嵌入人工智能的项目管理平台

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　　随着AI技术的日渐成熟，人工智能AI技术也渐渐被运用到企业管理软件当中，以通过AI技术协助企业提高工作效率。为适应现代化企业发展的步伐，企业纷纷上线信息化管理系统，以期借助信息化管理手段，提高企业管理效益，增强企业竞争力。如今，随着企业项目管理的需求，人工智能技术已进入项目管理软件中，成为企业项目管理的得力助手。

　　一、潜入人工智能项目平台的好处

　　1、快速原型制作：在AI出现之前，开发团队需要花费大量时间将客户业务需求转换为技术。如今，ML通过帮助专业知识不足的开发人员提高效率来减少开发时间和进程。

　　2、风险评估：在软件开发中，对风险评估做出重要决策非常复杂，并且还要考虑周期和预算。启动项目后，内部相互依存关系和外部环境又会产生各种可能性和概率数据。作为人类，我们存储和复制这些数据的能力有限。

　　AI能帮助你按需收集参数和数据。使用AI模型，我们可以从开始到结束日期收集项目数据。通过这种方式，你可以获得当前正在开发的项目的实际时间表。

　　3、分析和错误处理：基于AI的编程可帮助开发者轻松识别历史数据模式和常见的人为错误。在开发过程中，如果我们犯了这样的错误，那么编码助手将对此进行标记。部署应用程序后，ML可用于分析日志和标记错误，甚至可以修复错误。

　　这使应用程序开发人员可以主动纠正错误。也许将来AI可以在没有人类参与的情况下独立纠正应用程序错误。

　　4、编程助手：在没有AI的软件开发中，开发人员的大部分工作时间花在了代码调试和文档编制上。通过使用ML实现的智能编码助手，开发人员可以基于代码库获得快速反馈和建议，从而节省了大量时间。代码助手的最佳示例是Pythons的Kite和Java的Codota。

　　5、战略决策：开发人员花费了大量时间来讨论功能和产品的优先级。通过使用来自过去开发项目的数据进行训练的AI模型，可以评估应用程序的性能，从而帮助业务领导者和工程团队制定将风险最小化和影响最大化的方法。

　　6、精确估算：软件开发项目是超出时间表和预算的“惯犯”。因此，要做出合理的预算，必须对团队和项目背景有深刻的了解，你可以使用过去项目中的数据(例如用户案例，成本估算和功能定义)来训练ML模型。事实证明，这对预测工作量和预算非常有帮助。

　　二、泛普软件项目管理软件人工智能技术体现在哪些方面呢?

　　1、项目机器学习

　　机器学习是为了能够让使用者和输入数据等处获得知识，从而解决更多的问题，减少错误，提高解决问题的效率。项目机器学习可以收集包括：项目群依赖、基线、收入、资源、变更、费用、承诺、销售、产品材料、问题、采购等的项目要素数据，并提供给机器学习，

　　将高层的数据与细微要素关联起来，确保项目数据的精确性，提高项目实施成功率。

　　2、承诺管理

　　承诺管理是要求用户清楚自己的能力与责任，以及需要依赖哪些因素才能完成任务。项目管理软件的承诺管理能够同时把项目与规划要素与商业目标、战略、交付时间与资源、约束费用、法律义务等联系起来并结盟。

　　通过系统人工智能技术捕获每个项目参与者的个人承诺行为，供给机器学习，通过系统自动追踪责任以及加强问责，确保项目每个环节都能正常运营。

　　3、资源分配

　　资源分配是项目活动中不可缺少的一个环节，项目的日程变更会直接影响到项目资源的分配以及其他与之分享资源的项目资源分配情况，可以说，资源分配每一天都有可能发生变动，如果不能及时发现资源变动所带来的影响，就无法及时作出资源调整。

　　项目资源管理软件的资源分配可以学习人类技能、借鉴其发展、成就、流动性和偏好数据，学习各个项目资源之间的依赖性和资源变动的风险性，并将资源费用信息结合起来，为活动项目资源分配重新提出建议或者自动分配资源。

　　4、成功因素学习

　　项目管理软件设这个功能的出发点主要是希望通过系统的自动检测积极的利益相关者的行为，供给机器学习并生成数据，提高项目实施成功率。

　　5、绩效预测

　　绩效是企业最为关注的部分，而项目绩效的关联因素很多，靠人为的项目绩效预测与管理是远远不够的项目管理软件的绩效预测功能，是基于先前学习的利益相关者的技能、负荷能力、作出的承诺、行为、部因素等进行综合评估与处理，精确预测项目与项目群的绩效，修正项目计划，或者对项目计划提出新的建议。

　　泛普软件以“一个设计一个系统”为设计理念，将每个元素当作独立的个体，然后通过设计建立元素之间的关系来实现一体化，这对于传统企业管理软件来说是一个很大的突破。第八管理的“一个设计一个系统”一体化管理软件 涵盖了“CRM客户管理、PM项目管理、SPM采购与供应商管理、OA办公自动化、BI商业智能、HCM人力资源管理、O2O管理”等，集企业所有运营模块于一同一个平台上协同工作，完美地支持了数据的实时整合，帮助企业实现业务流程的全面管理和信息实时共享。