说实话:如果你使用AI来写要求或用户故事,而没有人在检查这些要求和故事,那么你的行动就不会更快。你只是在产生规模的技术债务。
因为没有精确度的速度只是更快的失败。 Agile和Lean方法帮助组织更快地交付,但一个从未消失的问题是“什么”是正确的。显然。
快速,没有浪费。产生人工智能不能解决问题,它会强化它。
当AI工具自信地生成了一个用户故事, 听起来完整但模糊不清、无法测试或与实际的利益攸关方意图脱节时,
这条道路是建立在这一现实基础上的。
它教授在利昂和阿吉勒环境下 吸引、表达和验证要求的核心技能 每一步都教你如何将基因人工智能 用于做分析员的助手
而不是取代你的判断。 作为你在这里已经掌握或获得的专门知识的倍增力。 我将学到什么?课程贯穿三个相互关联的实践领域。
利昂和吉利方面的需求。
如何表达利益攸关方的需求,如特征、用户故事和精度需求声明,以及如何
使用Cynfin框架分析复杂和不确定程度高的工作并确定其优先次序。 AI工具有助于加快分析速度,但前提是你给它们合适的工作环境。
引用和表达。你会学会如何从利益攸关方那里提取要求,即使这些利益攸关方彼此不清楚或相互矛盾。
您将使用一个问题文件跟踪进度, 应用一系列适合 Agile 环境的引导技巧, 并看到从原始利益攸关方输入到可用版本的实时演示
援助,但不排除使这些草案可信的关键思维。
如何在重新工作之前消除模糊性和主观性,如何用 ” 定时-时间-当时 ” 来写测试情景,以及如何发现和记录现实世界的非功能要求
验证标准不因要求来自利益攸关方对话还是AI工具而改变。
贯穿于所有这一切的都是界定任何方法中有效的AI援助要求的两个学科:背景工程,即赋予您的AI工具商业目标、限制、限制和限制。
以及它们需要产生有用的产出而不是通用的产出, 和产出验证, 也就是知道在AI提供听起来正确但并不正确的事物时该寻找什么。
那能帮我什么忙?
分析师深入理解Lean和Agile的要求,能够精确地指导AI工具并在到达开发商之前抓住其错误,不是任何运送团队想在没有人员的情况下工作的人。
课程设计是为了让你成为那个人
无论是新来的BA在 Agiile 环境中建立信任,经验丰富的从业人员更新工作流程,还是产品所有者,只要写更好的用户故事而不用花半周时间,他们都需要撰写更好的用户经历
课程为您提供了一个实用工具箱,今天可以使用,随着AI工具的不断演变而保持。 谁应该参加这个课程?
本课程是为在阿吉莱、利安和德沃斯环境内工作并全部或部分负责确定应建设哪些的专业人员设计的。
特别适合那些希望提高核心引导和验证技能,同时学会自信地使用基因型人工智能并适当怀疑的从业人员。
如果您是商业分析较新的人, 基本面的深度足以支撑。
如果您已经做了多年这项工作, AI整合内容将显示您现有的专业知识正是在AI协助的工作流程中所需要的优势。
不需要使用人工智能工具的以往经验。
课程假设是,您在软件和数字产品交付中或周围工作,要求、用户故事或接受标准是您职业生涯的一部分。
实践和有志于以下课程的行业分析家产品所有人和产品经理人、Agile教练项目和方案主管主题专家,他们为
简而言之:任何人,凡其工作涉及在快速发展的交付环境中获得“什么”权利的人,以及谁
完整更新的内容包含最新的自译自审工具和技术,包括使用查特格普特的演示。
在整个过程中,通过快速和实用任务加强学习和培养真正的技能,直接与教员接触,询问问题并获得补充指导。
扩大你们的标准 ” 危险 ” 类别,以抓住AI所支持的解决方案(很少出现)所要求的商业、治理和业务要求
AI 项目要求工作模板:您所选择的实际项目中对应的实地文件。
八个要求层面,准备填满, 只要有足够的内嵌指导 就可以让你诚实地发现 发现混乱时
拥有一个广泛的需求验证快速图书馆:一系列尖锐的提示,将用户的故事和接受标准置于实际压力之下,模糊不清、缺乏条件且无法测试。
语言,通过精炼课程流出,在你的短跑中作为别人的问题。
30天的回扣担保,如果您不完全满意的话。完成后,您可以:
交付小组可以实际执行的特征、用户故事和精度要求说明等明确要求。
运用Cynefin框架来分析和确定复杂、不确定环境中的工作的优先次序;消除导致重新工作、误解和错过最后期限的模糊和主观语言。
使用开发开始前的表面缺失要求来写入测试假设。 发现、记录和验证非功能要求,以便质量是建立在而不是固定在质量上。
利用从既定业务分析做法中得出的背景工程原则,为AI工具配置信息环境。
应用产出验证习惯,使AI产生的要求准确、可测试和符合利益攸关方的意图。 为什么选择此课程?
Tom和Angela Hathaway花了40年时间帮助各组织弥合企业需求与技术成果之间的差距。
这种经验出现在每次讲座上,不是作为理论,而是作为一种来自各行业和大陆规模的辛苦而有时令人尴尬的实际知识。
课程定期更新,包括目前AI工具示范、实际项目实例和内容,反映Agile要求做法实际上正在如何变化,而不是供应商希望它是如何变化。
40多年的综合专门知识,促进讲习班和辅导全球学生进行商业分析和基因人工智能。
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