人工智能对敏捷项目管理和Scrum掌握的影响将从“有趣”到“完全改变游戏规则”的速度比你想象的要快。
我和我的团队花了数年时间研究人工智能和软件创作之间的交叉点。因此，我们与产品经理、产品所有者和项目经理、Scrum 主管等进行了一些有趣的对话。可能像你这样的人。
所以我想写一下人工智能在敏捷、Scrum和项目管理方面的发展方向。
优秀的AI还是很绿色的。并非所有这些技术都准备好了，但我会伸出脖子说它将在未来六个月内完成。
TL;DR：不要离开它，直到探索如何安全地集成人工智能为时已晚。
敏捷规划
您的开发团队正处于关键的冲刺阶段，突然出现了一个不可预见的问题，打乱了整个项目时间表。
在科技领域，这种打嗝可能会让你付出高昂的时间和资源。另外，您必须弄清楚如何向管理层和潜在的客户解释这一点。
但是，如果人工智能可以帮助您在潜在挑战发生之前预测和缓解它们呢？
进入 AI 驱动的预测分析。
通过利用历史数据并采用先进的机器学习算法，预测 AI 解决方案可以分析模式、识别趋势并预测项目路径中的潜在障碍。
让我举几个例子。
- 估计：人类的估计本质上是有缺陷的。我们只是没有天生就这样做。人工智能将实现现实的冲刺计划、发布规划和更好的资源分配。
- 风险： 人工智能将能够比人类更一致、平均更快地发现风险和瓶颈。这意味着您可以在它们引起问题之前缓解它们。
- 优先级：人工智能驱动的分析将能够有效地确定产品待办事项列表的优先级并自适应地重新确定优先级。当由人工智能驱动时，这个过程的开销将少得多，它将发现依赖关系，并使每个人在重要的事情上自动保持一致。
协作
任何成功的敏捷团队的支柱都在于协作和有效的沟通。
但是让每个人都在同一页面上是一个巨大的时间消耗。
沟通不畅（及其后果）是与我交谈的PM中提到的最多的挫折之一。随着（项目和团队）复杂性的增加，这种情况呈指数级增长。
更不用说工程师和PM每天花在Slack或Teams上的时间，从旧消息中钓鱼以查找资源，或者弄清楚在项目的其他领域做了哪些工作。
对于大多数团队来说，花在信息搜索上的时间是必要的。但我认为人工智能会把“花费的时间”变成“浪费的时间”。
让我举例说明：
- 不再拖网。人工智能将能够理解你正在处理的每个项目上发生的一切，并从你使用的工具（如Jira、Slack、Teams和GitHub）中显示重要信息。
- 无所不知的人工智能。LLM现在足够好，可以让您提出有关项目进度，风险等的任何问题，并为您提供简洁，可操作的答案。
- 更少，更好的会议。 首先，在人工智能世界中，没有必要花时间在会议上更新进度或汇总数据。相反，会议将更具战略性和创造性。我不知道有多少软件界的人不会跳到这个。
持续改进
持续改进是敏捷方法论，即敏捷宣言所固有的。这一切都是为了通过每个冲刺提高团队的效率、生产力和有效性。
我认为人工智能代表着一个重大转变的机会——或者如果你愿意的话，可以“加强”——持续改进的方式。
让我们看看这对您的团队来说会是什么样子。
1. 质量：使用人工智能支持代码审查和部署等流程已经成为可能，并且开发过程本身具有丰富的可用工具。
2. 绩效洞察：AI 已经可用于帮助您了解团队的绩效、识别模式并做出数据驱动的决策以改进您的流程。
它将比人类更擅长从高级见解到高度精细和具体的见解的所有方面。使用它们来确定需要改进的领域。此外，它是实时的，几乎没有时间开销，这加快了整个事情的速度，意味着敏捷规划过程可以更加动态。
3. 资源分配：确保每个人都在从事符合其技能和优势的任务，甚至是他们的成长机会。这是双赢的。您可以提高生产力，并培养更具支持性的文化。
接下来呢？
让我们暂时拒绝炒作。现在，拥抱人工智能来彻底改革传统的项目管理和Scrum实践并不是绝对必须的。毕竟，大部分技术都非常环保，许多人工智能工具处于测试阶段，或者仍在使用旧的底层模型（如GPT-3，这很好，但不会改变世界）。因此，您可能不会在竞争对手中失去显着优势。
然而，这个时钟的滴答声比我能记住的任何比喻定时炸弹都要快。至少部分采用人工智能软件开发工具不再是奢侈品，而是必需品，这将需要几个月而不是几年的时间。对于为敏捷周期的工具做出决策的团队成员来说，安全地采用和集成正确的工具将是最大的挑战。跟上人工智能的进步几乎是一项全职工作。