A capacidade da IA de gerenciar de forma abrangente o escopo do trabalho é significativa para um projeto bem-sucedido. Embora os membros da elite da indústria tenham de enfrentar os desafios das novas tecnologias no empreendimento de IA de alto risco, eles usam o mantra “Pense grande, comece pequeno, repita frequentemente” como principal estilo de trabalho. No entanto, esta filosofia não só nos permite manter as expectativas sob controlo, mas também é flexível na mudança para um melhor desempenho.
Os principais estágios do escopo eficaz da IA
Especificar o âmbito de um projeto de IA é definir a gama de aspetos cobertos e não cobertos, o que é um recurso útil na gestão de projetos, através da utilização racional dos recursos e da manutenção do objetivo em mãos.
O conjunto de conhecimentos em gerenciamento de projetos do PMBOK relaciona os seis processos de gerenciamento de escopo com os projetos de IA. Entre estes seis processos, alguns processos-chave têm um papel reforçado. Isso abrange o estabelecimento do plano de fases, a obtenção de requisitos e a fabricação da estrutura analítica do trabalho, etc.
Para projetos de IA, a metodologia de Certificação de Gestão de Projetos AI (CPMAI) enfatiza a importância de três etapas principais: destacar as necessidades específicas da IA, estabelecer metas mensuráveis, otimização constante, juntamente com o processo ágil.
Ao dar tanta atenção a estas áreas, os gestores de projeto poderão orientar os objetivos da IA muito próximos dos objetivos estratégicos do negócio, para que cada fase continue a gerar resultados para o negócio. Use nossa ferramenta de redação com tecnologia de IA para elaborar redações impressionantes para inscrição na faculdade e alcançar sucesso acadêmico.
Pense grande, comece pequeno, repita Muitas vezes aborda a importância da melhoria para o sucesso de um negócio.
A ciência de pensar grande apresenta-se como um desejo de planear objetivos inteligentes e sustentáveis relativamente à integração da IA que podem revolucionar as operações comerciais ou a experiência dos clientes. Além disso, o movimento inicial deve ser pequeno, o que simplifica a hipótese; ele é composto de várias etapas factíveis e executáveis.
Com esta abordagem, as equipes conseguem trabalhar em diferentes elementos do problema, engajando-se assim em projetos de curto prazo que têm melhores chances de sucesso com menores riscos.
O conceito de desenvolvimento iterativo, outra característica importante dos projetos de inteligência artificial mais bem-sucedidos, ajuda a responder a esse problema.
Para que as empresas sejam dinâmicas, na mudança dos projetos de IA, as partes interessadas devem ser capazes de conceber e implementar o trabalho para ser de curto prazo e focado nos resultados, onde as iterações não se estenderiam por mais do que algumas semanas para cumprir com o rápido -mudança de cenários.
Cada uma das iterações deve ser melhorada nas outras versões e, portanto, a solução construída a cada tentativa é baseada nos resultados anteriores da experiência e feedback do mundo real.
Definir o escopo adequadamente é uma das tarefas mais vitais para projetos de infraestrutura.
O sucesso do projeto de IA depende de quão adequadamente a orientação é fornecida. Evita a extensão excessiva que acontece quando os limites e objectivos do projecto estão a ser expandidos sem estabelecer ajustes em termos de tempo, custo e recursos.
Através do cumprimento adequado dos procedimentos sugeridos e da ênfase deliberada em aspectos relevantes da gestão do âmbito do projecto de IA, as empresas podem colher o máximo de benefícios dos projectos de IA que incorrem em ameaças mínimas de tecnologias emergentes.
Esta abordagem estratégica estabelece as bases para uma gestão eficaz de projetos de IA, juntamente com a integração dos projetos nos objetivos estratégicos de inovação e visão para vantagem competitiva.
Notícia proveniente do AI Today Podcast