Способность ИИ всесторонне управлять объемом работы имеет важное значение для успеха проекта. Хотя элитным представителям отрасли приходится решать задачи, связанные с новыми технологиями в рискованном предприятии в области искусственного интеллекта, они используют мантру «Думай масштабно, начинай с малого, повторяй часто» в качестве основного стиля работы. Однако эта философия не только позволяет нам держать ожидания под контролем, но и обеспечивает гибкость при переходе к более высокой производительности.
Основные этапы эффективного анализа ИИ
Определение масштаба проекта ИИ — это определение диапазона охватываемых и непокрытых аспектов, что является полезным ресурсом в управлении проектами путем рационального использования ресурсов и поддержания цели под рукой.
Свод знаний PMBOK по управлению проектами связывает шесть процессов управления содержанием с проектами ИИ. Среди этих шести процессов некоторые ключевые процессы играют повышенную роль. Они включают в себя разработку поэтапного плана, сбор требований, создание структуры декомпозиции работ и т. д.
Для проектов ИИ методология сертификации управления проектами ИИ (CPMAI) подчеркивает важность трех основных этапов: выделение конкретных потребностей ИИ, постановка измеримых целей, постоянная оптимизация и гибкий процесс.
Уделяя такое большое внимание этим областям, менеджеры проектов могут максимально приблизить цели ИИ к стратегическим бизнес-целям, чтобы каждый этап продолжал приносить бизнесу результат. Используйте наш инструмент для написания эссе на базе искусственного интеллекта, чтобы создавать впечатляющие эссе для поступления в колледж и добиваться успехов в учебе.
Думайте масштабно, начинайте с малого, повторяйте. Часто подчеркивайте важность улучшений для успеха бизнеса.
Наука мыслить масштабно представляет собой желание планировать разумные и устойчивые цели в отношении интеграции ИИ, которые могут революционизировать бизнес-операции или опыт клиентов. Кроме того, первоначальное движение должно быть небольшим, что упрощает гипотезу; он состоит из нескольких выполнимых шагов.
Благодаря такому подходу команды могут работать над различными элементами проблемы, участвуя, таким образом, в краткосрочных проектах, которые имеют больше шансов на успех с меньшими рисками.
Ответить на эту проблему помогает концепция итеративной разработки, которая является еще одной важной характеристикой наиболее успешных проектов искусственного интеллекта.
Чтобы компании были динамичными при изменении проектов ИИ, заинтересованные стороны должны иметь возможность планировать и реализовывать работу, которая будет краткосрочной и ориентированной на результат, где итерации не будут длиться более нескольких недель, чтобы соответствовать быстрым -изменение сценариев.
Каждую итерацию необходимо улучшать в других версиях, поэтому решение создается с каждой попыткой на основе предыдущих результатов, реального опыта и отзывов.
Правильное определение масштаба является одной из наиболее важных задач для инфраструктурных проектов.
Успех проекта ИИ может зависеть от того, насколько правильно задано направление. Это предотвращает такое чрезмерное расширение, которое происходит, когда границы и цели проекта расширяются без внесения корректировок с точки зрения времени, затрат и ресурсов.
Благодаря надлежащему соблюдению предлагаемых процедур и сознательному акценту на соответствующих аспектах управления масштабами проектов ИИ компании могут получить максимальную выгоду от проектов ИИ, подвергаясь минимальным угрозам со стороны новых технологий.
Такой стратегический подход закладывает основу для эффективного управления проектами ИИ, а также интеграции проектов со стратегическими целями инноваций и видения конкурентных преимуществ.
Новостная история взята из подкаста AI Today.