Comment l'IA va-t-elle changer la gestion de projet agile ?

L'impact de l'IA sur la gestion de projet agile et la maîtrise de Scrum passera d'« intéressant » à « changement de jeu total » plus rapidement que vous ne le pensez.

Mon équipe et moi avons passé des années à l'intersection entre l'IA et la création de logiciels, et nous avons des conversations fascinantes avec des chefs de produit, des propriétaires de produit et des chefs de projet, des maîtres Scrum, etc. Probablement des gens comme vous.

J'ai donc voulu écrire sur la direction dans laquelle l'IA prend l'agilité, la mêlée et la gestion de projet.

Une très bonne IA est toujours très verte. Toute cette technologie n'est pas prête, mais je vais m'avancer et dire que ce sera dans les six prochains mois.

TL; DR : N'attendez pas qu'il soit trop tard pour explorer comment intégrer l'IA en toute sécurité.

Planification agile

Votre équipe de développement est au milieu d'un sprint crucial, et soudain, un problème imprévu survient, perturbant l'ensemble du calendrier du projet.

En technologie, de tels contretemps peuvent vous coûter cher en termes de temps et de ressources. De plus, vous devez trouver comment expliquer cela à la direction et potentiellement à votre client.

Et si l'IA pouvait vous aider à anticiper et à atténuer les défis potentiels avant même qu'ils ne surviennent ?

Entrez dans l'analyse prédictive basée sur l'IA.

En puisant dans les données historiques et en utilisant des algorithmes avancés d'apprentissage automatique, les solutions d'IA prédictive peuvent analyser les modèles, identifier les tendances et prévoir les obstacles potentiels sur le chemin de votre projet.

Permettez-moi de donner quelques exemples.

• Estimations . Les estimations humaines sont faussées par nature. Nous ne sommes tout simplement pas câblés pour le faire. L'IA permettra une planification réaliste des sprints, une planification des versions et une meilleure allocation des ressources.
• Risques . L'IA sera en mesure de détecter les risques et les goulots d'étranglement de manière beaucoup plus cohérente et - en moyenne - plus rapidement que les humains. Cela signifie que vous pouvez les atténuer avant qu'ils ne causent des problèmes.
• Priorisation . L'analyse basée sur l'IA sera en mesure de hiérarchiser et de reprioriser de manière adaptative votre backlog de produit de manière efficace. Il y aura beaucoup moins de frais généraux liés à ce processus lorsqu'il sera piloté par l'IA, et il détectera les dépendances et maintiendra tout le monde stratégiquement aligné sur ce qui compte automatiquement.

Collaboration

L'épine dorsale de toute équipe Agile réussie réside dans la collaboration et la communication efficace.

Mais garder tout le monde sur la même page est une énorme perte de temps.

La mauvaise communication (et ses conséquences) est parmi les frustrations les plus mentionnées des PM à qui je parle. Cela croît de façon exponentielle à mesure que la complexité (des projets et des équipes) augmente.

Et cela sans parler des heures de chaque jour que les ingénieurs et les chefs de projet passent à rattraper Slack ou Teams, à parcourir d'anciens messages pour trouver des ressources ou à déterminer le travail qui a été fait dans d'autres domaines du projet.

Ce temps consacré à la recherche d'informations est, pour la plupart des équipes, nécessaire. Mais je pense que l'IA transformera ce "temps passé" en "temps perdu".

Permettez-moi d'illustrer:

• Plus de chalutage. L'IA sera en mesure de comprendre tout ce qui se passe sur chaque projet sur lequel vous travaillez et de faire ressortir les informations critiques des outils que vous utilisez comme Jira, Slack, Teams et GitHub.
• IA omnisciente. Les LLM sont désormais plus que suffisants pour vous permettre de poser toutes les questions que vous souhaitez sur l'avancement du projet, les risques, etc., et vous donner une réponse concise et exploitable.
• Moins de réunions, mieux. D'une part, il ne devrait pas être nécessaire dans un monde d'IA de passer du temps dans des réunions sur les mises à jour des progrès ou la synthèse des données. Les réunions seront plus stratégiques et créatives. Je ne connais pas beaucoup de gens dans le domaine du logiciel qui ne sauteraient pas sur celui-ci.

Amélioration continue

L'amélioration continue est inhérente à la méthodologie agile, le manifeste agile. Il s'agit d'améliorer l'efficacité, la productivité et l'efficacité de votre équipe à chaque sprint.

Je pense que l'IA représente une opportunité de changement significatif - ou "d'intensification" si vous préférez - dans la façon dont l'amélioration continue se produit.

Voyons à quoi cela pourrait ressembler pour votre équipe.

1. Qualité. Il est déjà possible de prendre en charge des processus tels que la révision du code et le déploiement avec l'IA, et le processus de développement lui-même dispose d'une multitude d'outils. J'ai écrit en profondeur à ce sujet ici.

   
   

2. Aperçu des performances. L'IA est déjà disponible pour vous aider à comprendre les performances de votre équipe, à identifier des modèles et à prendre des décisions basées sur les données pour améliorer vos processus.

Il sera beaucoup plus apte que les humains à tout, des informations de haut niveau aux informations très granulaires et spécifiques. Utilisez-les pour identifier les domaines à améliorer. C'est en temps réel et n'a presque pas de temps système, ce qui accélère le tout et signifie que le processus de planification agile peut être beaucoup plus dynamique.

3. Affectation des ressources. Assurez-vous que chacun travaille sur les tâches qui correspondent à ses compétences et à ses points forts, voire à ses opportunités de croissance. C'est un gagnant-gagnant. Vous augmentez la productivité et vous favorisez une culture plus solidaire.

Et ensuite ?

Baissons le battage médiatique pour un moment. À l'heure actuelle, adopter l'IA pour réviser la gestion de projet traditionnelle et les pratiques Scrum n'est pas un must absolu. Après tout, une grande partie de la technologie est très verte, avec de nombreux outils d'IA en version bêta ou utilisant encore d'anciens modèles sous-jacents (comme GPT-3, ce qui est bien mais ne changera pas le monde.) Vous ne perdez probablement pas beaucoup du terrain sur vos concurrents.

Cependant

Cette horloge tourne plus vite que n'importe quelle bombe à retardement figurative dont je me souvienne.

Il faudra des mois, et non des années, avant que l'adoption au moins partielle des outils de développement de logiciels d'IA ne soit plus un luxe mais une nécessité.

Adopter et intégrer les bons outils en toute sécurité sera le plus grand défi pour les membres de l'équipe qui prennent des décisions sur les outils pour le cycle agile.

C'est à peu près un travail à temps plein pour suivre les progrès de l'IA.

J'ai donc créé une newsletter concise et pratique spécifiquement pour les créateurs de logiciels, pour vous aider à rester au courant de ce qui change.

Mon équipe de passionnés d'IA et moi-même sélectionnons les actualités qui comptent - quels outils existent, à quel stade de développement ils en sont et comment ils peuvent être utilisés - pour vous aider à réduire le bruit et à vous concentrer sur ce qui compte.

Vous pouvez vous inscrire ici si vous souhaitez participer à la balade.

Également publié sur Stepsize .