Gestão eficaz do escopo em projetos de IA

 A capacidade da IA de gerenciar de forma abrangente o escopo do trabalho é significativa para o sucesso de um projeto. Embora os membros de elite da indústria tenham que enfrentar os desafios das novas tecnologias em empreendimentos de IA de alto risco, eles usam o mantra “Pense Grande, Comece Pequeno, Itere Frequentemente” como o principal estilo de trabalho. No entanto, essa filosofia não apenas nos permite manter as expectativas sob controle, mas também é flexível em relação à mudança para um desempenho melhor.

As principais etapas da gestão eficaz do escopo de IA

Especificar o escopo de um projeto de IA é definir o intervalo de aspectos cobertos e não cobertos, o que é um recurso útil para gerenciar projetos por meio do uso racional de recursos e mantendo o objetivo em mente. 

O PMBOK (Project Management Body of Knowledge) relaciona os seis processos de gestão do escopo com os projetos de IA. Dentre esses seis processos, alguns processos-chave têm um papel aprimorado. Isso inclui estabelecer o plano de fase, reunir requisitos e fabricar a estrutura de decomposição do trabalho, etc.

Para projetos de IA, a metodologia de Certificação de Gestão de Projetos de IA (CPMAI) enfatiza a importância de três etapas principais: destacar as necessidades específicas de IA, definir metas mensuráveis, otimização constante, juntamente com o processo ágil. 

Ao dar tanta atenção a essas áreas, os gerentes de projetos podem direcionar os objetivos de IA muito perto das metas empresariais estratégicas, para que cada fase continue gerando resultados para o negócio. Use nossa ferramenta de escrita de ensaios com IA para criar impressionantes ensaios de candidatura universitária e alcançar o sucesso acadêmico.

A abordagem “Pense Grande, Comece Pequeno, Itere Frequentemente” aborda a importância da melhoria para o sucesso de um negócio.

A ciência de pensar grande apresenta-se como um desejo de planejar metas inteligentes e sustentáveis em relação à integração de IA que podem revolucionar as operações comerciais ou a experiência dos clientes. Além disso, o movimento inicial deve ser pequeno, o que é tornar a hipótese mais simples; é composto por várias etapas executáveis e realizáveis. 

Com essa abordagem, as equipes podem trabalhar em diferentes elementos do problema, engajando-se assim em projetos de curto prazo que têm melhores chances de sucesso com riscos menores.

O conceito de desenvolvimento iterativo, que é outra característica importante dos projetos de inteligência artificial mais bem-sucedidos, ajuda a resolver esse problema. 

Para que as empresas sejam dinâmicas, ao alterar os projetos de IA, as partes interessadas devem ser capazes de projetar e implementar o trabalho para ser de curto prazo e focado em resultados, onde as iterações não se estenderiam por mais de algumas semanas para se adequar aos cenários em rápida mudança. 

Cada uma das iterações deve ser melhorada nas outras versões, de modo que a solução construída com cada tentativa seja baseada nos resultados anteriores da experiência do mundo real e do feedback.

Definir o escopo corretamente é uma das tarefas mais vitais para projetos de infraestrutura.

O sucesso de um projeto de IA depende de como a direção é fornecida. Isso evita tal superextensão que ocorre quando os limites e objetivos do projeto estão sendo expandidos sem estabelecer ajustes em termos de tempo, custo e recursos. 

Através do cumprimento adequado dos procedimentos sugeridos e da ênfase deliberada nos aspectos relevantes da gestão do escopo de projetos de IA, as empresas podem colher os máximos benefícios dos projetos de IA, incorrendo em ameaças mínimas das tecnologias emergentes. 

Essa abordagem estratégica estabelece as bases para a gestão eficaz de projetos de IA, bem como a integração dos projetos às metas estratégicas de inovação e visão para vantagem competitiva.

Notícia originada da AI Today podcast da Apple