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諸如深度學(xué)習(xí)和流程自動化之類的人工智能(AI)技術(shù)正在改變當(dāng)今管理項目的方式,并將在明天產(chǎn)生更大的影響。
人工智能(AI)已滲透到企業(yè)運營中,以至現(xiàn)在它決定了組織的成功,包括在項目管理領(lǐng)域。在一份報告中,項目管理協(xié)會(PMI)研究了六種AI技術(shù)如何影響當(dāng)今的項目經(jīng)理,并將在未來影響項目管理運營。
PMI的AI創(chuàng)新者:破解項目績效守則(2019)發(fā)現(xiàn),在未來三年中,項目專業(yè)人士預(yù)計總體AI使用率將從23%躍升至37%,大多數(shù)受訪者(81%)表示其組織目前正在受AI技術(shù)影響。
PMI首席數(shù)據(jù)官Mark Broome說:“項目負(fù)責(zé)人處于采用AI簡化和改進(jìn)項目工作的最早階段。AI技術(shù)已經(jīng)為提高生產(chǎn)率和質(zhì)量做出了貢獻(xiàn)。”“例如,技術(shù)正在減少項目經(jīng)理在監(jiān)視進(jìn)度和管理文檔等活動上需要花費的時間,他們可以依靠AI來完成更多的管理任務(wù)。節(jié)省下來的時間可以重新用于更具戰(zhàn)略性和創(chuàng)造性的任務(wù)和計劃。”
Cognilytica首席分析師Ronald Schmelzer表示,除了監(jiān)控進(jìn)度和管理文檔外,項目經(jīng)理還花費大量時間來尋找項目的模式,效率和冗余-AI和機器學(xué)習(xí)工具可以加快任務(wù)的執(zhí)行速度。
Schemlzer說,基于知識的系統(tǒng)使用機器學(xué)習(xí)和自然語言生成來創(chuàng)建個人文檔。他補充說:“文件記錄是每個人生存的禍根。”
報告稱,在未來幾年中,基于知識的系統(tǒng)對組織的影響將從37%躍升至71%。
“自然語言處理和機器學(xué)習(xí)算法將有助于制定準(zhǔn)確的項目計劃,項目經(jīng)理,”布魯姆說。“將從大量先前執(zhí)行的項目以及相關(guān)的項目管理工件中學(xué)習(xí),以培訓(xùn)AI,以在項目管理的各個方面(包括章程開發(fā),時間和資源估計,通信,風(fēng)險識別和管理)有效地協(xié)助項目經(jīng)理。”
布魯姆說,機器學(xué)習(xí)開發(fā)處于用于項目管理的最早階段,但是,該報告指出,仍有31%的組織受到機器學(xué)習(xí)的影響,而69%的組織預(yù)計會對未來產(chǎn)生高或中等的影響。
Schmelzer說,機器學(xué)習(xí)是該列表中許多其他AI技術(shù)的核心??傮w而言,機器學(xué)習(xí)的專業(yè)知識在于尋找模式。Schmelzer說,例如,機器學(xué)習(xí)可以查看進(jìn)度表,學(xué)習(xí)進(jìn)度表中的模式以及發(fā)現(xiàn)可以加速項目的區(qū)域。
人工智能可以在幫助項目經(jīng)理做出關(guān)鍵決策方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。報告發(fā)現(xiàn),目前,有29%的組織已受到?jīng)Q策管理的影響,但68%的組織預(yù)期未來會有較高或中等的影響。
布魯姆說:“由于需要在整個項目中做出決定,因此項目經(jīng)理將依靠預(yù)測模型來評估選擇方案,并選擇最有可能取得積極成果的方案。”
Schmelzer補充說,這也是機器學(xué)習(xí)算法的用武之地,因為它們可以顯示(例如)產(chǎn)品消費者正在使用或未使用的功能,并幫助項目經(jīng)理做出相應(yīng)的決策。
與決策管理緊密結(jié)合,專家系統(tǒng)還為項目經(jīng)理提供專家思維。報告發(fā)現(xiàn),大約21%的組織已經(jīng)受到專家系統(tǒng)的影響,而64%的組織預(yù)期未來會有很高或中等的影響。
“您實際上可以讓機器自動創(chuàng)建稱為決策樹的這些東西來幫助您,” Schmelzer說。“就像把專家的想法帶入機器學(xué)習(xí)一樣。”
Schmelzer說,該工具可以查看專家決策的模式并基于這些決策得出見解,從而為項目經(jīng)理提供專業(yè)知識。
報告發(fā)現(xiàn),機器學(xué)習(xí)技術(shù),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)影響了21%的組織,而63%的組織預(yù)計未來會有高或中等的影響。
布魯姆說:“先進(jìn)的預(yù)測和深度學(xué)習(xí)模型將有助于預(yù)測工作量活動,跟蹤項目進(jìn)度并隨著項目的進(jìn)展更新預(yù)測。”
深度學(xué)習(xí)非常擅長識別,語音和對話系統(tǒng)。Schmelzer說,深度學(xué)習(xí)模型非常需要數(shù)據(jù),因此項目經(jīng)理擁有的數(shù)據(jù)越多,深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性就越高。
布魯姆說:“機器人過程自動化(RPA)似乎是支持項目經(jīng)理管理任務(wù)的首批技術(shù)之一。”“將來應(yīng)該會有更多的進(jìn)步。”
報告發(fā)現(xiàn),這種預(yù)期的進(jìn)步是準(zhǔn)確的,因為21%的組織已經(jīng)受到RPA的影響,但是62%的組織預(yù)期未來會有較高或中等的影響。布魯姆說,RPA對重復(fù)性和繁瑣的任務(wù)最有利。
Schmelzer說:“ RPA是通往AI的門戶。”“它之所以受到了極大的推動,是因為自動化傳統(tǒng)上由于人為裝訂和紙張裝訂的東西而沒有自動化的系統(tǒng)相對容易。”
Schmelzer說,使用發(fā)票的RPA就是一個例子,通常涉及批準(zhǔn)付款發(fā)票并將其放置在付款系統(tǒng)中的人,但是其中的許多步驟都可以使用該技術(shù)實現(xiàn)自動化。
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