Как ИИ изменит Agile-управление проектами?

Влияние искусственного интеллекта на Agile-управление проектами и Scrum-мастерство будет меняться от «интересного» до «полного изменения игры» быстрее, чем вы думаете.

Моя команда и я провели годы на стыке между ИИ и созданием программного обеспечения, и у нас есть несколько увлекательных бесед с менеджерами по продуктам, владельцами продуктов и менеджерами проектов, мастерами Scrum и тому подобными. Вероятно, вы нравитесь людям.

Поэтому я хотел написать о том, в каком направлении ИИ развивает Agile, Scrum и управление проектами.

Действительно хороший ИИ все еще очень зеленый. Не все эти технологии готовы, но я рискну и скажу, что это будет в ближайшие полгода.

TL;DR: не оставляйте это, пока не станет слишком поздно, чтобы изучить, как безопасно интегрировать ИИ.

Гибкое планирование

Ваша команда разработчиков находится в середине важного спринта, и вдруг возникает непредвиденная проблема, нарушающая весь график проекта.

В сфере технологий такие сбои могут дорого обойтись вам с точки зрения времени и ресурсов. Кроме того, вам нужно придумать, как объяснить это руководству и, возможно, вашему клиенту.

Но что, если бы искусственный интеллект помог вам предвидеть и устранять потенциальные проблемы еще до того, как они возникнут?

Используйте предиктивную аналитику на основе ИИ.

Опираясь на исторические данные и применяя передовые алгоритмы машинного обучения, прогностические ИИ-решения могут анализировать шаблоны, выявлять тенденции и прогнозировать потенциальные препятствия на пути вашего проекта.

Приведу несколько примеров.

• Оценки. Человеческие оценки ошибочны по своей природе. Мы просто не созданы для этого. ИИ позволит реалистично планировать спринты и выпуски, а также лучше распределять ресурсы.
• Риски. ИИ сможет выявлять риски и узкие места гораздо более последовательно и в среднем быстрее, чем люди. Это означает, что вы можете устранить их до того, как они вызовут проблемы.
• Расстановка приоритетов. Аналитика на базе искусственного интеллекта сможет эффективно расставлять приоритеты и адаптивно перераспределять приоритеты в вашем портфеле продуктов. При управлении искусственным интеллектом у этого процесса будет гораздо меньше накладных расходов, он будет автоматически выявлять зависимости и обеспечивать стратегическую согласованность всех действий в отношении того, что важно.

Сотрудничество

Основой любой успешной команды Agile является сотрудничество и эффективное общение.

Но держать всех на одной странице — это огромная потеря времени.

Недопонимание (и его последствия) является одним из наиболее часто упоминаемых разочарований менеджеров по проектам, с которыми я разговаривал. Это число растет в геометрической прогрессии по мере увеличения сложности (проектов и команд).

И это не говоря о тех часах, которые инженеры и продакт-менеджеры каждый день тратят на то, чтобы наверстать упущенное в Slack или Teams, ловя рыбу. через старые сообщения, чтобы найти ресурсы или выяснить, какая работа была проделана в других областях проекта.

Время, потраченное на поиск информации, необходимо большинству команд. Но я думаю, что ИИ превратит это «потраченное время» в «впустую потраченное время».

Поясню:

• Больше не траллинг. ИИ сможет понимать все, что происходит в каждом проекте, над которым вы работаете, и получать важную информацию из таких инструментов, как Jira, Slack, Teams и GitHub.< /li>
• Всезнающий ИИ. LLM теперь более чем достаточно хороши, чтобы вы могли задать любой вопрос о ходе проекта, рисках и т. п. и дать вам краткий и действенный ответ.< /li>
• Меньше совещаний, лучше. Во-первых, в мире ИИ не должно быть необходимости тратить время на собраниях, посвященных обновлениям прогресса или обобщению данных. Встречи станут более стратегическими и творческими. Я не знаю многих людей в области программного обеспечения, которые не ухватились бы за это.

Постоянное улучшение

Непрерывное совершенствование является неотъемлемой частью гибкой методологии и ее манифеста. Все дело в повышении эффективности, производительности и результативности вашей команды с каждым спринтом.

Я думаю, что ИИ представляет собой возможность значительного изменения — или, если хотите, «шага вперед» — в том, как происходит непрерывное совершенствование.

Давайте посмотрим, как это может выглядеть для вашей команды.

1. Качество. Уже сейчас можно поддерживать такие процессы, как проверка кода и развертывание, с помощью ИИ, а сам процесс разработки имеет множество доступных инструментов. Я подробно писал об этом здесь.

2. Анализ эффективности. ИИ уже доступен, чтобы помочь вам понять производительность вашей команды, выявить закономерности и принять решения на основе данных для улучшения ваших процессов.

Он будет гораздо более искусным, чем люди, во всем, от высокоуровневых аналитических данных до высокодетализированных и конкретных аналитических данных. Используйте их, чтобы определить области для улучшения. Он работает в режиме реального времени и почти не требует дополнительных затрат времени, что ускоряет весь процесс и означает, что процесс гибкого планирования может быть гораздо более динамичным.

1. Распределение ресурсов. Убедитесь, что все работают над задачами, которые соответствуют их навыкам и сильным сторонам или даже их возможностям для роста. Это беспроигрышный вариант. Вы повышаете производительность и формируете культуру поддержки.

Что дальше?

Давайте ненадолго прекратим шумиху. Прямо сейчас использование ИИ для пересмотра традиционного управления проектами и практики Scrum не является абсолютной необходимостью. В конце концов, большая часть технологий очень «зеленая», многие инструменты ИИ находятся в бета-версии или все еще используют старые базовые модели (например, GPT-3, что хорошо, но не изменит мир). опередить своих конкурентов.

Однако

Эти часы тикают быстрее, чем любая бомба замедленного действия, которую я могу вспомнить.

Пройдут месяцы, а не годы, прежде чем хотя бы частичное внедрение инструментов разработки программного обеспечения для ИИ станет не роскошью, а необходимостью.

Безопасное внедрение и интеграция правильных инструментов станет самой большой проблемой для членов команды, принимающих решения об инструментах для гибкого цикла.

Чтобы не отставать от достижений в области искусственного интеллекта, нужно работать полный рабочий день.

Поэтому я создал краткий и практичный информационный бюллетень специально для людей, создающих программное обеспечение, чтобы помочь вам быть в курсе последних изменений.

Моя команда энтузиастов искусственного интеллекта и я выбираем важные новости — какие инструменты существуют, на какой стадии разработки они находятся и как их можно использовать — чтобы помочь вам избавиться от шума и сосредоточиться на том, что важно.< /p>

Вы можете зарегистрируйтесь здесь, если хотите присоединиться к поездке.

Также опубликовано на Stepsize.