Аналіз впливу AI-інструментів на роль Project та Product manager

Abstract

У результаті розроблено програмний прототип AI-асистента, який дозволяє формувати структуровану Jira-задачу, User Story, Acceptance Criteria та визначати потенційні ризики. На базі синтетичного датасету (1000 задач) навчено моделі: Random Forest Regressor та Random Forest Classifier. Новизна роботи полягає у запропонованому гібридному підході, який поєднує Semantic Engine, Predictive Engine та Data Analytics Module. Результати підтверджують доцільність використання AI/ML як інструменту для автоматизації задач, попередньої оцінки складності та підтримки планування спринтів.

As a result, a software prototype of an AI assistant was developed. It allows for the generation of structured Jira tasks, User Stories, and Acceptance Criteria, as well as the identification of potential risks. Based on a synthetic dataset (1,000 tasks), models were trained: Random Forest Regressor and Random Forest Classifier. The novelty of the work lies in the proposed hybrid approach, which combines a Semantic Engine, a Predictive Engine, and a Data Analytics Module. The results confirm the feasibility of using an AI/ML approach as a tool for automating tasks, conducting preliminary complexity estimations, and supporting sprint planning.