애자일 프로젝트 관리 및 스크럼 마스터리에 대한 AI의 영향은 생각보다 빠르게 "흥미로움"에서 "완전한 게임 체인저"로 바뀔 것입니다. 우리 팀과 저는 AI와 소프트웨어 제작의 교차점에서 수년을 보냈으며 제품 관리자, 제품 소유자 및 프로젝트 관리자, 스크럼 마스터 등과 흥미로운 대화를 나눴습니다. 아마 당신 같은 사람들이 있을 거예요. 그래서 AI가 애자일, 스크럼, 프로젝트 관리 등 어떤 방향으로 나아가고 있는지에 대해 글을 쓰고 싶었습니다. 정말 좋은 AI는 여전히 매우 친환경적입니다. 이 기술이 모두 준비된 것은 아니지만, 앞으로 6개월 안에는 될 것이라고 목을 내밀고 말씀드리겠습니다. 요약: AI를 안전하게 통합하는 방법을 알아보기에는 너무 늦을 때까지 방치하지 마십시오. 민첩한 계획 개발 팀이 중요한 질주를 하고 있는데 갑자기 예상치 못한 문제가 발생하여 전체 프로젝트 일정이 중단되었습니다. 기술 분야에서는 이러한 문제로 인해 시간과 리소스 측면에서 막대한 비용이 소요될 수 있습니다. 또한 이를 경영진과 잠재적으로 고객에게 설명하는 방법을 찾아야 합니다. 하지만 AI가 잠재적인 문제가 발생하기 전에 이를 예측하고 완화하는 데 도움이 될 수 있다면 어떨까요? AI 기반 예측 분석을 시작하세요. 예측 AI 솔루션은 과거 데이터를 활용하고 고급 기계 학습 알고리즘을 사용하여 패턴을 분석하고 추세를 식별하며 프로젝트 경로의 잠재적 장애물을 예측할 수 있습니다. 몇 가지 예를 들어보겠습니다. . 인간의 추정에는 본질적으로 결함이 있습니다. 우리는 그것을 할 수 있는 환경이 아닙니다. AI는 현실적인 스프린트 계획, 릴리스 계획 및 더 나은 리소스 할당을 가능하게 합니다. 추정 . AI는 인간보다 훨씬 더 일관되게 그리고 평균적으로 더 빠르게 위험과 병목 현상을 찾아낼 수 있습니다. 즉, 문제가 발생하기 전에 완화할 수 있습니다. 위험 . AI 기반 분석을 통해 제품 백로그의 우선순위를 효율적으로 지정하고 적응적으로 우선순위를 다시 지정할 수 있습니다. AI를 활용하면 이 프로세스에 대한 오버헤드가 훨씬 줄어들고, 종속성을 찾아내고 모든 사람이 자동으로 중요한 사항에 전략적으로 정렬되도록 할 것입니다. 우선순위 협동 성공적인 팀의 중추는 협업과 효과적인 커뮤니케이션에 있습니다. Agile 그러나 모든 사람을 같은 내용으로 유지하는 것은 엄청난 시간 낭비입니다. 잘못된 의사소통(및 그 결과)은 제가 대화를 나눈 PM들이 가장 많이 언급한 불만 사항 중 하나입니다. (프로젝트와 팀의) 복잡성이 증가함에 따라 이는 기하급수적으로 증가합니다. 엔지니어와 PM이 이나 Teams를 따라잡거나, 오래된 메시지를 검색하여 리소스를 찾거나, 프로젝트의 다른 영역에서 수행된 작업을 파악하는 데 매일 몇 시간을 소비하는지는 말할 것도 없습니다. Slack 대부분의 팀에서는 정보 검색에 소요되는 시간이 필요합니다. 하지만 AI는 그 '사용한 시간'을 '낭비한 시간'으로 바꿔줄 것이라고 생각합니다. 예를 들어보겠습니다: AI는 작업 중인 모든 프로젝트에서 일어나는 모든 일을 이해하고 Jira, Slack, Teams, GitHub와 같이 사용하는 도구에서 중요한 정보를 표면화할 수 있습니다. 더 이상 트롤링을 하지 않습니다. 이제 LLM은 프로젝트 진행 상황, 위험 등에 대해 원하는 질문을 하고 간결하고 실행 가능한 답변을 제공할 수 있을 만큼 충분히 훌륭합니다. 모든 것을 아는 AI. 우선, AI 세계에서는 진행 상황 업데이트나 데이터 요약에 대한 회의에 시간을 보낼 필요가 없어야 합니다. 회의는 더욱 전략적이고 창의적이 될 것입니다. 나는 소프트웨어 분야에서 이 일에 뛰어들지 않을 사람을 많이 모릅니다. 더 적은 수의 회의가 더 좋습니다. 지속적인 개선 지속적인 개선은 애자일 방법론, 즉 애자일 선언문에 내재되어 있습니다. 이는 각 스프린트에서 팀의 효율성, 생산성 및 효율성을 향상시키는 것입니다. 저는 AI가 지속적인 개선이 이루어지는 방식에 있어 중요한 변화(원하는 경우 "단계별")를 위한 기회를 나타낸다고 생각합니다. 이것이 귀하의 팀에 어떻게 나타날 수 있는지 살펴보겠습니다. AI를 사용하여 코드 검토 및 배포와 같은 프로세스를 지원하는 것은 이미 가능하며, 개발 프로세스 자체에는 사용 가능한 풍부한 도구가 있습니다. 품질. 여기에 대해 자세히 썼습니다. AI는 이미 팀의 성과를 이해하고, 패턴을 식별하고, 데이터 기반 결정을 내려 프로세스를 개선하는 데 도움을 주고 있습니다. 성능 통찰력. 높은 수준의 통찰력부터 매우 세분화되고 구체적인 통찰력에 이르기까지 모든 면에서 인간보다 훨씬 더 능숙할 것입니다. 이를 사용하여 개선이 필요한 영역을 찾아냅니다. 실시간이며 시간 오버헤드가 거의 없으므로 모든 작업의 속도가 빨라지고 민첩한 계획 프로세스가 훨씬 더 역동적일 수 있습니다. 모든 사람이 자신의 기술과 강점 또는 성장 기회에 맞는 작업을 수행하고 있는지 확인하세요. 그것은 윈윈(win-win)이다. 생산성을 높이고 보다 지원적인 문화를 조성할 수 있습니다. 자원 할당. 다음은 무엇입니까? 잠시 과대광고를 접어두자. 현재로서는 전통적인 프로젝트 관리 및 스크럼 관행을 점검하기 위해 AI를 수용하는 것이 반드시 필요한 것은 아닙니다. 결국 기술의 대부분은 베타 버전의 AI 도구가 많거나 여전히 오래된 기본 모델(예: 괜찮지만 세상을 바꾸지는 않을 GPT-3)을 사용하는 매우 친환경적입니다. 경쟁사를 압도합니다. 하지만 이 시계는 내가 기억하는 그 어떤 비유적인 시한폭탄보다 빠르게 움직이고 있습니다. AI 소프트웨어 개발 도구를 적어도 부분적으로 채택하는 것이 더 이상 사치가 아니라 필수가 되기까지는 몇 년이 아니라 몇 달의 문제가 될 것입니다. 올바른 도구를 안전하게 채택하고 통합하는 것은 애자일 주기를 위한 도구에 대한 결정을 내리는 팀 구성원에게 가장 큰 과제가 될 것입니다. AI의 발전을 따라가는 것은 거의 정규직입니다. 그래서 저는 특히 소프트웨어를 만드는 사람들을 위한 간결하고 실용적인 뉴스레터를 만들어 여러분이 변화하는 상황을 파악하는 데 도움을 드리고자 했습니다. AI 열성팬으로 구성된 저희 팀과 저는 어떤 도구가 있는지, 어떤 개발 단계에 있는지, 어떻게 사용할 수 있는지 등 중요한 뉴스를 선택하여 소음을 줄이고 중요한 것에 집중할 수 있도록 돕습니다. 함께 타고 싶으시면 여기에서 등록하실 수 있습니다. 에도 게시되었습니다. Stepsize

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AI는 어떻게 민첩한 프로젝트 관리를 변화시킬까요?

너무 오래; 읽다

Alex Omeyer

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