AI大模型+织信低代码,在项目管理中的应用实践

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作者:织信低代码 发布时间:23-04-25 17:55 浏览量:2198

随着ChatGPT大火之后,新的AI技术和模型被证明已经具备的很高的使用价值。

诸如Copilot、Midjourney、notion等产品通过AI的加持,已经让用户能够充分地在应用层面感受到了便利性。

原本几天的工作通过AI模型,可能只需要1分钟就能完成。可以大胆的预测,这种革命性的生产力突破将会在更多的领域开花结果。

自从我们上次发布AI自动建模之后,织信低代码也继续进行了大胆的尝试。

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这一次,我们把AI做进了项目管理,基于AI高效的数据处理能力和智能分析,让项目管理更加智能化。

 

一、WBS任务分解

我们发现AI的WBS分解能力并不亚于人工,AI可以基于项目情况、成员的技能、经验和工作负载,自动分配任务和分工,从而提高团队的协作效率和工作效率。

我们仅需要在系统中点击【询问AI】,AI会自动抓取项目的信息并且基于织信低代码提供的WBS编制需求,快速生成一套任务内容。例如:请基于当前项目信息,生成一套WBS任务,并合理进行任务排期。

当然如果不满意,我们还可以持续提供需求让AI来进行修改,例如:概念模型制作任务的时间比较长,请帮我把概念模型制作工作任务的执行周期压缩到2个月内。

 

二、知识库自动生成

在大型项目中,知识的共享是非常重要的事情。

但是当下的现状是大量的项目工作知识过往都是停留在各类文档中,遇到问题时需要逐级查找起来比较麻烦。

我们将项目知识和工作任务进行了深度的绑定。开启任务知识匹配功能。

系统将为每一项任务自动匹配对应所需要的知识支持,用户如果遇到问题,可以轻松查阅。

 

三、实施风险预估

在过去,系统的自动化风险识别,往往只能停留在具体的数值、属性上面。

例如识别延期任务并标红。

但是当系统增加了AI的能力后,可以综合更多的信息要素,并且基于AI的经验和人为定义的规则,进行更加综合性的判断。

给出的风险评估也不再是单纯的标识,而可以结合AI的知识储备,给出更加科学的风险防范建议。

能更好的帮助项目管理者去降低项目风险隐患。

 

结语:

以上只是我们利用AI技术在项目管理中应用的一小部分示例。

可以看出通过AI的加持,在某些场景下,已经能够帮助到项目人员解决很多的重复工作的问题了。

随着未来AI相关的模型,拥有更加强大的智能和API拓展服务。相信还能够融入到更加复杂的业务场景中去,帮助项目人员优化项目流程,提高工作效率。

如果您在项目管理领域也有新的想法,可以联系我们,我们将发挥自身的专业能力,为您解决难题,实现高效数字化办公。

织信已经累计为20多个行业,30000+企业用户提供低代码技术支持。在不同的行业,提出深度场景解决方案,致力于成为企业数字化转型首选方案。

 

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