人工智能（AI）已經(jīng)正式進(jìn)入商業(yè)領(lǐng)域，33%的員工表示，他們工作的企業(yè)已開始整合新的AI工具或技術(shù)來改進(jìn)業(yè)務(wù)實(shí)踐[1]。這些工具的應(yīng)用領(lǐng)域往往取決于企業(yè)能夠從中獲得相當(dāng)?shù)氖找妗?/p>

為了探討AI如何改善業(yè)務(wù)實(shí)踐，我們采訪了需求生命周期解決方案公司Modern Requirements總裁兼創(chuàng)始人Asif Sharif。該公司在需求管理方面提供豐富的專業(yè)方法，供開發(fā)團(tuán)隊(duì)在產(chǎn)品開發(fā)生命周期中用于記錄、追蹤、分析、優(yōu)先排序和建立需求。

Asif Sharif是一位企業(yè)家和遠(yuǎn)見者，在信息技術(shù)領(lǐng)域擁有數(shù)十年的豐富經(jīng)驗(yàn)。他是Modern Requirements的CEO兼創(chuàng)始人，該公司是一家先進(jìn)技術(shù)公司，憑借屢獲殊榮的Modern Requirements4DevOps工具徹底改變了需求管理。

此外，該公司近期開發(fā)并推出了Copilot4DevOps，這是一款用于需求管理和開發(fā)運(yùn)維的AI解決方案。Asif還是Codeless ONE的推動(dòng)者，這是一個(gè)專為平民開發(fā)者設(shè)計(jì)的開創(chuàng)性無代碼平臺(tái)。Asif在這些不同領(lǐng)域的成就，充分展現(xiàn)了他對(duì)改變技術(shù)格局、賦能各層級(jí)用戶的不懈努力。

Sharif解釋道：“在系統(tǒng)開發(fā)中，需求是貫穿產(chǎn)品生命周期的所有工作的根基。需求定義了這個(gè)產(chǎn)品需要什么。如果需求錯(cuò)了，其他一切都會(huì)出錯(cuò)。”

行業(yè)研究證實(shí)了這一觀點(diǎn)。根據(jù)項(xiàng)目管理協(xié)會(huì)（PMI）的數(shù)據(jù)，需求管理不準(zhǔn)確是項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)不了初始目標(biāo)的常見原因[2]。

在35年的業(yè)內(nèi)生涯中，Sharif親眼目睹了這種令人遺憾的失敗發(fā)生在多個(gè)行業(yè)中，從醫(yī)療設(shè)備到銀行業(yè)。他也非常熟悉阻礙企業(yè)有效管理產(chǎn)品需求的挑戰(zhàn)，并掌握了消除這些問題的技術(shù)解決方案。

PART.01

需求管理面臨的挑戰(zhàn)

當(dāng)被問及需求管理中常見的挑戰(zhàn)時(shí)，Sharif解釋道：“要定義需求，就需要各種各樣的信息，這些信息在多個(gè)層次和維度上都相互關(guān)聯(lián)，而這種關(guān)聯(lián)性必須體現(xiàn)在系統(tǒng)中，才能有效地管理需求。”

另一個(gè)重大挑戰(zhàn)是擴(kuò)展需求管理工具和流程，以適應(yīng)產(chǎn)品的復(fù)雜性。“比如，你正在開發(fā)超聲波機(jī)器，或者為保險(xiǎn)公司構(gòu)建金融系統(tǒng)，這些都是很復(fù)雜的系統(tǒng)。它們會(huì)涉及許多的方面和聯(lián)系，要定義它們的需求會(huì)更加困難。”

Sharif強(qiáng)調(diào)的第三個(gè)挑戰(zhàn)是確定產(chǎn)品開發(fā)生命周期的長(zhǎng)度。他表示：“生命周期的長(zhǎng)度取決于產(chǎn)品的復(fù)雜性，而且差異巨大。如果是初創(chuàng)公司，它的生命周期視角可能非常短，需求模型可能不會(huì)超過三個(gè)月。而像超聲波機(jī)器這類多年期項(xiàng)目可能需要好幾年時(shí)間。所以，你的需求管理實(shí)踐不僅要適應(yīng)生命周期的長(zhǎng)短，還要根據(jù)在此期間可能出現(xiàn)的意外情況靈活調(diào)整。”

為了應(yīng)對(duì)這樣的挑戰(zhàn)，Sharif建議團(tuán)隊(duì)在考慮所處環(huán)境的需求與限制的同時(shí)，盡可能保持敏捷性。“明智的做法，就是弄清楚什么才是真正適合自己的。我的建議是盡可能地輕量化，但不要過度簡(jiǎn)化。”

PART.02

AI在需求管理中的應(yīng)用

近期，Sharif運(yùn)用AI的巨大力量克服了需求管理中的一些重大挑戰(zhàn)，首先是從撰寫系統(tǒng)需求這一艱巨任務(wù)入手。

撰寫系統(tǒng)需求（無論是軟件、硬件還是固件）都需要付出巨大的努力。“許多學(xué)科和技術(shù)專家必須齊心協(xié)力才能制定出需求。對(duì)于復(fù)雜的系統(tǒng)，這個(gè)過程可能要花費(fèi)好幾個(gè)月。”當(dāng)Sharif的團(tuán)隊(duì)研究這個(gè)瓶頸問題時(shí)，他們開始思考如何利用AI提高這一流程的效率。

他的團(tuán)隊(duì)提出的解決方案，是使用Modern Requirements開發(fā)的名為Copilot4DevOps的工具，將大語言模型（LLM）應(yīng)用到這項(xiàng)任務(wù)中。該工具是Azure DevOps的原生組件。

Sharif解釋道：“這些LLM基于幾乎所有公開可用的知識(shí)進(jìn)行訓(xùn)練，非常智能。這就相當(dāng)于隨時(shí)擁有五個(gè)愛因斯坦。因此，我們開始嘗試如何確保系統(tǒng)具備正確的上下文和信息，從而智能、準(zhǔn)確地定義重大事件、功能、用戶故事、測(cè)試用例和風(fēng)險(xiǎn)緩解措施。結(jié)果是令人驚嘆的。”

據(jù)Sharif介紹，Modern Requirements一家客戶的首席技術(shù)官使用Copilot4DevOps擴(kuò)展，在一天之內(nèi)就生成了他們想要構(gòu)建的新系統(tǒng)的所有需求。

“他對(duì)產(chǎn)品負(fù)責(zé)人說：‘這就是我想要搞的系統(tǒng)。我們研究一下，稍微做些調(diào)整，然后就可以開干了。’”Sharif回憶道，“一天之內(nèi)，他就做好了原本需要他和幾位專家花幾個(gè)月才能完成的工作。”

這只是AI如何加速Sharif客戶的工作的一個(gè)例子。另一個(gè)例子是確定項(xiàng)目變更對(duì)需求的影響。

“假如你要更改一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，首先你得知道這個(gè)改動(dòng)會(huì)對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生什么影響。我們的影響評(píng)估工具擁有所有數(shù)據(jù)和人工輸入，可以掃描整個(gè)系統(tǒng)，然后生成一份詳細(xì)的報(bào)告，指出哪些地方會(huì)受到影響、影響的程度如何，以及如何減輕這些影響——而且只需要花費(fèi)不到喝一杯咖啡的時(shí)間。”

PART.03

AI推動(dòng)需求管理動(dòng)態(tài)發(fā)展

得益于AI系統(tǒng)和AI技術(shù)，需求管理取得了迅速的發(fā)展，Sharif對(duì)此充滿信心。

他相信AI就是我們的未來，AI的效率毋庸置疑。“當(dāng)前，AI系統(tǒng)還是由人類驅(qū)動(dòng)的，但我們已經(jīng)處在用AI系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)AI系統(tǒng)的模式的臨界點(diǎn)。不過，在那樣的模式中，人類的參與仍然是至關(guān)重要的。人類的需求在不斷變化，系統(tǒng)需要人類參與才能滿足這些不斷變化的需求。這才是未來的動(dòng)態(tài)發(fā)展趨勢(shì)。”

“因此，我們需要每個(gè)人都積極參與進(jìn)來，親身體驗(yàn)這些技術(shù)。只有學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、能夠快速閱讀和吸收新知識(shí)、能夠熟練運(yùn)用AI系統(tǒng)的人，才能在未來取得更大的成功。”