AI与机器学习在敏捷项目管理中的应用研究

摘要

针对敏捷项目管理在动态环境下面临的需求变更频繁、质量管控滞后等挑战，本研究系统探讨了人工智能（AI）与机器学习技术的融合路径。通过文献分析与技术验证，揭示了监督学习、深度学习与强化学习在需求预测、缺陷检测及资源调度等核心场景中的应用效能。研究发现，AI技术通过实时数据处理与模式识别，可显著提升敏捷项目的风险应对能力与交付效率，但需克服模型可解释性、数据孤岛及组织适配等落地障碍。研究进壹步提出未来应聚焦动态自适应算法开发、跨模态数据治理与人机协同范式创新，为敏捷项目管理的智能化转型提供理论支撑与实践指南。