項目組合、項目集和項目管理的AI標準

第1章 引言 1
1.1 本標準的目的 1
1.2 本標準的範圍 1
1.3 本標準的方法 2
1.4 本標準的受眾 2
1.4.1 什麼是項目組合、項目集和項目管理 2
1.4.2 本標準的主要讀者 3
1.5 PPPM中AI簡介 4
1.5.1 AI的定義與核心概念 4
1.5.2 在PPPM中AI既作為工具也作為可交付物 8
1.6 在PPPM中應用AI的治理背景和關鍵概念 10
1.6.1 AI的倫理風險 10
1.6.2 AI的法律和監管影響 11
1.6.3 HITL的概念 11
第2章 項目組合、項目集和項目管理 的AI原則 13
2.1 戰略價值原則 17
2.2 風險原則 19
2.3 治理與合規原則 21
2.3.1 目標與基礎性問題 22
2.3.2 治理結構與合規整合 23
2.3.3 角色定義與生命周期責任 24
2.3.4 標準、培訓和倫理準備 25
2.3.5 政策整合與風險管理 26
2.3.6 能力建設與組織意識 27
2.3.7 績效監控及評估指標 28
2.3.8 利益相關方爭取與擔責 29
2.4 人員與文化原則 31
2.4.1 領導力 31
2.4.2 團隊成員 32
2.5 倫理與職業責任原則 34
2.5.1 倫理與職業責任要素 35
2.6 利益相關方爭取原則 36
2.7 優化與創新原則 38
2.7.1 人機協同互動：增強協同與創新 40
2.7.2 價值交付：最大化戰略影響力與生產力 41
2.7.3 靈活性與敏捷性：適應變化並迅速響應 41
2.7.4 自動化：提升效率與責任感 41
2.7.5 質量、可靠性和安全性：增強信任與誠信 42
2.7.6 持續改進：將AI實踐適應不斷變化的需求 43
2.8 數據質量原則 44
第3章 項目組合、項目集和項目 管理的AI績效域 47
3.1 管理利益相關方對AI的期望 50
3.1.1 利益相關方識別 52
3.1.2 利益相關方參與周期 55
3.1.3 創新協作技術 59
3.1.4 與原則及其他績效域的互動 60
3.1.5 查看結果 61
3.2 定義AI範圍 62
3.2.1 定義AI範圍的關鍵要素 63
3.2.2 納入對AI附加值的不同視角 65
3.2.3 針對AI願景、使命和價值創造的包容性方法 66
3.2.4 在願景、使命和價值觀聲明中捍衛AI 67
3.2.5 與原則及其他績效域的互動 67
3.2.6 檢查結果 69
3.3 設計具有質量和可靠性的AI架構 70
3.3.1 架構 72
3.3.2 治理 73
3.3.3 AI系統的質量因素 75
3.3.4 安全、隱私與風險管理 80
3.3.5 監測、評估與驗證 81
3.3.6 維持長期質量與系統可靠性 81
3.3.7 與原則及其他績效域的互動 83
3.3.8 檢查結果 84
3.4 實現戰略性AI目標 84
3.4.1 完善AI戰略與願景 85
3.4.2 在項目組合、項目集和項目中實現戰略性AI目標 87
3.4.3 實現AI目標的考量與挑戰 91
3.4.4 與原則及其他績效域的互動 92
3.4.5 檢查結果 93
3.5 管理AI風險和不確定性 94
3.5.1 AI特有的威脅與機遇識別 95
3.5.2 風險的優先級排序與評估 98
3.5.3 人為監管 99
3.5.4 持續監測與自適應 100
3.5.5 不確定性應對與韌性提升 100
3.5.6 與原則及其他績效域的互動 101
3.5.7 檢查結果 102
第4章 生命周期管理與裁剪活動 105
4.1 預測型、適應型和混合工作方式 107
4.2 設想AI舉措流程 108
4.3 從AI生命周期視角進行流程裁剪 109
4.3.1 裁剪AI啟動和規劃階段 109
4.3.2 裁剪AI數據收集和準備階段 110
4.3.3 裁剪AI模型開發階段 112
4.3.4 裁剪AI部署階段 113
4.3.5 裁剪AI監控和評估階段 114
4.3.6 裁剪AI優化和疊代階段 115
4.3.7 裁剪AI生命周期結束和系統停用階段 116
4.4 項目組合、項目集和項目中的過程裁剪 117
4.4.1 在項目組合管理過程中的裁剪考慮因素 117
4.4.2 在項目集管理過程中的裁剪考慮因素 117
4.4.3 在項目管理過程中的裁剪考慮因素 118
4.5 裁剪項目組合管理生命周期 120
4.5.1 項目組合生命周期啟動階段 121
4.5.2 項目組合生命周期的規劃階段 121
4.5.3 項目組合生命周期執行階段 122
4.5.4 項目組合生命周期優化階段 122
4.6 裁剪項目集管理生命周期 123
4.6.1 項目集生命周期定義階段 123
4.6.2 項目集生命周期交付階段 124
4.6.3 項目集生命周期的關閉階段 125
4.7 裁剪項目管理生命周期 126
4.8 項目組合、項目集和項目的生命周期以及AI生命周期 128
4.8.1 AI生命周期啟動和規劃階段 129
4.8.2 AI生命周期數據收集和準備階段 130
4.8.3 AI生命周期模型開發階段 130
4.8.4 AI生命周期的部署階段 131
4.8.5 AI生命周期監控和評估階段 131
4.8.6 AI生命周期優化和疊代階段 132
4.8.7 AI生命周期結束和系統停用階段 132
4.9 為AI實施裁剪適當的方法 133
4.9.1 裁剪概述 133
4.9.2 啟動和規劃：業務論證與初始階段 135
4.9.3 數據收集和準備 135
4.9.4 生命周期的其他階段與綜合 136
4.10 優化和拓展裁剪方法 137
4.10.1 選擇初始開發方法 138
4.10.2 為組織裁剪 138
4.10.3 為項目裁剪 139
4.10.4 實施持續改進 139
第5章 項目組合、項目集和項目管理 背景下的AI 141
5.1 項目組合管理與AI 141
5.1.1 項目組合管理與AI的適用性 142
5.1.2 項目組合管理中的AI應用案例：熱圖 144
5.2 項目集管理與AI 156
5.2.1 項目集管理實踐者在AI導入中的角色 158
5.2.2 AI整合進項目集管理生命周期中的規劃 163
5.2.3 風險管理、合規性和安全措施 168
5.2.4 效益實現和績效測量 171
5.2.5 利益相關方參與和變更管理 174
5.2.6 持續改善與進化 175
5.2.7 挑戰管理與支持 178
5.3 項目管理與AI 181
5.3.1 規劃 182
5.3.2 目的與目標 182
5.3.3 角色、權責與職責 185
5.3.4 範圍和背景 187
5.3.5 風險度量 188
5.3.6 變更管理 190
5.3.7 實施 191
5.3.8 利益相關方評估 195
5.3.9 績效評估 198
第6章 在項目組合、項目集和 項目管理中應用AI的框架 199
6.1 構建AI應用於項目組合、項目集及項目管理的業務論證 200
6.1.1 經濟效益與投資回報率 200
6.1.2 優化決策制定 200
6.1.3 風險管理與不確定性應對 200
6.1.4 競爭優勢與創新潛力 201
6.1.5 利益相關方協同與變革管理 201
6.1.6 倫理準則與合規要求 201
6.1.7 長期可擴展性與可持續發展能力 201
6.2 AI在項目組合、項目集和項目管理中的應用：願景規劃、方案適配與應用場景 202
6.2.1 引入人機交互模式保障項目組合、項目集和項目管理成效 203
6.2.2 項目優先級排序 203
6.2.3 風險管理 203
6.2.4 資源配置優化 203
6.2.5 任務自動化 203
6.3 優化信息流轉 204
6.3.1 決策制定 204
6.3.2 團隊協作氛圍 204
6.3.3 個人特質與能力優勢 204
6.3.4 工作量均衡管控 205
6.3.5 員工身心健康 205
6.4 文化和組織契合度 205
6.4.1 規劃、執行和監控項目 206
6.4.2 文檔 207
6.4.3 費用 207
6.4.4 數據管理 207
6.5 以創新且以人為本的方法使用AI 208
6.6 選擇適當的AI工具和方法 209
6.6.1 與組織目標保持一致 209
6.6.2 集成的便利性 210
6.6.3 可擴展性和靈活性 210
6.6.4 終端用戶友好性和學習曲線 210
6.6.5 成本效益分析 210
6.6.6 管理關鍵信息和AI系統數據 210
6.7 風險管理 211
6.7.1 度量指標和測量 211
6.7.2 工具和技術 212
第7章 在項目組合、項目集和項目 管理中使用AI的倫理與 法律考慮因素 215
7.1 項目組合、項目集和項目中使用AI的倫理考慮因素 215
7.1.1 AI系統的倫理挑戰 216
7.1.2 倫理監督委員會 219
7.2 項目組合、項目集和項目中使用AI的法律考慮因素 226
7.2.1 法律法規 227
7.2.2 治理與政策 227
7.2.3 法律取證要求 228
7.2.4 合同義務 228
7.2.5 問責制與責任 230
7.2.6 審計與合規 230
7.2.7 數據管理 231
7.2.8 知識產權 232
7.2.9 準確性與決策 233
參考文獻 235
附錄X1 AI成熟度 模型簡介 237
附錄X2：可能影響在項目組合、項目集和項目管理中應用AI的法律法規 239
附錄X3：貢獻者與審閱者 241
參考書目 249
詞匯表（英文排序） 251
詞匯表（中文排序） 259