Faida:
- Kuwa na uwezo wa kutofautisha ambapo akili bandia huokoa muda halisi katika usimamizi wa mradi (kupanga, kukadiria, kuripoti, mawasiliano) na ambapo maamuzi kama vile ahadi ya bajeti na tarehe ya uwasilishaji huachiwa msimamizi wa mradi, kulingana na kiwango cha hatari ya kazi.
- Uwezo wa kutumia taaluma ambayo inathibitisha kila pato la akili bandia kupitia hatua za kuiunganisha kwa chanzo, kuikokotoa upya na kuipitisha kupitia uchujaji wa kiutawala.
- Kuficha utambulisho wa data ya mradi, mteja na washikadau ndani ya mawanda ya KVKK/faragha na NDA na kupata tabia ya kuchagua magari salama.
Kuna mamia ya maamuzi katika kila mradi, ambayo mengi hufanywa kimya kimya. Kazi hii ni ya nani? Je, kazi hii itachukua siku ngapi? Je, bajeti ipo? Je, tunapaswa kumwambia mteja tarehe gani? Nini cha kufanya ikiwa hatari hii itatokea? Je, tulifanya uamuzi gani katika mkutano wa juma lililopita, nani angefanya nini? Baadhi ya maamuzi haya ni ya kurudia-rudia, yanayohitaji data nyingi, na yanayotumia muda mwingi; Kazi nyingi za meneja wa mradi (PM - Meneja wa Mradi, mtu anayehusika kutoka kwa mpango hadi utoaji wa mradi) hutumiwa kuandika ripoti, kujaza meza, kuandaa barua pepe na kuweka maelezo ya mkutano. Akili Bandia (AI, au AI kwa mifumo fupi ya kompyuta inayoweza kutoa maandishi, kutambua ruwaza, kufanya ubashiri na muhtasari wa data kama binadamu) inafaa katikati mwa picha hii: inapotumiwa kwa usahihi, inaweza kuandaa muundo wa uchanganuzi wa kazi, rejista ya hatari, ripoti ya hali, au muhtasari wa mkutano kwa dakika badala ya saa; Ikitumiwa vibaya, inaweza kusababisha ahadi ya mteja kutoka kwa dhana inayoonekana kuwa salama lakini isiyo na msingi.
Sehemu ya kwanza ya moduli hii sio utangulizi wa programu. Kusudi lake ni kufafanua mahali pa kuweka AI katika kazi yako ya mradi na mahali pa kutoiweka kabisa. Kwa sababu usimamizi wa mradi ni sehemu ya "uendeshaji-muhimu" na "ahadi-muhimu": makadirio ya muda unaotoa yanatokana na mkataba uliotiwa saini na mteja; uamuzi mmoja wa nyenzo unabadilika kuwa kalenda ya mshiriki wa timu iliyojaa wiki. Hebu tuweke kanuni ya msingi tangu mwanzo: AI ni msaidizi, si meneja wa mradi. Wajibu na idhini ya mwisho ya maamuzi kama vile ahadi ya bajeti, ahadi ya tarehe ya uwasilishaji, ugawaji wa rasilimali na wajibu wa kimkataba ni wa meneja wa mradi husika na washikadau wanaowajibika.
Tabaka za usimamizi wa mradi na mahali pa AI
Ili kuelewa mradi, ni muhimu kugawanya kazi katika tabaka tatu. Safu ya uendeshaji ni operesheni ya kila siku: ufuatiliaji wa kazi, ujumbe wa mkutano, barua pepe, sasisho la hali. Safu ya mbinu ni kupanga na kufuatilia: muundo wa uchanganuzi wa kazi, ratiba, utabiri, rejista ya hatari, ripoti ya hali. Safu ya kimkakati huamua mantiki na mwelekeo wa mradi: faida ya gharama, kipaumbele cha kwingineko, uamuzi wa upeo. AI inaweza kugusa tabaka zote tatu; lakini kwa mamlaka tofauti katika kila mmoja. Katika safu ya uendeshaji, AI hutoa rasimu za haraka na muhtasari; Katika safu ya kimkakati, hutoa tu pembejeo, usimamizi na mfadhili hufanya uamuzi. Tutafafanua dhana kama vile mfadhili (meneja mkuu anayefadhili mradi na umiliki wa shirika), mdau (kila mtu ambaye ameathiriwa na mradi au anaathiri mradi - mteja, timu, msambazaji, mtumiaji) mmoja baada ya mwingine katika vitengo vifuatavyo.
Hebu tufafanue maneno machache ya msingi tangu mwanzo. Upeo ni nini mradi utafanya na hautafanya. Muundo wa uchanganuzi wa kazi (WBS) ni mgawanyiko wa kazi katika vipande vinavyoweza kudhibitiwa. Hatua muhimu ni hatua muhimu inayoashiria maendeleo (k.m. "idhini ya muundo"). Hatari ni tukio lisilo na uhakika ambalo litaathiri mradi ikiwa itatokea. Inayoweza kuwasilishwa ni pato halisi linalotolewa na mradi. Katika dhana hizi zote, AI inakupa muhtasari na uchambuzi, lakini haifanyi maamuzi.
Jedwali lifuatalo linatoa muhtasari wa jukumu na kiwango cha hatari cha AI kwa misheni:
Jitihada
Jukumu la AI
Kiwango cha hatari
Nani anaidhinisha
Muhtasari wa mkutano / rasimu ya barua pepe
jenereta ya mchoro
chini
meneja wa mradi
WBS / muhtasari wa upeo
jenereta ya mchoro
chini-kati
PM + timu
Muda na makadirio ya rasilimali
Mtabiri, jenereta ya hali
kati-juu
PM + data ya timu
Alama za usajili wa hatari
Kichocheo cha takwimu
kati
Mmiliki wa hatari + PM
Ripoti ya hali / maoni ya EVM
Uchambuzi na rasimu
kati
meneja wa mradi
Tarehe ya uwasilishaji / ahadi ya bajeti
pembejeo msaidizi
juu sana
PM + mfadhili
Uamuzi wa ugawaji wa mkataba/rasilimali
pembejeo msaidizi
juu sana
Mfadhili + PM
Kumbuka mstari mmoja katika chati hii: hatari inapoongezeka, jukumu la AI hupungua, idhini ya binadamu inakua.
Kwa nini "uthibitishaji" ndio kiini cha biashara hii
Miundo ya lugha ya akili bandia inaonekana kujiamini katika jibu lao, lakini huenda haina uhakika. Katika lugha ya kitaalamu, hii inaitwa hallucination: ni uzushi wa mfano wa habari zisizopo katika sentensi fasaha, kana kwamba ni kweli. Kwa meneja wa mradi, huu ni mtego mbaya: mtindo unaweza kukupa kwa ujasiri muda wa "aina hii ya muunganisho wa programu kwa kawaida huchukua wiki 3", ilhali haijui chochote kuhusu kasi ya timu yako, deni la kiufundi, ratiba ya likizo, na nambari hii ni jumla kamili. Au inaweza kuwakilisha mbinu vibaya (k.m., "PMBOK 7 inahitaji yafuatayo"). Kwa kuwa anasema yote mawili kwa ufasaha sawa, kitu pekee kinachotenganisha mema na mabaya ni ujuzi wako na tabia ya kuthibitisha.
Nidhamu ya uthibitishaji ina hatua tatu:
- Unganisha kwa chanzo: Tegemea rekodi za shirika lako mwenyewe (data ya kihistoria ya mradi, ratiba, hifadhi ya rasilimali, uhasibu) na ubashiri wa timu yako, si kumbukumbu ya AI, kwa muda, gharama, uwezo na utendaji wa awali. Tumia AI kutoa maoni kwenye data hiyo, sio kuikumbuka.
- Kokotoa upya / linganisha: Angalia kwa kujitegemea kila matokeo ya nambari ambayo AI inarejesha (jumla ya muda, bajeti, asilimia kamili, CPI/SPI). Thibitisha jumla, wastani wa uzani, njia muhimu mwenyewe.
- Kichujio cha usimamizi: Jaribu kutoka kwa mtazamo wa meneja ikiwa matokeo yanapingana na ukweli wa msingi (upatikanaji wa timu, bajeti, mkataba, utegemezi).
Makini: Kuwasilisha utabiri au ripoti inayotolewa na AI kwa mfadhili au kuikabidhi kwa mteja bila kuithibitisha ni kama kutoa mkataba ambao haujasainiwa. Kwa sababu tu matokeo ni fasaha sio kweli.
Usiri: data ya mradi mara nyingi huwa siri
Data nyingi za mradi ni nyeti. Jina la Mteja, kiasi cha mkataba, bei za zabuni, mishahara ya wafanyikazi na maelezo ya utendaji, na mipango ya bidhaa ambayo bado haijatangazwa mara nyingi inalindwa na NDA (Mkataba wa Kutotoa Ufichuzi); Data ya kibinafsi inalindwa na KVKK (Sheria ya Kulinda Data ya Kibinafsi) nchini Türkiye na GDPR barani Ulaya. Kubandika tu jina la mteja, bei ya mkataba, majina ya wanachama wa timu, na alama za utendaji kwenye zana ya AI inayopatikana kwa umma inaweza kuwa uvunjaji wa mkataba na ukiukaji wa data. Sheria ni rahisi: ficha data na usishiriki bila lazima. "Mradi wa programu kwa mteja mkubwa wa kifedha" badala ya "mradi wa TL CRM milioni 4.2 na Benki ya ABC"; Badala ya "Shangazi (msanidi mkuu, utendaji mbaya)", andika "mshiriki mkuu wa timu". Ikiwezekana, chagua zana za shirika zilizo na makubaliano ya kuchakata data na usitumie data yako katika mafunzo ya mfano.
kesi tatu ndogo
Kesi 1 - Matumizi salama. Mratibu mmoja wa mradi alikuwa akitumia saa 2.5 kila wiki kukusanya maendeleo kutoka kwa vifurushi 6 vya kazi hadi ripoti moja ya hali. Alitoa data ya maendeleo bila kujulikana (jina la mteja na kiasi kilichofichwa) kwa AI na akaomba muhtasari wa rasimu ya mtendaji. AI ilitoa mchoro katika dakika 12; Mratibu alilinganisha kila asilimia na chati yake ya ufuatiliaji, akasahihisha kiwango kisicho sahihi cha kukamilisha, na akarekebisha rangi za hali kuwa uhalisia. Muda: Dakika 35 badala ya saa 2.5. AI ilitoa rasimu, jukumu likabaki kwa mwanadamu.
Kesi ya 2 - Mtego wa utabiri ambao haujathibitishwa. PM aliuliza AI "jaribio la programu ya simu huchukua siku ngapi?" AI ilisema "takriban siku 8" kabla ya kuona data ya timu. PM alitoa hili kwa mteja; muda halisi ulikuwa siku 15 za kazi kulingana na data ya kihistoria ya timu. Mkengeuko wa siku 7 ulisababisha adhabu. Kosa: kutarajia nambari kutoka kwa AI kutoa ahadi bila data ya timu.
Kesi ya 3 - Uvunjaji wa usiri. Kiongozi wa timu alipakia mpango wa nyenzo ulio na jina la mteja, kiasi cha mkataba, na maelezo ya jina la mshahara wa timu nzima kwenye zana ya umma ya AI na kusema "boresha hili." Data ilienda kwa seva ya nje; mteja alituma notisi kwa ukiukaji wa NDA. Njia sahihi ilikuwa kuacha jina, kiasi, na mshahara na kushiriki sehemu zisizojulikana tu kama vile asilimia ya jukumu na juhudi.
Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti
Agizo dhaifu:
Andika kuhusu hali ya mradi wetu mwezi huu na utuambie tumefikia wapi.
Dai hili lina dosari: AI haijapewa data, kwa hivyo inaweza tu kujibu swali "tumefika wapi" na nambari iliyoundwa. Wala kipindi, wala upeo, wala mazingira ni wazi.
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: msaidizi anayesaidia meneja wa mradi.Muktadha: Hapa chini kuna mpango/data halisi ya vifurushi 5 vya kazi (jina la mteja na kiasi kilichofichwa).Kazi: Andika rasimu ya muhtasari mkuu (maneno 200 au chini). Tumia tu data niliyotoa; andika "[uthibitisho unahitajika]" kwa habari inayokosekana, kuweka nambari. Muundo: 1) Hali ya jumla (RAG), 2) Vifurushi vya kuendeleza, 3) Vifurushi vinavyopotoka na sababu, 4) Mapendekezo. Data:- Uchambuzi wa WBS-1: panga 100% / halisi 100% - WBS-2 Muundo: panga 80% / halisi 60%- Maendeleo ya WBS-3: panga 40% / halisi 25% - Upimaji wa WBS-4: panga 10% / 0% halisi - WBS-5 Nyaraka: panga 20% / halisi 20
Kidokezo hiki ni chenye nguvu kwa sababu jukumu, muktadha, data, mpaka ("nambari inayofaa"), umbizo, na utata ("[uthibitisho unahitajika]") umetolewa kwa uwazi. Matokeo lazima bado yaidhinishwe na msimamizi wa mradi.
Violezo vingine vitatu muhimu vya kuanza:
# Kiolezo kinachotekeleza kutokuwa na uhakikaDondoa maamuzi na vitendo kutoka kwa maandishi yafuatayo. Usipe majukumu au tarehe ambazo hazijatajwa wazi katika maandishi; Andika "haina uhakika" mahali ambapo huna uhakika. Usitengeneze.
# Kikumbusho cha kutokutambulisha (jiangalie) Ukiona jina la mteja, kiasi au jina la mtu katika maandishi nitakayokupa, nionye kabla ya kuanza mchakato na unipendekeze nibadilishe sehemu hizi na [MASKED].
# Kiolezo kinachotoa orodha ya uthibitishajiKwa kila tokeo la nambari unalotoa, ongeza "hatua ya uthibitishaji" ya mstari mmoja kuhusu jinsi msimamizi wa mradi anavyoweza kuithibitisha kwa kujitegemea.
Makosa ya kawaida
- Kutarajia nambari bila kutoa data: Kuuliza AI kwa muda, gharama au maendeleo bila kutoa data ya mradi wako mwenyewe ni kuialika kuharakisha.
- Kuchanganya ufasaha na usahihi: Maandishi yaliyoandikwa vizuri haimaanishi kuwa ni sahihi.
- Kubandika data ya siri kama ilivyo: Jina la Mteja, kiasi na maelezo ya mwasiliani haipaswi kuingiza zana yoyote iliyo wazi bila kuficha utambulisho.
- Kukabidhi ahadi kwa AI: Tarehe na bajeti ya uwasilishaji haipaswi kutekelezwa bila uthibitishaji wa timu.
- Kujaribu kuimaliza kwa kidokezo kimoja: Matokeo mazuri hutoka kwa vidokezo vilivyoundwa ambavyo ni pamoja na role-context-data-boundary-format.
Kidokezo: Anzisha kila kipindi cha AI kwa kuuliza, "Ni mambo gani matatu ninayopaswa kuthibitisha mwenyewe kabla ya kuwasilisha hii inayowasilishwa kwa mfadhili?" Anza na swali. Tabia hii itakulinda kupitia kazi zote katika sehemu iliyobaki ya moduli.
Kwa muhtasari
Ujuzi wa Bandia ni msaidizi mwenye nguvu katika usimamizi wa mradi ambao huharakisha ripoti, mipango, makadirio na mawasiliano; Hata hivyo, ni chombo kinachozalisha rasimu, si ahadi. Tunapogawanya biashara katika tabaka za kiutendaji, kimbinu na za kimkakati, jukumu la AI huwa dogo kadiri hatari inavyoongezeka. Kila pato lazima lithibitishwe kupitia hatua tatu (kiungo cha chanzo, hesabu upya, kichujio cha utawala); Data ya mradi na mteja lazima ijulikane ndani ya mawanda ya KVKK/NDA. Wajibu na idhini ya mwisho ya maamuzi muhimu daima iko kwa mwanadamu.
Jukumu la maombi
Chagua jukumu kutoka kwa mradi wako wa sasa. Kwanza, andika ombi "dhaifu" kwa makusudi kwa AI (bila muktadha, bila kutoa data yoyote) na uhifadhi matokeo. Kisha uulize kazi sawa tena na muundo "wa haraka" katika kitengo hiki (jukumu, muktadha, data isiyojulikana, mpaka, umbizo). Weka chapa mbili kando kando na uandike tofauti na angalau pointi tatu unazohitaji kuthibitisha peke yako katika chapisho zote mbili.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Niliweka nafasi ya AI kama "msaidizi/rasimu" na uamuzi kama "binadamu".
- [ ] Nimebainisha kiwango cha hatari (chini/kati/juu) cha kazi yangu.
- [ ] Niliongeza jukumu, muktadha, data, mpaka na umbizo kwenye dodoso.
- [ ] Nilificha jina la mteja, kiasi na maelezo ya mtu.
- [ ] Nimegundua hatua ambayo nitathibitisha kwa uhuru kila nambari kwenye matokeo.
- [ ] Sikushiriki matokeo yoyote yenye ahadi (tarehe/bajeti) bila kuithibitisha.