AI-проєкт vs Звичайний IT-проєкт: що має знати PM

"Маю досвід ведення AI-проєктів"— фраза, яку все частіше хочуть бачити в резюме Project Manager'ів. І не дарма: лише у 2024-му кількість публічних AI-проєктів на GitHub зросла на 98%!

Але штучний інтелект ≠ типовий IT. Щоб не провалити свій перший AI-проєкт, PM має розуміти ключові відмінності:

🔹Результат
AI-проєкт має прогнозований, але невизначений результат (модель навчається, а не жорстко програмується).
IT-проєкт — чітко фіксований кінцевий продукт.

🔹Дані
ШІ-продукти залежні від якісного датасету: його треба зібрати, очистити, анотувати. Це займає до 70–90% часу проєкту.

🔹Терміни
AI — це експеримент: дедлайни варто планувати з урахуванням тестів, помилок і гіпотез. Невизначеність — частина процесу.

🔹Оцінка успіху
Метрики замість чеклістів: Precision, Recall, F1-score — саме вони покажуть, чи працює ваша модель.

🔹Команда
CV Engineers, NLP Engineers, ML Engineers — склад AI-команди гнучкий, залежно від цілей. І кожному потрібен PM, який «в темі».

🔹Обов’язки PM-а
Окрім стандартного менеджменту, PM має:
– забезпечити якість і підготовку даних,
– знати життєвий цикл AI-проєкту,
– слідкувати за етикою моделей,
– "перекладати" результати для бізнесу.

AI-проєкт — це не просто розробка, це науково-дослідницька подорож. І вмілий PM — ваш головний гід.
#поради_itcat