdevumiem.
AI projekta panākumi ir atkarīgi no tā, cik pareizi tiek nodrošināta virzība. Tas novērš pārmērīgu paplašināšanos, kas notiek, kad projektu robežas un mērķi tiek paplašināti, nenosakot laika, izmaksu un resursu korekcijas.
Pareizi ievērojot ieteiktās procedūras un apzināti liekot uzsvaru uz attiecīgajiem AI projektu darbības jomas pārvaldības aspektiem, uzņēmumi var gūt maksimālu labumu no AI projektiem, kas rada minimālus jauno tehnoloģiju draudus.
Šāda stratēģiskā pieeja veido pamatu efektīvai AI projektu pārvaldībai, kā arī projektu integrācijai inovācijas stratēģiskajos mērķos un konkurences priekšrocību redzējumā.
Ziņu stāsts iegūts no AI Today Podcast