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Artificial intelligence (AI), once the stuff of science fiction novels, is now not only a reality but is rapidly breaking into mainstream use. The right AI-based tools allow organizations to bridge disparate data silos, extract meaningful insights from their data, and make better, faster decisions. Learn how the newest innovations in AI can help enterprises speed time-to-value and deliver better business outcomes. Survive and thrive in this latest age of digital disruption.
Et si les principes qui ont transformé le développement de logiciels au cours de la dernière décennie pouvaient être la clé d'une mise en œuvre réussie de l'IA dans votre organisation ? Dans le dernier podcast Mik + One, Mik Kersten, Chief Technology Officer chez Planview, s'est assis avec Patrick Debois, connu comme le parrain "de DevOps," pour explorer cette question.
Un nouveau paradigme émerge dans le développement de logiciels : l'ère du développeur natif LLM. Cette transformation ne consiste pas à remplacer les développeurs par l'IA, mais à redéfinir leur rôle. Rich Sonnenblick, Chief Data Scientist de Planview, explique comment.
Les équipes de développement de logiciels sont soumises à une pression croissante pour fournir des produits de haute qualité plus rapidement que jamais. Pour répondre à ces exigences, les entreprises se tournent vers l'intelligence artificielle (IA) et la gestion de la chaîne de valeur (VSM), des solutions puissantes qui peuvent rationaliser leurs processus et améliorer leur productivité. En intégrant des capacités d'IA dans les pratiques VSM, les entreprises peuvent atteindre de nouveaux niveaux d'efficacité, de prise de décision....
Découvrez comment l'adoption d'une approche structurée de la mise en œuvre de l'IA (évaluation de l'état de préparation, définition d'objectifs clairs, lancement de projets pilotes et mesure continue de l'impact) peut aider les entreprises à accélérer le développement de logiciels.
En 2023, Planview a eu le plaisir de parrainer plusieurs événements du Sommet du WHY : Basilic, Suisse et Philadelphie. Un an plus tard, nous sommes retournés à Philadelphie, puis nous avons traversé le pays pour nous rendre à San Francisco afin d'assister à la 21e} et à la 22e} conférence américaine sur la gestion de projets, de programmes et de portefeuilles organisée par le WHY Summit. Dans ce blog, nous allons éclairer quelques...
Plus d'un an après le dévoilement de ChatGPT, les entreprises introduisent avec prudence de grandes applications basées sur des modèles linguistiques pour une multitude de tâches autrefois miraculeuses. Explorez les avantages et les inconvénients des deux côtés de l'argument "construire ou acheter", ainsi que les cas d'utilisation courants pour soutenir vos aspirations en matière de GenAI.
La plupart des stratégies comportent un taux d'échec de 60-90%. Si les dirigeants veulent que leurs paris sur l'IA soient payants, ils doivent transformer la mise en œuvre de la stratégie de faiblesse organisationnelle en compétence de base. Découvrez pourquoi l'engagement est important, de la stratégie à l'exécution, ainsi que quatre mesures que les dirigeants peuvent prendre pour améliorer l'engagement au sein de leur organisation.
Que vous fassiez vos premiers pas dans le domaine de l'IA ou que vous y reveniez pour la énième fois, vous aurez besoin d'un cadre pour recueillir des idées et hiérarchiser les meilleures, minimiser les risques auxquels vous serez confronté et évaluer en permanence les possibilités qui s'offrent à vous. Ces informations tirées d'une récente table ronde sur l'IA dans l'entreprise constituent la base d'un cadre décisionnel pour les cas d'utilisation de l'IA qui peut être appliqué pour identifier rapidement le bon cas d'utilisation.
Découvrez six anti-modèles courants qui peuvent être intégrés dans votre processus de livraison de logiciels, comprenez leur impact sur l'efficacité et la productivité, et apprenez des stratégies pour y remédier.
Il a fallu plus de 80 ans à AI pour connaître un succès fulgurant. Rich Sonnenblick, Chief Data Scientist de Planview, explique comment les premières versions de l'IA ont évolué vers les innovations d'aujourd'hui, comme ChatGPT, et pourquoi cela ne s'est pas produit plus tôt.
