敏捷开发中的AI是任何对适应性和准时交付感兴趣的公司理想的组合。
译自 AI in Agile: Managing the Unpredictable in Iterative Development，作者 Ainsley Lawrence。
人工智能(AI)开发带来了独特的挑战，主要特点是不可预测性和快速变化的数据集。AI项目的性质往往导致由于算法的复杂性和训练数据的动态特性而出现不可预见的障碍，这些特性会随着时间的推移而改变其质量和相关性。这种不可预测性使项目管理复杂化，因为传统的开发方法可能无法满足AI必不可少的迭代学习过程的需求。
敏捷原则强调灵活性和协作以及渐进式进展，为应对这些挑战提供了一个有前景的框架。通过结合迭代周期、持续反馈和自适应规划，敏捷方法允许团队快速适应变化，改进其模型，并有效地整合新数据。这种AI和敏捷之间的结合促进了更具弹性的方法，使团队能够在交付有价值和功能的AI解决方案的同时管理不确定性。
在AI开发中，迭代周期对于解决数据质量变化和模型更新至关重要。随着数据集的发展，定期迭代允许团队根据新的见解和挑战改进其算法，确保AI模型保持相关性和准确性。这种方法使团队能够快速转向，适应不断变化的数据环境的复杂性。
协作对于在敏捷框架内发展项目范围至关重要。不同的团队成员贡献独特的视角，促进创新，同时确保目标一致性。有效的沟通和共同责任帮助团队应对不确定性，从而增强决策过程。
AI产品管理的原则强调在创新与适应性之间取得平衡。诸如优先考虑增量发布和持续用户反馈支持之类的技术支持这种平衡，允许团队实时测试假设并调整功能。此外，AI工具可以通过提供预测分析、简化工作流程和提供指导战略决策的见解来增强产品管理。
可视化对于管理复杂的AI工作流程至关重要。它简化了复杂的过程，并使其更容易理解。通过使用图表，团队可以统一他们对项目目标、方法和时间表的理解，最终增强协作和决策。
统一建模语言(UML)图在此领域很方便。它们提供了系统架构、数据流和交互的标准化可视化表示。这些图促进了团队成员之间的沟通，促进了对不断变化的项目需求和角色的共同理解。由于迭代开发过程通常涉及快速变化，UML图作为参考点，确保所有利益相关者保持知情和一致。
此外，UML图工具提供了诸如拖放功能和实时协作等有价值的功能，使团队能够在项目进展过程中轻松创建和修改图表。通过利用这些工具，组织可以提高工作流程透明度，加快开发周期，并交付更有效的AI解决方案以满足用户需求。
管理利益相关者预期和快速整合变化的技术是AI项目中的重大障碍。利益相关者通常期望快速获得结果，而技术进步的快节奏可能导致策略过时。为了应对这些挑战，团队可以实施持续反馈循环，确保利益相关者定期了解并参与项目的进展和迭代。例如，调查或演示会议等工具可以促进持续对话，使预期与现实相符。
您也可以考虑采用适合您组织需求的敏捷框架。这些框架具有独特的方法，这些方法可能最适合您，也可能不适合您。例如，规模化敏捷框架 (SAFe) 非常适合大型商业项目，而大规模 Scrum (LeSS) 更具适应性和精益性。
敏捷固有的灵活性使团队能够根据实时数据和用户反馈调整其方法。这种适应性最大限度地减少了变化的影响，确保项目按计划进行，同时培养在面对意外情况时的韧性文化。最终，利用这些策略使团队能够成功应对AI开发的复杂性，交付符合利益相关者需求的有价值的解决方案。
将敏捷方法与AI产品管理相结合，创建了一种应对迭代开发复杂性的动态方法。敏捷强调灵活性和快速反馈，与AI技术的不可预测性完美契合，使团队能够快速适应新兴挑战和利益相关者期望。
总而言之，应对不可预测性的可行步骤包括：
- 实施持续反馈循环：通过定期调查、演示或审查与利益相关者互动，以确保预期与项目进度一致。
- 利用可视化工具：利用UML图和其他可视化辅助工具来阐明不断变化的需求并促进团队沟通。
- 采用自适应冲刺计划：优先考虑基本功能，并对积压项目保持灵活，允许根据新信息或技术进步快速调整。
- 保持敏捷仪式：定期进行每日站会、回顾会议和计划会议，以根据实时数据重新评估目标和策略。
通过采用这些策略，团队可以有效地管理AI项目中固有的不确定性，同时交付有价值的解决方案。敏捷中的AI对于任何有兴趣进行适应性和按时开发的公司来说都是完美的搭配。