Una parte de los aspectos clave de la evaluación, gestión de recursos y los indicadores clave de rendimiento (KPI) única máquina de análisis de tecnología y las previsiones de aprendizaje de un impacto positivo en los resultados del proyecto. Desde el desarrollo de software para la logística para financiar la construcción, cada empresa tiene la necesidad de planificación, gestión y supervisión del proyecto.
Desde el desarrollo de software para la logística para financiar la construcción, cada empresa tiene la necesidad de planificación, gestión y supervisión del proyecto. Pero las herramientas que utilizan para hacer estos trabajos a menudo compleja está diseñado para ser utilizado por el experto, no emitió una advertencia de problemas potenciales como sea posible. Si los sistemas de soporte de decisiones basada en la inteligencia artificial y la automatización puede reducir los costos y errores, analizar el riesgo, mejorar la eficiencia o para completar el trabajo a tiempo y dentro del presupuesto, por lo que cuanto más éxito la finalización del proyecto?
La siguiente es la inteligencia artificial, aprendizaje automático y el análisis predictivo los resultados del proyecto de investigación temprana influir en cómo los próximos años.
En primer lugar, tenga en cuenta los factores de riesgo de
buena gestión no es sólo un proyecto para desarrollar un ambicioso plan de antemano y se adhieren a. Interdependencia y cambios externos en el proyecto para que los resultados del proyecto se vuelven impredecibles. En el mejor de los casos, evaluar y predecir muchas veces es un juicio objetivo; peor de los casos, adivinanzas y esconderse. técnicas modernas de gestión (como ágil y entrega continua) es reducir la incertidumbre al trabajo progresivo, pero todavía no puede garantizar la entrega final del proyecto. Cartera cartera de gestión puede seleccionar un equilibrio entre el riesgo y el rendimiento (aunque sólo sea por razones de seguridad, es difícil para seguir siendo competitivos), pero esto significa que se puede evaluar con precisión los riesgos, esto es realmente muy difícil.
• Aptage CEO John Heinz (Juan Heintz) dijo CIO.com: "El riesgo del proyecto es siempre la probabilidad del evento, y la mente humana no es bueno en la gestión del riesgo basado en probabilidades, especialmente cuando nos enfrentamos a un número de diferentes cuando los posibles eventos. identificar sus propias ideas, es fácil, "me dio la respuesta que quería, estoy de acuerdo con su elección. "
También nos gustó lo que él llama" basada en el plan deseado. ""
Es natural que, en cierta medida, somos optimistas. Todos hemos visto la parte delantera de una manera brillante, este enfoque es factible, y no tenemos ninguna evidencia de que no funciona, por lo que esperamos ser capaces de seguir las cosas como queremos desarrollar ", dijo Heinz.
Aptage máquina utiliza la compañía técnicas de aprendizaje para predecir el resultado del proyecto, utilizando los datos existentes, tales como las diversas etapas de inicio del proyecto y las fechas de finalización (y si estos datos, a continuación, evaluar la acumulación de trabajo sin terminar), para entender el equipo la proporción de proyectos terminados, y predecir si el proyecto puede ser entregado a tiempo. La evaluación es siempre incierto, lo que puede establecer límites superior e inferior en el período de tiempo de finalización (o el software puede ser modelado utilizando la proporción áurea). También debe considerar la adición de un poco de información acerca de las fuentes de riesgo: "No se limite a culpar a los errores de las últimas personas que averiguar exactamente lo que está mal", como lo pone de Heinz.
Sugirió que este es el más equipos tendrían para obtener información. "No hay equipos de procesos estrictos pueden seguir utilizando nuestras herramientas. Si un equipo en una servilleta de atraso siete de obra inacabada escrita, podemos todavía les ayudará. Si un equipo tiene un proyecto completo completa Mejor / estudios de casos y la estructura de desglose de trabajo deficiente, entonces podemos ofrecer más consejos, "dijo Heinz.
Aptage usos de la empresa de confianza, así como la posibilidad de elevar el riesgo de cambios en los efectos visuales a través del tiempo, para ayudarle a cambiar entre llamada Heinz rapidez de pensamiento y pensamiento lento. "Tenemos que crear estos efectos visuales, porque tenemos que pensar rápido y vinculación intuitiva podemos ayudar a las personas con una forma de permitir a tomar las decisiones correctas de una forma intuitiva de ver las cosas. Una gran cantidad de necesidades de trabajo para hacer frente con urgencia si se inició el proyecto, a continuación, el instinto debe entrar en pánico Tal vez todavía decidimos continuar con el proyecto, pero hemos considerado, se ha inspirado para pensar en algo a la derecha ', que puede ser muy doloroso, pero tenemos una garantía; .. si tuvimos que gastar en este proyecto más de un 20% de los recursos, entonces todavía tenemos una gran oportunidad de éxito; tomemos riesgos e intentarlo' ".
Aptage algoritmos y modelos utilizados por la empresa para el desarrollo de software y diseño, sino también para la construcción de proyectos. La primera vez fue con el software de integración Jira (muy fundamental), Heinz tiene la meta de herramientas de efectos visuales para proyectar equipos utilizan todos los días (por ejemplo, similar al software de gestión de proyectos de Microsoft, la compañía de software de planificación de acumulación Primavera, Trello de software, e incluso la hoja de ruta y el tablero de instrumentos KPI función de software de Salesforce o software Power BI). "Si pongo una tarea en el software o Trello ServiceNow, el software estimará cuando puedo hacer, y cuánto se espera que alcance, daré un 90% de certeza la fecha de finalización."
En general dijo que nuestro objetivo es evitar una sorpresa al final del proyecto. "Si sabe hoy en día, este proyecto tiene un riesgo 60 por ciento no se puede completar, y se completará con éxito el 60% del riesgo, que va a hacer de manera diferente a tomarlo? Damos a identificar las fuentes de riesgo y le dará algunas opciones de respuesta. "
empresa Aptage no va a proyectar a resolver los problemas, pero hay que darle un recordatorio sobre estos temas, dijo Heinz. "Se trata de la capacidad de cooperar, debe decir: 'Este es un proyecto de alto riesgo, estamos sometidos a un manejo adecuado', en lugar de decir 'no sabemos cuáles son los riesgos, sólo estamos comprometidos con el proyecto se completará, y luego en el último minuto podríamos decir que el proyecto no se pudo completar. ''
En segundo lugar, la gestión de recursos
de nube • líder del equipo de inteligencia artificial Lance Olsen de Microsoft (Lance Olsen), dijo que algunas empresas han adoptado herramientas de inteligencia artificial (como el mantenimiento predictivo) método, esto puede ayudar a mejorar la eficiencia y la fiabilidad del proyecto. "En términos de riesgo cronograma del proyecto y podría conducir a uno de los problemas más comunes de fracaso del proyecto es que usted confía en en el proyecto, los fallos del sistema imprevistas."
En general, se considera que "si se trata de predecir el proyecto, o eliminar el riesgo de la ejecución del proyecto de "tecnología de inteligencia artificial ayuda a eliminar los proyectos son los de mayor riesgo. Esto hará que los proyectos más eficiente: "hay demasiadas incertidumbres, que ahora la forma de tratar con él, sólo para el trabajo después de dejar espacio para una gran memoria intermedia", dijo.
director de la plataforma de gestión de productos Nadia • • Duke Boone (Boone Nadya Duke) de Nueva Relic compañía cree que la inteligencia artificial podría haber ayudado a los avances y resultados de los proyectos de pista, especialmente si usted tiene un amplio conocimiento de la gestión de proyectos. La compañía aumentó recientemente la llamada inteligente en sus herramientas de seguimiento de rendimiento de las aplicaciones. "En una gran cantidad de proyectos que se ejecutan en la dirección, ningún título formal o asumir este papel, sino también utilizar un nuevo conjunto de herramientas de gestión de proyectos, por lo que conscientemente no lo creemos."
Para el proyecto progresivo, su éxito o no, no siempre se determina en su extremo, pero es más probable que seguirá dependiendo de los indicadores clave de rendimiento (KPI) en términos de calidad y fiabilidad. "Los clientes piden 'proyectan hacia delante es normal?' Will utilizar algunos indicadores, el número de tales despliegue puedo hacer? ¿Cómo se puede implementar fiable? ¿Soy un error de regresión? Mi desempeño en línea con las expectativas que?", Dijo Boone. . "La inteligencia artificial puede identificar lenta tendencia en el flujo de datos que es importante, pero difícil de encontrar, o incluso para ser visto, sino también fácil pasar por alto la tendencia."
Aplicación de New Relic incluye una herramienta llamada de radar inteligente para el hallazgo estos patrones y problemas, una serie de remedios, y aprendan de la selección del usuario. "Esto nos ayuda a descubrir algunas de las muchas semanas de retraso fue dejado de lado las cosas, y porque los proyectos están más preocupados por su trabajo diario, por lo que la dirección de la obra de algunos de nuestros errores, pero no se dio cuenta," dijo.
Boone cree que la inteligencia artificial puede ayudar a asegurar que somos capaces de notar la mala noticia. "He encontrado que en algunos casos, las medidas se han mostrado cosas que se mueven en la dirección equivocada, pero es difícil admitirlo."
AI también contribuir a la labor de la automatización, los directores de proyectos tienen más tiempo ir a la gestión real. "Ahora cualquier industria, en gran parte, para hacer frente a la inteligencia artificial son obra de los aburridos, dejar que la gente se centran en la máquina no puede completar el trabajo. El trabajo no es una gran cantidad de procesamiento de datos de gestión de proyectos, pero ¿nos propusimos objetivos claros para el trabajo, así que cada uno se mueve en la misma dirección y coordinada ".
Las compañías tales como New Relic robot de chat para alertar a los administradores para gestionar el tiempo que puede ser capitalizada. Boone también especuló que la gente cambia la redacción del estado de análisis de lenguaje natural puede ayudar a confirmar su confianza en el progreso del proyecto.
Olsen (Olsen) dijo: "La reducción del valor de los que consume tiempo y monótona no necesariamente alta, pero el trabajo aparecerá en todos los proyectos," Esto no es sólo para ahorrar tiempo, sino también reducir los errores.
• Fácil Rick Mike Cheyne (Rick McEachern), vicepresidente del departamento de desarrollo de Software AG cree que los robots proceso de automatización (RPA) ayuda a los gerentes de proyecto se ocupan de una gran cantidad de tareas triviales y repetitivas, tales como la fusión de datos de diferentes sistemas para coordinar la entrega y otra logística, gestión de proyectos y la actualización del sistema. Mike Cheyne Yi dijo: "Usted puede hacer un montón de trabajo, tales como la transferencia de datos entre diferentes sistemas, un gran número de procesamiento de correo electrónico, la notificación y archivo y documento robot de manipulación y tan bueno en hacer estos puestos de trabajo .."
Mike Cheyne Yi dijo: "puede hacer que los robots se centran en diferentes actualizaciones, informes de estado y datos, si un archivo debe ser entregado en una fecha específica, pero no presentó, el robot se le puede recordar. Si alguien no presentó su último informe de evaluación, se puede utilizar un robot con un sistema de gestión de proyectos para recordarle: 'ahora hay dos días, voy a recordarle una vez por hora desde la fecha límite' y cuando se cargan nuevo horario, puedo hacer un robot mis datos se refieren extracto y la ponen en el cronograma del proyecto principal. "
en tercer lugar, la predicción y la experimentación
si se puede definir reglas de negocio o crear puede ser usado para evaluar e informar modelo de datos anormales, entonces la automatización de procesos de robot (RPA) puede ser también para la optimización de recursos y programación de proyectos. Dijo que el transporte y la logística puede ser particularmente útil. "Se puede usar máquina de técnicas para aprender a hacer un montón de trabajo de optimización diferentes, que se minimicen los costos de combustible para elegir la ruta de menor costo, o la carga a optimizar."
Olsen dijo: "Se puede utilizar manera predictiva para afinar la ejecución de proyectos, y reducir los errores." Pero si realmente desea utilizar la inteligencia artificial para mejorar el trabajo del proyecto, debe encontrar la manera de experimentar y mejorar. "Estas prácticas harán en los próximos cinco años, algunas organizaciones se destacan. Estos son sistemas inteligentes, los CIO necesitan diseñar estos sistemas para mejorar los experimentos de velocidad."
Parte de "este
Él advirtió que es fácil pensar, puede utilizar la máquina de aprendizaje de técnicas para predecir qué proyectos tendrán éxito y lo que se producirá un error, pero es posible que aún tienen un largo camino por recorrer.
"Hemos encontrado que las personas se preocupan actualmente acerca de los componentes internos del proyecto, a saber, el progreso de los recursos del proyecto y basada en recursos, o el rendimiento o la salud del recurso. Vez terminado, el siguiente paso lógico al siguiente nivel, comenzó a prestar atención ¿Cómo es el proyecto en sí mismo? ¿Cómo podemos mejorar la eficiencia? ", advirtió, esto significa que un gran número de objetos que recoger más información.
"Con el fin de predecir el proyecto, debe obtener datos sobre el proyecto, y proporcionar a la modelo, y explicar lo que el éxito del proyecto o de las características anormales características comunes?", Dijo Olson.
Boone cómo predecir con exactitud proyecto también hizo un recordatorio, señaló que algunas de las tareas del proyecto son más fáciles de predecir que otros, debido a que estos artículos tienen más repetitivo. Cuando se desempeñó como director del proyecto, se encontró con un aparejador ingeniería eléctrica con experiencia cuyo trabajo es muy preciso, no sólo por el tiempo que la industria de la construcción necesidad de conocimiento acumulado.
"La diferencia entre la ingeniería de software y medida de la construcción que no sabemos la magnitud de la obra en el proyecto, que podría decir que es un tubo de pies de largo o se trata de un hormigón de tres pies de largo, pero no tenemos el trabajo de software medir. el trabajo de asfaltado se puede llevar a cabo cuando y donde, pero incluso si se agrega una columna en la base de datos, puede ser muy diferente, dependiendo de lo que eres y el papel del operador en el proyecto es. "paño bien dicho.
Para proyectos grandes y complejos con un gran número de personal, con el objetivo final es repetible, tales como el establecimiento de un nuevo centro de datos o mover la aplicación a la plataforma de contenedores. Boone cree que hay datos suficientes para permitir el aprendizaje automático para identificar valores atípicos, anomalías o relevancia. "Aquí nos encontramos con tres correlaciones interesantes es posible que desee su estudio en profundidad, que es a la inteligencia artificial como socio del director del proyecto, la aplicación de su inteligencia a nivel humano y la inteligencia emocional para el trabajo ..." (Fuente: Enterprise Network D1Net)
