- Defina el alcance desde el inicio; evite sobrecostos y retrasos.
- Comience con componentes pequeños y manejables; asegure la adaptabilidad.
- Implemente desarrollo iterativo; adapte rápidamente a los comentarios.
La capacidad de la IA para gestionar de manera integral el alcance del trabajo es significativa para el éxito de un proyecto. Aunque los miembros de élite de la industria deben asumir los desafíos de las nuevas tecnologías en la empresa de IA de alto riesgo, utilizan el lema "Piensa en grande, empieza pequeño, itera a menudo" como su principal estilo de trabajo. Sin embargo, esta filosofía no solo nos permite mantener las expectativas bajo control, sino que también es flexible en cuanto a cambiar a un mejor rendimiento.
Las etapas principales de la gestión eficaz del alcance de la IA
Especificar el alcance de un proyecto de IA consiste en definir el rango de aspectos cubiertos y no cubiertos, lo cual es un recurso útil para gestionar proyectos mediante el uso racional de los recursos y manteniendo el objetivo presente.
El PMBOK (Cuerpo de Conocimiento de la Gestión de Proyectos) relaciona los seis procesos de gestión del alcance con los proyectos de IA. Entre estos seis procesos, algunos procesos clave tienen un papel mejorado. Estos incluyen establecer el plan de fase, la recopilación de requisitos y la fabricación de la estructura de desglose del trabajo, etc.
Para los proyectos de IA, la metodología de Certificación de Gestión de Proyectos de IA (CPMAI) enfatiza la importancia de tres pasos principales: destacar las necesidades específicas de la IA, establecer objetivos medibles, la optimización constante, junto con el proceso ágil.
Al prestar tanta atención a estas áreas, los gerentes de proyectos podrían dirigir los objetivos de la IA muy cerca de los objetivos empresariales estratégicos, de modo que cada fase siga generando resultados para el negocio. Utilice nuestra herramienta de redacción de ensayos impulsada por IA para crear impresionantes ensayos de solicitud de universidad y lograr el éxito académico.
El enfoque "Piensa en grande, empieza pequeño, itera a menudo" aborda la importancia de la mejora para el éxito de un negocio.
La ciencia de pensar en grande se presenta como un deseo de planificar objetivos inteligentes y sostenibles con respecto a la integración de la IA que pueden revolucionar las operaciones comerciales o la experiencia de los clientes. Además, el movimiento inicial debe ser pequeño, lo que significa simplificar la hipótesis; está compuesto por varios pasos realizables y ejecutables.
Con este enfoque, los equipos pueden trabajar en diferentes elementos del problema, participando así en proyectos a corto plazo que tienen mejores posibilidades de éxito con menores riesgos.
El concepto de desarrollo iterativo, que es otra característica importante de los proyectos de inteligencia artificial más exitosos, ayuda a resolver este problema.
Para que las empresas sean dinámicas al cambiar los proyectos de IA, las partes interesadas deben poder diseñar e implementar el trabajo de manera que sea a corto plazo y centrado en los resultados, donde las iteraciones no se extiendan por más de unas pocas semanas para adaptarse a los escenarios de rápido cambio.
Cada una de las iteraciones debe mejorar sobre las otras versiones, por lo que la solución construida con cada intento se basa en los resultados anteriores de la experiencia del mundo real y la retroalimentación.
Definir correctamente el alcance es una de las tareas más vitales para los proyectos de infraestructura.
El éxito de un proyecto de IA depende de cómo se proporcione adecuadamente la dirección. Evita dicha sobreextensión que ocurre cuando los límites y objetivos del proyecto se expanden sin establecer ajustes en términos de tiempo, costo y recursos.
Mediante el cumplimiento adecuado de los procedimientos sugeridos y el énfasis deliberado en los aspectos relevantes de la gestión del alcance de los proyectos de IA, las empresas pueden obtener el máximo beneficio de los proyectos de IA incurriendo en amenazas mínimas por parte de las tecnologías emergentes.
Este enfoque estratégico sienta las bases para la gestión eficaz de los proyectos de IA, así como para la integración de los proyectos con los objetivos estratégicos de innovación y visión para la ventaja competitiva.
Historia de noticias obtenida de AI Today Apple podcast
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Emman Omwanda
La experiencia de Emmanuel Omwanda se centra en los mercados de criptomonedas, abarcando tanto el análisis fundamental como el técnico. Anteriormente trabajó en diversos medios especializados en criptomonedas antes de unirse a Cryptopolitan, incluyendo CoinEdition, The Crypto Basic, CryptoNews Flash y DroomDroom. Es licenciado en Ciencias (BSc.) en Matemáticas y Ciencias de la Computación por la Universidad Kenyatta de Kenia y actualmente cursa su último año de una Licenciatura en Artes en Comunicación y Estudios de Medios.
