Как Velosio создает оценку проектных рисков на базе ИИ

Для эффективной оценки проектного риска необходимы не только финансовые данные и данные о графике работ. Также важен контекст, предоставляемый людьми, выполняющими работу и финансирующими результат. В этом пошаговом руководстве Том Горбит и Джеймс Томас показывают, как Velosio интегрирует проектную информацию в модель оценки рисков, поддерживаемую искусственным интеллектом. Решение включает в себя слой опыта в Project Operations, слой данных и аналитики для структурированной и неструктурированной информации, а также инфраструктурный слой с использованием Azure Function Apps, Azure AI Foundry, больших языковых моделей и подключений к Microsoft 365. Рабочий процесс начинается с определения заинтересованных сторон проекта, этапов проекта и правил взвешивания. Ответы на опросы, протоколы совещаний и документы сохраняются для анализа, а полученные оценки настроения и сводные баллы представляются на панели мониторинга. Демонстрация также показывает, почему ответ руководителя проекта может иметь другой вес, чем ответ другой заинтересованной стороны. Практический урок прост. Технология важна, но процесс обработки данных также имеет значение. Velosio включила опросы заинтересованных сторон в проектные совещания и требования к взаимодействию, чтобы модель получала необходимые входные данные для поддержки полезного анализа. О компании Velosio: Velosio помогает организациям применять бизнес-приложения Microsoft, облачные технологии и ИИ для решения реальных операционных задач. Посмотрите полную запись вебинара: https://lp.velosio.com/using-ai-for-project-risk-webinar?utm_campaign=50445829-ai-enabled-erp&utm_medium=oso&utm_source=youtube&type=wbn&utm_content=using-ai-for-project-risk #AzureAI #ProjectOperations #ProjectManagement #AIAdoption #MicrosoftDynamics365