人工智慧與企業敏捷規劃的未來

人工智慧正迅速融入團隊規劃、優化和管理工作的方式。但對於企業敏捷組織而言，真正的機會在於如何利用人工智慧來減少摩擦，同時確保背景資訊、責任和判斷力牢牢掌握在人手中。 

Digital.ai Sage 被設計為一種輔助功能。 Agility已啟用權限的使用者可以從支援的工作項目存取 Sage，選擇支援的模型設置，配置用於驗收標準的字段，生成內容，然後在輸出內容成為計劃記錄的一部分之前對其進行審核、編輯、拒絕或接受。人工審核仍然是最終的驗收權威。 

這種營運模式揭示了企業人工智慧更廣泛的啟示：在敏捷規劃中最有價值的人工智慧可能並非做出更多決策的人工智慧，而是幫助人類更快做出更充分決策的人工智慧。 

人工智慧規劃問題不在於生成，而在於信任。 

待辦事項梳理在敏捷系統中處於重要地位。驗收標準、使用者故事、需求以及相關的規劃文件決定了團隊對工作的理解、估算、承諾和最終交付成果。 當 AI 產生的內容在缺乏足夠的背景資訊或審核的情況下進入系統時，速度可能會造成一種新的浪費：團隊行動更快，但他們卻把時間花在澄清、糾正或撤銷低品質的計畫輸入上。 

來源經審計 Agility 目錄直接反映了這個問題。它指出，當模型選擇、目標欄位、權限、來源上下文和人工審核等因素未有效控制時，由人工智慧輔助產生的待辦事項內容可能出現不一致或無法審核的情況，這構成了一項風險。此外，它也強調 Sage 的產出結果是可變的、輔助性的，而非確定性的。  企業必須停止以人工智慧產生的內容數量來衡量其價值，而應開始衡量其是否產生可用、可審核的規劃內容。 

在企業敏捷規劃中負責任地使用人工智慧的五項原則 

將人工智慧融入規劃工作流程，而不是將其置於其旁。 

當 AI 在規劃系統之外運作時，使用者通常必須手動重建上下文，在工具之間複製訊息，並決定產生的內容應該如何對應到工作項目。 

當人工智慧在已有決策的環境中運作時，其作用會更加顯著。使用者可以從受支援的資產詳情視圖存取 Sage，並設定跨會話的自訂模型和驗收標準欄位。這樣，使用者就可以針對相關的待辦事項提交限定範圍的請求，而無需使用孤立的通用人工智慧平台。 

當它在規劃框架內運作時，從源項到草稿再到審核變更的路徑就變得更加清晰。其目標是保持上下文的一致性。 

將產生的內容視為草稿狀態，而不是完成狀態。 

人工智慧輔助規劃最重要的治理原則之一是將生成與接受分開。  

这 Agility 目錄明確區分了人工智慧起草和自主決策。其自主模型將目前記錄的 Sage 行為歸類為閱讀/輔助和草稿，候選內容或待處理內容的接受均需手動審核。文件範圍並未涵蓋自主修改或決策。 

產生的驗收標準不應因其由模型產生而具有權威性。它之所以具有權威性，是因為有責任人對其進行了審查，並在必要時進行了修正，最終將其納入規劃記錄。人的決策就如同品質把關。 

賦予團隊可控的彈性，而不是單一通用的AI配置。 

企業敏捷組織很少只有一種工作類型、一種產品背景或一種改進標準。產品負責人和業務分析師可能需要不同的模式。不同的團隊可能對驗收標準有不同的約定。不同的用例也可能受益於不同的支援模型設定。 Sage Customizations 允許已啟用使用者配置支援的模型設定和用於驗收標準的字段，這些設定將對單一使用者永久生效。  

企業需要決定哪些設定可以採納，哪些類型的工作適合人工智慧輔助，應該使用哪些資料來源，以及哪些情況下必須進行人工審核。在這些界限之內，團隊可以保持足夠的靈活性，從而創造出真正有用的體驗。這種營運模式遠比兩種極端模式——不受控制的實驗或僵化的集中式管理——穩健得多。 

衡量質量，而非採用率。 

許多人工智慧專案都以使用情況來評判。有多少人嘗試過這項功能？提交了多少回饋？有多少用戶活躍？這些指標只能告訴你人工智慧是否被使用，卻無法告訴你它是否真的有用。 

这 Agility 目錄建議採用一套更有意義的措施來衡量 Sage 輔助的積壓工作，其中包括： 

• 可接受的輸出率 

• 編輯距離 

• 達到可用驗收標準所需時間 

• 錯誤或不可用的輸出率 

• 審稿者反應 

它還建議測試清晰、模糊和上下文不足的積壓項目；比較提示敏感度；測量重新運行的輸出差異；以及在模型或配置更改後重新測試。 

人工智慧的生產力應該以最終成果的驗收為衡量標準，而非內容生成本身。例如，如果模型產生內容的速度很快，但審查者卻重寫了大部分內容，那麼使用率可能很高，但價值卻很低。如果最終成果的驗收率提高，審閱工作量減少，團隊能夠在不降低品質的前提下更快達到可用的驗收標準，那麼組織就可以證明人工智慧正在發揮作用。 

隨著人工智慧的擴展，應保護人類的決策權。 

人工智慧治理中最重要的問題是：「誰仍然對決策負責？」該目錄的「人類決策權和人工智慧輔助邊界模型」明確地劃分了這項責任。  

人工智慧可以在Sage文檔規定的範圍內協助起草或完善文檔，但最終結果必須由人工審核、編輯、拒絕或重新運行後才能保存。對於優先排序、資金籌措、目標設定、人員配備、發布承諾和例外情況接受等更廣泛的領域，最終決定權仍然歸相應的負責人所有。 

隨著人工智慧技術的日趨成熟，企業應繼續沿用這種模式。優先反映策略，能力反映組織選擇，發布承諾會帶來業務後果，而風險承擔則需要負責任的判斷。 

現在要採取的四個步驟 

首先從一個界限明確的規劃用例開始。 待辦事項梳理和驗收標準產生是很好的例子，因為輸入、草稿、評審和驗收狀態可以清楚分開。避免一開始就設定「人工智慧驅動的規劃」這類模糊的目標。 

在規模化之前，先制定審查協議。 明確哪些人可以使用此功能，哪些來源上下文適用，允許使用哪些受支援的模型和目標欄位設置，由誰審核輸出，以及當輸出被拒絕或 AI 路徑不可用時會發生什麼。 Sage 文件化的工作流程明確保留了審核、編輯、拒絕和回退機制，而不是假設每一代輸出都可用。 

建立人工智慧品質基準。 在擴大使用範圍之前，先評估目前的改進工作量。然後追蹤已接受的輸出、編輯、拒絕、審核時間和達到可用驗收標準所需的時間。目錄建議使用具有代表性的正常情況、模糊情況和上下文不足的情況，而不是僅評估理想的提示。 

保持手動路徑的健康運作。 人工智慧應該加速規劃系統，而不是成為阻礙系統運作的依賴。目錄明確建議，當人工智慧不可用或輸出結果被拒絕時，應回退到人工工作流程。 

外賣 

企業敏捷規劃的下一階段將取決於它們如何巧妙地將人工智慧輔助與人類的背景和決策權結合。 

Digital.ai Sage 為這種轉變提供了一個有用的模型：人工智慧在積壓工作流程中運行，用戶可以配置支援的設置，生成的內容仍然可以審核，並且人類對哪些工作被接受仍然擁有最終決定權。 

企業敏捷性取決於適應力、共識和負責任的決策。人工智慧應該強化這些特質，而不是取代它們。因此，那些能夠最大程度發揮人工智慧優勢的組織會問：“人工智慧可以在哪些方面消除規劃摩擦，同時幫助我們的員工做出更好的決策？”