例如，在软件开发项目中，电子表格中手动记录他们的工作时间。这既耗时又容易出错。借助人工智能，这个过程可以自动化。人工智能被集成到项目管理工具中，用于管理项目的任务和里程碑。一旦开发人员开始一项任务，人工智能就可以自动检测到这一点（例如通过代码存储库中的活动）并开始时间跟踪。
预测分析
人工智能驱动的预测分析可以帮助您创建有效的项目计划并在潜在风险发生之前识别它们。这些工具可以通过分析历史数据并识别趋势和模式来预测可能的时间和预算超支。这种远见有助于您更准确地规划、更好地分配资源，并最终以更少的干扰交付项目。
在软件开发项目示例中，AI定期分析代码并自动检测任务完成了多少。 AI可以根据之前的工作速度和未完成的任务，对一项任务或整个项目的预期完成情况做出精确的预测。
风险管理
人工智能工具可以分析历史数据来预测潜在的项目风险并提出 乌干达电报数据 风险缓解策略。通过尽早识别和缓解潜在问题，您和项目团队可以主动应对风险并避免代价高昂的延误。
通过将实际进度与计划进度进行比较，人工智能可以及早发现潜在的延误并向项目经理发出警报。基于人工智能的工具可以持续分析源代码，并在早期阶段识别潜在的错误、安全漏洞或不一致之处。
正如您所看到的，人工智能在项目管理中最重要的责任领域是相互关联的，结合起来可以带来项目的成功。
德国项目经理仍然使用人工智能来完成更简单的任务
然而，在德国公司中，这种分布看起来与国际平均水平有很大不同。德国项目经理主要看到的是调度优化和任务自动化的好处。人工智能在预测分析中的应用很少。与国际平均水平相比，项目风险管理也表现不佳。因此，接受调查的其他国家似乎倾向于委派更为复杂的任务。