AI推动需求管理动态发展

人工智能（AI）已经正式进入商业领域，33%的员工表示，他们工作的企业已开始整合新的AI工具或技术来改进业务实践[1]。这些工具的应用领域往往取决于企业能够从中获得相当的收益。

为了探讨AI如何改善业务实践，我们采访了需求生命周期解决方案公司Modern Requirements总裁兼创始人Asif Sharif。该公司在需求管理方面提供丰富的专业方法，供开发团队在产品开发生命周期中用于记录、追踪、分析、优先排序和建立需求。

Asif Sharif是一位企业家和远见者，在信息技术领域拥有数十年的丰富经验。他是Modern Requirements的CEO兼创始人，该公司是一家先进技术公司，凭借屡获殊荣的Modern Requirements4DevOps工具彻底改变了需求管理。

此外，该公司近期开发并推出了Copilot4DevOps，这是一款用于需求管理和开发运维的AI解决方案。Asif还是Codeless ONE的推动者，这是一个专为平民开发者设计的开创性无代码平台。Asif在这些不同领域的成就，充分展现了他对改变技术格局、赋能各层级用户的不懈努力。

Sharif解释道：“在系统开发中，需求是贯穿产品生命周期的所有工作的根基。需求定义了这个产品需要什么。如果需求错了，其他一切都会出错。”

行业研究证实了这一观点。根据项目管理协会（PMI）的数据，需求管理不准确是项目实现不了初始目标的常见原因[2]。

在35年的业内生涯中，Sharif亲眼目睹了这种令人遗憾的失败发生在多个行业中，从医疗设备到银行业。他也非常熟悉阻碍企业有效管理产品需求的挑战，并掌握了消除这些问题的技术解决方案。

PART.01

需求管理面临的挑战

当被问及需求管理中常见的挑战时，Sharif解释道：“要定义需求，就需要各种各样的信息，这些信息在多个层次和维度上都相互关联，而这种关联性必须体现在系统中，才能有效地管理需求。”

另一个重大挑战是扩展需求管理工具和流程，以适应产品的复杂性。“比如，你正在开发超声波机器，或者为保险公司构建金融系统，这些都是很复杂的系统。它们会涉及许多的方面和联系，要定义它们的需求会更加困难。”

Sharif强调的第三个挑战是确定产品开发生命周期的长度。他表示：“生命周期的长度取决于产品的复杂性，而且差异巨大。如果是初创公司，它的生命周期视角可能非常短，需求模型可能不会超过三个月。而像超声波机器这类多年期项目可能需要好几年时间。所以，你的需求管理实践不仅要适应生命周期的长短，还要根据在此期间可能出现的意外情况灵活调整。”

为了应对这样的挑战，Sharif建议团队在考虑所处环境的需求与限制的同时，尽可能保持敏捷性。“明智的做法，就是弄清楚什么才是真正适合自己的。我的建议是尽可能地轻量化，但不要过度简化。”

PART.02

AI在需求管理中的应用

近期，Sharif运用AI的巨大力量克服了需求管理中的一些重大挑战，首先是从撰写系统需求这一艰巨任务入手。

撰写系统需求（无论是软件、硬件还是固件）都需要付出巨大的努力。“许多学科和技术专家必须齐心协力才能制定出需求。对于复杂的系统，这个过程可能要花费好几个月。”当Sharif的团队研究这个瓶颈问题时，他们开始思考如何利用AI提高这一流程的效率。

他的团队提出的解决方案，是使用Modern Requirements开发的名为Copilot4DevOps的工具，将大语言模型（LLM）应用到这项任务中。该工具是Azure DevOps的原生组件。

Sharif解释道：“这些LLM基于几乎所有公开可用的知识进行训练，非常智能。这就相当于随时拥有五个爱因斯坦。因此，我们开始尝试如何确保系统具备正确的上下文和信息，从而智能、准确地定义重大事件、功能、用户故事、测试用例和风险缓解措施。结果是令人惊叹的。”

据Sharif介绍，Modern Requirements一家客户的首席技术官使用Copilot4DevOps扩展，在一天之内就生成了他们想要构建的新系统的所有需求。

“他对产品负责人说：‘这就是我想要搞的系统。我们研究一下，稍微做些调整，然后就可以开干了。’”Sharif回忆道，“一天之内，他就做好了原本需要他和几位专家花几个月才能完成的工作。”

这只是AI如何加速Sharif客户的工作的一个例子。另一个例子是确定项目变更对需求的影响。

“假如你要更改一个复杂的系统，首先你得知道这个改动会对系统产生什么影响。我们的影响评估工具拥有所有数据和人工输入，可以扫描整个系统，然后生成一份详细的报告，指出哪些地方会受到影响、影响的程度如何，以及如何减轻这些影响——而且只需要花费不到喝一杯咖啡的时间。”

PART.03

AI推动需求管理动态发展

得益于AI系统和AI技术，需求管理取得了迅速的发展，Sharif对此充满信心。

他相信AI就是我们的未来，AI的效率毋庸置疑。“当前，AI系统还是由人类驱动的，但我们已经处在用AI系统驱动AI系统的模式的临界点。不过，在那样的模式中，人类的参与仍然是至关重要的。人类的需求在不断变化，系统需要人类参与才能满足这些不断变化的需求。这才是未来的动态发展趋势。”

“因此，我们需要每个人都积极参与进来，亲身体验这些技术。只有学习能力强、能够快速阅读和吸收新知识、能够熟练运用AI系统的人，才能在未来取得更大的成功。”