Фреймворк на основе ИИ для гибкого управления проектами
Учитывая последние тенденции в области автоматизации, машинного обучения и искусственного интеллекта, кажется, что одно лишь применение ИИ не может преобразовать корпоративные вычисления, как сейчас, оно также может изменить управление проектами. Хорошо известная основная концепция систем искусственного интеллекта состоит в том, что их прогнозы настолько же удивительны, насколько и их данные. Искусственный интеллект произвел революцию в бизнес-процессах, принимающих решения и использующих свои ресурсы.
За последние годы он доказал свою ценность, помогая предприятиям процветать в различных отраслях. В настоящее время организации используют ИИ для автоматизации рутинных задач, делая возможным то, что когда-то считалось невозможным. Давайте посмотрим, как можно реализовать управление проектами на основе искусственного интеллекта и какие преимущества это дает.
Искусственный интеллект изменил все бизнес-функции и разработку программного обеспечения. Машинное обучение помогло ускорить традиционный жизненный цикл разработки программного обеспечения, поскольку искусственный интеллект меняет определение того, как разработчики создают продукты. Обычно разработка программного обеспечения требует, чтобы вы указали, что вы хотите от системы, прежде чем создавать ее. Давайте рассмотрим некоторые важные факторы, которые имеют решающее значение, прежде чем применять ИИ в управлении проектами.
Обрабатывает большой объем данных.
Основная задача, в которой ИИ, кажется, превосходит людей, - это обработка больших объемов данных. Существует безграничное количество примеров того, как члены команды применяют ИИ в своей работе и достигают желаемых результатов всего за несколько дней, которые израсходовали их месяцы и месяцы до этого.
Использование искусственного интеллекта для анализа данных помогает руководителям проектов плавно выполнять планы проектов по сравнению с прошлыми показателями. Следовательно, если проект является долгосрочным или имеет средний объем данных, связанных с ним по другой причине, то программное обеспечение ИИ можно использовать для компиляции данных для принятия решений, чтобы сделать ценные выводы после интеллектуального анализа данных.
Снижает стоимость проекта.
Эксперты по управлению проектами всегда сражаются за то, чтобы не выйти за установленные рамки. Некоторые исследования показывают, что интерфейсы управления проектами с искусственным интеллектом помогают удерживать расходы на управляемом уровне несколькими способами.
По оценкам, более 50 процентов времени менеджера проекта уходит на административные задачи, которые могут быть решены аналитиками. Искусственный интеллект также может визуализировать данные и выявлять узкие места для процессов, которые могут оставаться скрытыми.
Как внедрить методы машинного обучения в гибкую разработку?
Хорошо известно, что важные компоненты приложений, такие как программные интерфейсы и управление данными, по-прежнему используют обычное программное обеспечение. Тем не менее, вы также можете внедрить методы машинного обучения в свой SLDC, как указано:
Большую часть времени разработчик тратит на отладку кода и чтение документации, которую можно изменить с помощью машинного обучения, поскольку разработчики могут быстро получить обратную связь и рекомендации на основе кодовой базы, сэкономив много времени. Например, Java’s Codota и Python’s Kite.
В то же время очень важно иметь чистый код, так как это делает сотрудничество более естественным. Рефакторинг становится крайней необходимостью, поскольку поддерживать чистый код иногда бывает сложно. Чтобы решить эту проблему, используется машинное обучение для анализа кода для повышения производительности.
Разработчики также потратили больше времени на обсуждение функций и определение приоритетов продуктов. Модель искусственного интеллекта, обученная на данных из предыдущих проектов разработки, может помочь оценить, как приложение работает, помогая бизнес-лидерам и командам определять методы с меньшим риском и большим воздействием.
Сфера разработки программного обеспечения более известна превышением бюджетов и сроков. Итак, чтобы сделать разумную оценку, крайне важно иметь более глубокое понимание как контекста, так и команды, которая может влиять на прогнозирование усилий и бюджета.
Помощники по кодированию на основе машинного обучения могут помочь выявить закономерности на основе предыдущих данных. Ассистент кодирования отметит это, если инженер допустит ошибку во время разработки программного обеспечения. Следовательно, машинное обучение можно использовать для анализа журналов и пометки ошибок, которые необходимо исправить, что делает разработчика программного обеспечения активным в устранении ошибок.
Обычно на преобразование бизнес-требований в лучшие технологии уходит месяц или годы. Однако машинное обучение сокращает время разработки, помогая каждому человеку разрабатывать технологии с минимальными или меньшими техническими знаниями.
Окончательный вердикт
Нет никаких сомнений в том, что искусственный интеллект оказался наивысшим источником процветания для бизнеса, используя его для автоматизации рутинных задач. Использование искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения помогает получить больше преимуществ для бизнеса. Продолжай учиться!
Первоначально опубликовано на https://readwrite.com Стефани Донахоль, 8 мая 2019 г.
