AI時代，項目管理將何去何從？

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原創(chuàng)2019-11-19小艾老師

人工智能在改善和加快軟件開發(fā)并提高項目質量方面具有巨大潛力，尤其在提高軟件開發(fā)效率方面。

人工智能給項目管理帶來的好處：

目前，主要的應用程序組件（如數(shù)據(jù)管理和軟件接口）使用常規(guī)軟件，下面我們介紹幾種將AI嵌入到軟件開發(fā)生命周期中的方法和好處：

快速原型制作：

在AI出現(xiàn)之前，開發(fā)團隊需要花費大量時間將客戶業(yè)務需求轉換為技術。但是如今，AI減少了開發(fā)時間并有效地完成了過程。

風險評估：

在軟件開發(fā)中，對風險評估做出重要決策非常復雜，并且還要考慮周期和預算。啟動項目后，內部相互依存關系和外部環(huán)境又會產(chǎn)生各種可能性和概率數(shù)據(jù)。作為人類，我們存儲和復制這些數(shù)據(jù)的能力有限。

AI能幫助你按需收集參數(shù)數(shù)據(jù)。使用AI模型，我們可以從開始到結束日期收集項目數(shù)據(jù)。通過這種方式，您可以獲得當前正在開發(fā)的項目的實際時間表。

分析和錯誤處理：

基于AI的編程可幫助開發(fā)者輕松識別歷史數(shù)據(jù)模式和常見的人為錯誤。在開發(fā)過程中，如果我們犯了這樣的錯誤，那么編碼助手將對此進行標記。部署應用程序后，AI可用于分析可能已修復的標志和日志錯誤。這使應用程序開發(fā)人員可以主動糾正錯誤。也許將來AI將在沒有人類參與的情況下獨立糾正應用程序錯誤。

編程助手：

在沒有AI的軟件開發(fā)中，大多數(shù)開發(fā)人員將時間花在了代碼調試和文檔編制上。通過將智能代碼助手與AI結合使用，開發(fā)人員可以獲得快速反饋以及基于代碼的建議。這樣，我們可以節(jié)省很多時間。代碼助手的_佳示例是pythons kite和javas codota。

戰(zhàn)略決策：

開發(fā)人員花了更多時間在優(yōu)先級和討論產(chǎn)品功能上。訓練有素的AI模型掌握過去開發(fā)項目的數(shù)據(jù)，可以評估應用程序的性能，幫助工程團隊和業(yè)務主管認識到_大的影響和_小的風險。

精確估算：

軟件開發(fā)項目是超出時間表和預算的“慣犯”。因此，要建立合理的預算估算。必須對團隊和背景有深刻的了解，這在預測預算和工作量方面占主導地位。

自動代碼重構：

同樣重要的是制作清晰的代碼，然后實現(xiàn)安全協(xié)作。重構對于維護代碼整潔規(guī)范是必要的。為了解決這個問題，人工智能被用來分析代碼以獲得更好的結果。

用于項目計劃的AI：

人的大腦是一個非常出色的知識引擎，但每個人的能力各不相同。在任何情況下，沒有兩個人會對同一作品有確切一致的看法。通過機器學習，我們可以創(chuàng)建相同情況的各種組合并正確執(zhí)行。

項目資源管理：

交付任何IT項目都取決于從事該項目的合適人員。通過將AI集成到項目中，我們可以獲取正在從事其他項目的開發(fā)人員的實時信息。并且AI提供了可用于部署的開發(fā)人員的精確信息?；贏I集成，我們可以減少或增加項目開發(fā)人員的數(shù)量。

AI能根據(jù)項目結構，通過提供所需的技能和知識，分配開發(fā)人員并盡快運行項目。AI可以幫助快速完成并交付軟件開發(fā)項目。

為什么人工智能很重要

如果項目管理者使用AI實現(xiàn)_優(yōu)的工作負載分配，那么相信我，你的開發(fā)人員沒有人能夠偷懶，實現(xiàn)100%的全力輸出。此外，通過對人工重復性任務的自動化，項目管理者可以節(jié)省大量時間并有效地觀察項目進展和走勢。

AI將如何更改軟件開發(fā)？

在AI系統(tǒng)中，軟件開發(fā)人員不提供任何指導步驟或操作。機器學習系統(tǒng)本身僅收集準確的數(shù)據(jù)并處理它。

AI會識別數(shù)據(jù)中的模式，這對于決策非常重要。機器算法將數(shù)據(jù)與其數(shù)據(jù)庫進行比較，并做出正確的決策。關于AI的_好的事情是沒有知識編碼。實際上，輸出結果涵蓋了人類難以識別的令人興奮的奇特模式。

人工智能通過揭示人類的定義，感知和程序執(zhí)行來改變軟件開發(fā)過程。谷歌的皮特·沃登（Pete Warden）還認為，在當前十年中，大多數(shù)IT工作都不需要編程。

通常，在傳統(tǒng)方法中，開發(fā)人員在諸如C，C ++，Java等編程語言的幫助下，對計算機明確地采取了特定的步驟。在構建代碼之后，進行了質量檢查測試，其中涉及代碼測試，從他們的權限中清除之后，代碼將被部署。在ML開發(fā)模型中，開發(fā)人員指定列表和問題，以實現(xiàn)他們想要準備的數(shù)據(jù)，收集數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)輸入到機器學習算法中，進行管理，集成和部署。

未來

自1956年以來，人工智能已成為業(yè)務成功的關鍵，許多公司都在利用人工智能實現(xiàn)與人類相關的任務的自動化。開發(fā)中的AI為業(yè)務提供更好的結果。通過將AI集成到軟件開發(fā)中，我們可以制定可靠的預算，100％的利用率，及時獲取開發(fā)及生產(chǎn)環(huán)境中的錯誤檢測和代碼重構建議。

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