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Précautions à prendre pour l'intégration de l'intelligence artificielle dans la gestion de projet

Précautions à prendre pour l'intégration de l'intelligence artificielle dans la gestion de projet
Bien que les opportunités offertes par l'intelligence artificielle pour la gestion de projet semblent incroyables, et que certaines de ces capacités existent déjà sur le marché, il y en a quelques points de prudence que les organisations devraient considérer avant de plonger tête baissée dans le bassin des solutions pilotées par l'IA :
 
  1. Ne pas adopter l'IA juste pour l’intérêt de l'IA. Décidez d'abord des fonctions ou capacités dont vous avez besoin, puis trouvez un outil d'IA qui les offre. Avec tant de battage médiatique autour de l'IA, il est tentant de penser qu'il faut l'avoir, mais c'est une perte de temps et de ressources si cela ne répond pas à vos besoins concrets.
 

 
  1. Adoptez une approche progressive. Se lancer totalement dans l'IA dès le départ peut être une erreur, bouleversant complètement tout votre flux de travail et exposant les lacunes potentielles de la solution seulement une fois entièrement mise en œuvre. Comme avec toute nouvelle solution, une approche progressive de l'adoption et de la mise en œuvre est essentielle. Vous voudrez vous habituer au processus pour minimiser les risques, garantir la confiance des utilisateurs et comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas tout au long du processus."
 

 
  1. Préparez-vous à standardiser. L’un des plus grands problèmes dans de nombreuses organisations est la dispersion et l'isolement des données, ce qui les empêche d'obtenir des informations reflétant une image précise et complète. Une solution d'IA aura le même problème si vous ne la standardisez pas. Si le marketing utilise un outil et que le développement de produits en utilise un autre, une solution d'IA ne peut pas intégrer magiquement ces données. Tout le monde doit être sur le même système pour être sur la même longueur d'onde.
 
  1. Méfiez-vous des solutions en "boîte noire". L’un des plus grands risques qui diminue également la confiance dans les solutions d'IA est qu'elles n'expliquent pas comment et pourquoi elles sont arrivées à cette solution. Par exemple, ChatGPT ne cite pas ses sources. Dans un contexte professionnel, les chef de projets ont besoin de savoir d'où viennent les données et comment la solution d'IA est parvenue à ses conclusions, car il peut y avoir des nuances que la plateforme ne comprend pas. Tout comme en algèbre au collège, une plateforme d'IA devrait montrer son travail, pas seulement la réponse finale.
 


 
 
 
 
 
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