随着近来的自动化，机器学习和人工智能趋势，似乎仅AI的应用无法像现在那样改变企业计算，它也具有改变项目管理的能力。人工智能系统的一个众所周知的核心概念是，它们的预测仅与数据一样惊人。人工智能彻底改变了企业制定决策和部署资源的流程。

在过去的几年中，它通过帮助企业在各个行业蓬勃发展而证明了自己的价值。当前，组织使用AI通过使以前认为不可能的事情成为可能来自动执行日常任务。让我们看一下如何实施以人工智能为动力的项目管理，以及它可以带来的各种好处。

人工智能改变了每个业务功能和软件开发不受豁免的方式。人工智能重新定义了开发人员构建产品的方式，因此机器学习有助于加速传统软件开发生命周期。通常，软件开发要求您在创建系统之前先指定要从系统中获得什么。让我们在将AI应用于项目管理之前，先照顾一些至关重要的因素。

与人类相比，人工智能似乎胜过的主流任务是处理大量数据。有无数的例子说明团队成员如何在短短几天内将AI应用到他们的工作中并达到预期的结果，而这花了几个月甚至几个月的时间。

与过去的绩效相比，使用AI进行数据分析可帮助项目经理平稳地运行其项目计划。因此，如果一个项目是长期的或由于其他原因而具有与之相关的平均数据量，则可以使用AI软件来编译数据，以便在数据挖掘后做出决策以得出有价值的结论。

项目管理专家始终致力于确保他们不超出限制。一些研究表明，人工智能项目管理界面可通过多种方式帮助将成本保持在可管理的水平。

据估计，项目经理的时间中有50%以上花费在管理任务上，分析师可以解决。人工智能还可以可视化数据并阐明可能隐藏的流程的瓶颈。

众所周知的事实是，重要的应用程序组件(如软件接口和数据管理)仍使用常规软件。但是，您也可以按照以下说明将ML技术引入SLDC：

开发人员的大部分时间都花在了调试代码上，可以通过使用ML来更改文档阅读，因为开发人员可以通过节省大量时间来基于代码库获得快速的反馈和建议。例如，Java的Codota和Python的Kite。

同时，拥有清晰的代码也很重要，因为它可以使协作更加自然。重构变得非常必要，因为维护干净的代码有时可能会很困难。为了解决这个问题，机器学习被用来分析代码以获得更好的性能。

开发人员还花费更多时间讨论功能并确定产品的优先级。使用来自先前开发项目的数据进行训练的人工智能模型可以帮助评估应用程序的性能，从而帮助业务领导者和团队确定风险更低，影响更大的方法。

软件开发领域以超出预算和时间表而闻名。因此，要做出合理的估算，至关重要的是对环境和团队有更深入的了解，这对于预测工作量和预算很有影响。

基于机器学习的编码助手可以帮助从以前的数据中识别模式。如果工程师在软件开发过程中出错，则编码助手将标记它。因此，ML可用于分析日志并标记需要修复的错误，这使得软件开发人员可以主动解决错误。

将业务需求转换为最佳技术通常需要一个月或几年的时间。但是，机器学习通过帮助每个人开发技术知识很少或较少的技术，从而减少了开发时间。