跟隨機器學習和人工智慧發展步伐 打造基於AI的項目管理框架

原創不易 請隨手點擊關注

本文由Rehoo團隊Leery原創，無授權禁轉！(圖片來自網路）

圖片來自網路

隨著近些年來自動化，機器學習和人工智慧的發展趨勢，人工智慧的應用正在改變企業計算能力，它也有能力改變項目管理。人工智慧系統的一個眾所周知的核心概念是他們的預測與他們的數據一樣驚人。人工智慧已經徹底改變了決策和部署資源的企業流程。

在過去幾年中，通過幫助企業在各個行業蓬勃發展，它已經證明了它的價值。在當今時代，組織使用AI來實現普通的任務，使之成為曾經被認為不可能的事情成為可能。讓我們看一下如何實現基於AI的項目管理，以及它可以帶來的各種好處。

人工智慧已經改變了每個業務功能和軟體開發如何不被豁免。機器學習有助於加速傳統的軟體開發生命周期，因為人工智慧重新定義了開發人員如何構建產品。通常，軟體開發要求您在創建系統之前指定所需的內容。讓我們看一下在項目管理中應用AI之前至關重要的一些基本因素。

圖片來自網路

處理大量數據。

與人類相比，人工智慧似乎表現出色的主流任務是處理大量數據。有無限的例子說明團隊成員如何將AI應用到他們的工作中，並在短短几天內達到預期的效果。

與過去的績效相比，使用AI進行數據分析有助於項目經理順利運行項目計劃。因此，如果項目是長期的或者由於其他原因而與其相關聯的平均數據量，那麼可以利用AI軟體來編譯數據以做出決策以在數據挖掘之後得出有價值的結論。

降低項目成本。

項目管理專家總是參與一場角逐，以確保他們不超過限制。一些研究表明，人工智慧項目管理界面有助於以多種方式將成本保持在可管理的水平。

據估計，超過50％的項目經理的時間在管理任務，這可由分析師弄清楚。人工智慧還可以顯示數據並闡明可能隱藏的過程的瓶頸。

如何在開發中引入ML技術？

眾所周知，軟體介面和數據管理等重要應用組件仍然使用常規軟體。無論如何，你也可以在你的SLDC中引入ML技術。

圖片來自網路

代碼幫助和自動代碼重構。

開發人員的大部分時間花在調試代碼上，文檔閱讀可以通過使用ML來改變，因為開發人員可以通過節省大量時間來獲得基於代碼庫的快速反饋和推薦。例如Java的Codota和Python。

與此同時，擁有一個乾淨的代碼也很重要，因為它可以實現更自然的協作。重構成為極端必要，因為有時候維護乾淨的代碼會很有挑戰性。為了解決這個問題，利用機器學習來分析代碼以獲得更好的性能。

戰略決策和精確估算。

開發人員還花了更多時間討論這些功能並確定產品的優先順序。使用先前開發項目的數據訓練的人工智慧模型可以幫助評估應用程序如何幫助業務負責人和團隊識別風險較小且影響較大的方法。

軟體開發領域基本會超出預算和時間表。因此，為了做出合理的估計，必須更深入地了解在預測工作量和預算方面具有影響力的背景和團隊。

圖片來自網路

錯誤處理，分析和原型設計。

基於機器學習的編碼助手可以幫助識別先前數據的模式。如果工程師在軟體開發期間出錯，編碼助手將標記它。因此，ML可用於分析日誌並標記需要修復的錯誤，這使得軟體開發人員可以主動解決錯誤。

將業務需求轉換為最佳技術通常需要一個月或幾年的時間。然而，機器學習通過幫助每個人開發技術知識很少甚至更少的技術來減少開發時間。

圖片來自網路

總結

毫無疑問，通過利用人工智慧實現平凡的任務，人工智慧如何成為最重要的商業繁榮。通過在軟體開發中使用人工智慧有助於獲得更多的商業利益。

在數字化轉型時代 物聯網正在推動即將到來的移動應用革命

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！