Dla powodzenia projektu istotna jest zdolność AI do kompleksowego zarządzania zakresem prac. Chociaż elitarni przedstawiciele branży muszą stawić czoła wyzwaniom związanym z nowymi technologiami w ryzykownym przedsięwzięciu związanym ze sztuczną inteligencją, jako główny styl pracy kierują się mantrą „Myśl na dużą skalę, zaczynaj na małą skalę, często powtarzaj”. Jednak taka filozofia nie tylko pozwala nam kontrolować oczekiwania, ale także zapewnia elastyczność w zakresie przejścia na lepszą wydajność.
Główne etapy skutecznego scopingu AI
Określenie zakresu projektu AI polega na zdefiniowaniu zakresu objętych i nieobjętych aspektów, co stanowi przydatny zasób w zarządzaniu projektami poprzez racjonalne wykorzystanie zasobów i utrzymanie celu na właściwym poziomie.
PMBOK-s Project Management Body of Knowledge odnosi sześć procesów zarządzania zakresem do projektów AI. Spośród tych sześciu procesów niektóre kluczowe procesy odgrywają większą rolę. Obejmują one ustanowienie planu faz, gromadzenie wymagań i tworzenie struktury podziału pracy itp.
W przypadku projektów AI metodologia Certyfikacji Zarządzania Projektami AI (CPMAI) podkreśla znaczenie trzech głównych kroków: podkreślenia specyficznych potrzeb AI, ustalenia mierzalnych celów, ciągłej optymalizacji oraz zwinnego procesu.
Dzięki poświęceniu tak dużej uwagi tym obszarom kierownicy projektów mogli kierować cele AI bardzo blisko strategicznych celów biznesowych, tak aby każda faza przynosiła firmie rezultaty. Skorzystaj z naszego narzędzia do pisania esejów opartego na AI, aby tworzyć imponujące eseje aplikacyjne na studia i osiągać sukcesy akademickie.
Myśl globalnie, zaczynaj od małych rzeczy, wprowadzaj zmiany Często podkreślaj znaczenie udoskonaleń dla sukcesu firmy.
Nauka myślenia na dużą skalę przedstawia się jako chęć planowania inteligentnych i zrównoważonych celów dotyczących integracji AI, które mogą zrewolucjonizować operacje biznesowe lub doświadczenia klientów. Poza tym początkowy ruch powinien być mały, co ma uprościć hipotezę; składa się z kilku wykonalnych, wykonywalnych kroków.
Dzięki takiemu podejściu zespoły mogą pracować nad różnymi elementami problemu, angażując się w krótkoterminowe projekty, które mają większe szanse na powodzenie i niższe ryzyko.
W rozwiązaniu tego problemu pomaga koncepcja iteracyjnego rozwoju, która jest kolejną ważną cechą bardziej udanych projektów sztucznej inteligencji.
Aby firmy mogły dynamicznie zmieniać projekty AI, interesariusze powinni być w stanie zaprojektować i wdrożyć pracę w sposób krótkoterminowy i skoncentrowany na wynikach, a iteracje nie będą trwać dłużej niż kilka tygodni, aby dostosować się do szybko zmieniających się scenariuszy.
Każda kolejna iteracja musi być udoskonalana w stosunku do poprzednich wersji, dlatego rozwiązanie buduje się przy każdej próbie w oparciu o poprzednie wyniki, doświadczenia w świecie rzeczywistym i opinie.
Prawidłowe określenie zakresu jest jednym z najważniejszych zadań w przypadku projektów infrastrukturalnych.
Sukces projektu AI może zależeć od tego, jak właściwie zostanie zapewnione kierownictwo. Zapobiega to nadmiernemu rozszerzeniu, które ma miejsce, gdy granice i cele projektu są rozszerzane bez wprowadzania zmian w zakresie czasu, kosztów i zasobów.
Dzięki prawidłowemu przestrzeganiu sugerowanych procedur i świadomemu kładzeniu nacisku na istotne aspekty zarządzania zakresem projektu AI, firmy mogą czerpać maksymalne korzyści z projektów AI, narażając się na minimalne zagrożenia ze strony nowych technologii.
Takie strategiczne podejście stanowi podstawę efektywnego zarządzania projektami AI oraz integruje projekty ze strategicznymi celami innowacji i wizją przewagi konkurencyjnej.
Materiał informacyjny pochodzi z podcastu AI Today