用人工智能改进您的AI流程

在软件应用程序的开发过程中实现AI方法已成为当今行业的规范。它们允许团队在反馈的帮助下,通过迭代周期开发更好的产品。

不过,应该指出的是 AI的 实际上已经更好地重塑了项目管理,同时,掌握其流程实际上相当复杂。它是最好的资本,这使人工智能在这里发挥作用。众所周知,人工智能已经彻底改变了我们执行AI的方式,使我们的流程更加高效、适应性和数据驱动。

现在是我们试图了解AI如何增强重要的AI阶段的时候了。

提高预测准确性 在短跑规划中

全部  发展周期 从这个阶段开始。早期,团队依靠他们以前的经验和猜测来计算出他们在即将到来的冲刺中可能需要做的工作量。然而,这往往导致许多错误。它会使团队绕过最后期限或者在冲刺结束时匆忙完成工作。

AI算法适合于检查大数据集.这使他们成为一个独特的适合短跑规划。下面的指针突出了AI帮助执行这个过程的方式:

历史数据分析

AI研究以前的短跑,并追踪特定任务的时间长度。此外,它有助于发现团队成员可能不会马上看到的问题。

预测性任务估计

AI工具预测任务的持续时间和所需的工作量。这些因素来自历史数据、客户的经验以及所涉团队的技能和优势。这种短跑规划方法与以前的方法相比,消除了许多与估计有关的猜测。

能力管理

AI协助团队对每个团队成员拥有的吞吐量和容量进行更知情的猜测。它包含了许多东西,包括速度、不工作时的时间以及他们的能力。这意味着工作量更可能分布均匀,压力也更小。

通过使用人工智能来微调短跑计划,团队可以避开低投入或过度投入。这解决了AI实践中常见的痛苦点。

智能积压优先排序

产品所有者和开发团队的无止境任务之一是选择在产品积压中包含哪些内容。以前,大多数人会使用他们的判断,即他们的一些员工下一步应该做什么,应该实现哪些功能,应该修复哪些错误,或者优先考虑哪些增强。然而,由于缺乏信息或所涉利益攸关方施加过大压力,这种注重进程的做法具有偏颇的负面影响。

LLCM支持各小组就积压的优先次序作出更知情的选择:

· 特征预测分析 t: AI工具分析客户反馈、市场趋势和产品性能数据,以预测哪些功能将提供最大值。它允许团队优先考虑符合业务目标和客户需求的特性。

· 动态积压重新确定优先次序 : AI工具不断检查和调整优先级,随着新数据的到来.它包括客户的观点,竞争对手的举动,或者信息数字所揭示的。它确保产品积压总是与最新的事实保持一致。

· 风险评估 : AI比较了与积压项目相关的风险,例如实现一个特性可能有多困难,或者它对错误有多容易。这有助于团队平衡创新和谨慎。

人工智能给积压处理带来的自动化和客观性有助于排除猜测。这让团队集中精力提供最受欢迎的功能。

提高协作和生产力 有人工智能化系统

通过帮助团队保持同步,每天的站立在AI方法中发挥着关键作用。对峙工作很好,但通常会变成状态报告,这使得正面处理问题的时间很少。由ii提供动力的智能工具可以通过以下方式使这些站立更好:

· 实时追踪问题 : 智能技术可以快速更新代码质量、构建状态和冲刺进度。这给了团队一个清晰的项目视图,而不需要在房间里进行更新。

· 发现路障 : 通过观察正在进行的任务和互动,像AI这样的智能技术可以发现潜在的障碍或团队成员可能需要帮助的领域。在这些问题演变成大问题之前,它就会标记这些问题。

· 自动化会议摘要 : 智能的转录和分析软件可以从每天的检查中总结出要点并发送给团队。这有助于每个人保持在同一个页面上,不必自己写下东西。

通过使每天的检查更容易操作和更快,AI可以帮助团队花费更多的时间解决问题和一起工作。这使这个关键的AI实践更加出色。

缩短时间和扩大覆盖面 有自动测试和质量保证

试验的 是AI中的一个关键步骤,在更大的项目中,它通常可以减缓事情的发展。做人工测试非常耗时,即使有了更自动化的测试集,也需要大量的工作来保持势头。人工智能可以大大提高AI测试的速度和质量:

· 自动测试用例生成 : AI查看代码并创建自己的测试用例。与旧方法相比,这些方法涵盖了更多的边缘情况和场景。它最终可以提高测试的覆盖率,而不必有人介入。

· 预测性错误检测 : 机器学习工具预测出可能出现各种故障的区域。它们考虑到了过去的数据、代码的复杂性以及相关的历史。它允许团队将测试重点放在更有可能存在缺陷的部件上。

· 自愈合测试脚本 : AI在代码栏中的最微小的变化上自行修正测试脚本。这样可以减少开发人员维护测试所需的时间。

通过加速测试过程和改进错误检测,AI帮助AI团队保持他们的速度而不减少质量。

实时进度追踪和报告

AI团队需要不断的反馈来调整他们的策略。但是,记录进度和编写报告需要时间,往往缺乏实时准确性。LLCM可以通过以下方式使这项工作更容易:

· 自动报告 : AI使用当前的短跑数据实时编写进度报告.这使产品所有者和利益攸关方能够清楚地了解项目的状况。

· 速度跟踪高级分析 : 由AI驱动的工具对团队的执行方式进行深入分析。他们比较了任务完成率中跨越短跑或点模式的速度。它帮助团队使用这些数据来改进他们的过程。

· 团队反馈的情绪分析 : nlp从回顾到发现趋势收集团队反馈和笔记。它了解团队的快乐或满意程度。此外,它还帮助领导者正面处理潜在问题。

由AI驱动的报告工具消除了手动更新进度的必要性。这使团队有更多的时间专注于增加价值的工作,同时保持整个组织的每个人都在循环中。

明智的回顾

AI回顾在持续改进中发挥着关键作用.然而,回顾往往受个人经验的影响,导致不完整或偏颇的见解。人工智能可以通过以下方式改变回顾:

· 原子能洞察力 : AI有能力根据有关短跑的数据提供反馈。它关注的是代码质量、有多少个错误以及完成工作的速度。当团队回顾自己的工作时,这给他们提供了真正的事实。

· 情绪分析 : 使用AI的工具分析团队在项目工具中相互交谈、拉请求或注释的语气。这有助于判断团队在冲刺过程中是高兴还是沮丧。它有助于发现人们可能不会大声说出的问题。

· 可采取行动的建议 : 在团队讨论了在短跑中发生的事情之后,人工智能工具可以提出下一次做得更好的想法。它确保团队不仅仅谈论所有要改进的事情,而且有一个进行修改的计划。

人工智能对回顾具有影响,使其更加中立、实用,并与可衡量的结果挂钩。这有助于团队不断完善其AI实践。

人工智能作为AI卓越的催化剂

把人工智能引入AI 为软件开发团队开拓新的可能性。虽然人工智能提高了AI的优势,但同时也解决了AI的一些固有问题。它有助于规划短跑,对测试作出积极贡献,并且是监测进展的一个很好的方法。当团队使用人工智能时,他们会更有效地工作,产生更好的产品和服务。最后,它们更加重视用户和利益攸关方。

随着AI工具越来越好,越来越容易使用,它们将对AI在未来的工作方式产生重大影响。对于那些总是想变得更好的开发人员和团队来说,将AI和AI结合在一起,给他们提供了很好的机会,可以提出新的想法,并且做得很好!