更进一步，小程序开发公司会发现敏捷方法在这个世界人工智能（大赦国际）和机器学习有望开启创新和效率的新高峰。利用敏捷的AI和ML开发团队将继续加快部署尖端解决方案，同时迅速适应新的趋势和技术。团队成员之间加强协作和沟通将推动更有效和以客户为中心的AI和ML应用程序的创建。最终，2024年敏捷和AI/ML开发的结合将推动许多技术进步。
就像埃里克·里斯在书中提到的，精益启动（2011），""在技术迅速进步的时代，敏捷方法为人工智能和XML团队提供了一个框架，使它们能够快速地转向，对变化作出反应，并不断改进其模型和系统。"随着AI和ML以惊人的速度发展，组织必须有一个高效和适应性强的开发过程。敏捷作为一种项目管理方法，强调迭代开发、持续改进和对变化的快速响应，为AI和ML开发提供了一个有希望的解决方案。
本文将讨论为什么敏捷应用于人工智能和ML世界的前五个原因：
敏捷最显著的优势之一是它能够加速人工智能和ML解决方案的开发和适应。敏捷的迭代性使团队能够在开发周期短，快速测试、验证和部署新的算法和模型。这种快速的开发速度使AI和ML团队能够确保他们的解决方案始终是最新的，并为性能优化。其中一个例子是微软该公司使用敏捷的方法开发了由ii驱动的科塔纳虚拟助理。通过使用敏捷的方法，他们能够加速这种开发，并适应市场和用户行为的变化。他们迅速为产品添加了新的功能和功能，以回应用户的反馈。
敏捷促进不断改进的文化，鼓励人工智能及人工智能小组在整个发展进程中定期完善和加强其解决办法。通过在迭代周期中工作并吸收利益攸关方和最终用户的反馈意见，AI和ML团队能够识别和解决问题，调整其算法和模型，并提高其解决方案的总体质量。Uber铁路公司，使用敏捷的方法来开发它的人工智能定价算法。通过使用迭代方法，他们能够不断地完善和改进算法，从而提高定价的准确性和有效性。
埃西使用敏捷的方法来开发它的人工搜索算法。通过跨不同团队和部门的协作，在线零售商能够开发出一种考虑用户行为和偏好的高效搜索算法。ETY促进团队成员之间的协作和交流环境，这对成功开发AI和ML解决方案至关重要。汇集各种专门知识，促进跨职能合作，可以推动创新，创造更有效的解决办法。
在他的书里敏捷软件开发：合作游戏（2001年），阿利斯蒂尔·科伯恩指出：C工作、交流和信任是敏捷的关键组成部分，它推动了成功的AI倡议。与利益攸关方密切合作，AI团队可以创建既创新又符合业务需求的解决方案。”
敏捷使AI和ML团队能够更好地应对市场、行业趋势和客户需求的变化。电子商务巨头，亚马逊河，使用敏捷的方法来开发它的ii驱动的产品推荐引擎。这种方法使他们能够不断改进和完善产品推荐引擎，从而提高销售和客户满意度。
较短的开发周期和迭代式改进使团队能够迅速抓住和解决问题，减少代价高昂的错误和项目延迟的可能性。对于方法本身，2024年的业务方法是预测演变和增长，随之而来的是新的进展和改进，这些进展和改进将决定项目管理的未来。软件开发。
迈克·科恩，斯库姆联盟，在他的书里以敏捷完成（2010），“随着敏捷方法的成熟，我们期望看到更多的组织接受不断改进的文化，在这种文化中，团队能够进行实验，从失败中学习，并调整自己的流程，以更好地为客户和利益攸关方服务.”
医疗保健公司，塞纳，运用敏捷的方法发展其以人工智能为动力的临床决策支持系统。通过使用迭代方法，它能够在受控制的环境中测试和完善系统，减少出错的风险，并确保系统安全有效地用于临床环境。这种做法还使它们能够对法规和行业标准的变化作出快速反应。
2024年，以AI为动力的项目管理工具有望彻底改变敏捷团队管理工作的方式。你可能想看看的三种好工具是：
吉特布GITUB是一个流行的代码存储库和版本控制工具，可以用来管理AI和ML项目中的敏捷工作流。像谷歌和亚马逊这样的公司已经使用了github来管理他们的AI和ML项目，使他们能够与其他开发人员和研究人员有效地协作，并确保有效地跟踪和管理代码更改。
软件：这是一个专门为敏捷方法设计的项目管理工具。像塞纳和斯威芬这样的公司已经使用它来管理他们的人工智能和ML项目，使他们能够追踪进展，识别和解决问题，并确保每个人都能有效地共同努力，以实现一个共同的目标。
火把：PYTAN是一个流行的ML框架，可用于将敏捷方法应用于人工智能和ML项目。像特斯拉和Facebook这样的公司已经使用了PITUT开发了非常复杂的人工智能和ML系统，使他们能够快速迭代，适应市场和用户行为的变化。
这些工具将自动化重复任务，简化项目工作流程，并提供实时数据分析，以帮助团队快速做出知情决定。以下是由AI驱动的项目管理工具能够自动化的一些重复任务的例子：
任务分配：自动化的任务分配使团队成员能够专注于完成工作，而不是行政任务。这些工具可以根据团队成员的技能、工作量和可用性自动分配任务，确保任务得到公平和高效的分配。
最新情况*自动状态更新提供任务完成和项目进展的实时更新，帮助团队成员随时了解情况，确保每个人都与项目目标和时间表保持一致。
数据输入：数据输入过程的自动化使团队成员能够花费更多的时间来创造性地解决问题。例如，这些工具可以自动填充来自不同来源的数据，减少手工数据输入的需要。
会议时间安排：自动会议时间安排消除了团队成员之间来回沟通的必要性。例如，这些工具可以使用自然语言处理（NLP）算法来理解会议请求和根据团队成员的可用性安排会议。
时间追踪：这些工具可以使用ML算法自动追踪每个任务上花费的时间，提供项目进度和资源利用的实时数据分析。
将人工智能和敏捷方法纳入决策进程将加强质量和速度关于2024年的商业决策。AI驱动的数据分析将使企业能够从大量数据中确定模式、趋势和见解，这些数据随后可用于为市场细分、产品开发、供应链优化、风险管理和人才管理的战略决策提供信息。世界各地的大公司一直能够领先于其竞争对手，推动增长和创新。以下是一些战略决策的例子，这些决策可以通过由AI驱动的数据分析提供信息，并借助于敏捷方法，还有一些公司使用了这种方法：
市场细分：客户行为的识别模式和趋势可用于为市场细分战略提供信息。例如，网飞公司使用人工智能算法分析用户查看行为并提供个性化建议.这使网飞公司得以完善其市场细分战略，并提高用户参与度。
产品开发*由信息技术驱动的数据分析可以为产品开发决策提供信息，帮助企业确定客户需求和偏好。例如，可口可乐采用人工智能算法分析社交媒体数据，找出客户的新趋势和偏好。这导致了快速的原型，实验和开发新的产品，更符合客户的期望。
供应链优化*由信息技术推动的数据分析有助于企业查明供应链中的瓶颈和效率低下。亚马逊使用人工智能算法优化物流网络，缩短交货时间，降低成本.通过将AI驱动的数据分析与敏捷的方法学（如持续改进和实验）相结合，亚马逊已经能够不断地完善和优化其供应链流程。
风险管理由信息技术推动的数据分析将有助于企业确定潜在风险，并采取积极措施减轻风险。美国运通使用人工智能算法分析交易数据并找出潜在的欺诈行为.通过将由A-I驱动的数据分析与连续监测和快速反应等敏捷方法结合起来，这类公司可以最大限度地减少欺诈性交易的风险，并保护其客户的财务数据。
人才管理：大赦国际可以帮助确定空缺职位的最佳候选人，并提高雇员留用率。例如，希尔顿国际使用人工智能算法分析员工数据，找出导致员工更替的因素.通过将由ai驱动的数据分析与敏捷方法相结合，希尔顿全球公司已经能够改进其人才管理流程，留住高绩效员工。
小程序开发公司可以说2024年将是企业寻求利用人工智能和敏捷方法学的力量的一个令人兴奋的时期。这些技术的融合将导致改进项目管理、数据驱动决策、以客户为中心的产品开发以及加强协作和交流。接受这种协同作用的组织将有能力从提高效率、竞争力和客户满意度中获益，为在日益复杂和快节奏的商业环境中取得长期成功奠定基础。
