项目经理应该关注什么

项目经理是基层组织的主管,肩负着产品交付、组织运作优化,团队建设等重任。那么项目经理该关注什么,才能做到纲举目张,使得组织充满活力,有强大战斗力,取得一个个的交付胜利?

 

我们首先对项目组中的事物进行归类。项目组中的一切事务,归类来看,只分为两类:对事的管理和对人的管理。

 

而所有事情归类来看,则永远是围绕着质量进行,项目开始和结束管理工作量是巨大的,所以项目经理要重点抓项目两头:开始时候和快交付的时候。

 

对开始,要根据项目特点:进度,质量和项目边界(需求和问题列表),进行合理权衡,比如进度很死,质量又不能马虎,则可对需求和问题列表进行优先级排列,去掉一部分不重要的需求或对已有需求进行强约束从而降低工作量,进而降低项目运作风险;根据项目特点选择项目流程如敏捷还是CMM;明确RATCCB、周例会、外部依赖(版本计划,版本配套表,接口变更文档)管理等运作机制;指定关键角色人选如接口人,TLCMO等,从而明确分工和流程,使项目顺利运作。

对结束,此时项目要转测试或提供给外部客户进行联调试用,要重点抓质量数据是否达到要求,对外部的接口(版本计划,版本配套表,接口变更文档)是否落实到位等,确保项目和周边(客户、测试、资料等)顺利配合,顺便发布。

 

从项目所处的时期来看,我们要抓两头,那么对项目运作过程中呢,该如何管理?个人认为要关注好需求和问题单的生命周期管理,其实我们细看,项目作为一个有起点和终点的一个任务,永远是要解决一定的问题的,这些问题要么以需求单列表(开发项目)体现要么以问题单列表(维护项目)来体现,要么二者兼而有之,只要我们确保这些单子的生命周期各阶段点质量良好直至顺利结束,那么我们的项目也就八成成功了。

 

刚才说了项目运作中的一些关注点,那么对于处于维护后期的项目呢,对于整个开发组呢,由于涉及彼此配合和分工,实际上是有组织架构概念的,组织架构可比喻为软件中的数据结构,如果数据结构不好,是不会有好的算法的,项目经理一定要时常关注组织架构优化,从根本上确定运作的舒畅性和效率,进行确保项目目标的达成。比如维优项目,我们是每个版本定一个接口人呢还是统一指定一个接口人? 显而易见,一个接口人要好一些,整个组织以以个人充当外部入口,其他人由于不直接对外暴露,运作就有弹性的多,接口人如果太多,则就像软件中的编程系统,复杂度将相当于封闭系统的10来倍。我们的需求和问题单版本又如何确保高质量按时提供呢?

 

对人的管理,涉及职责,组织气氛,能力培养以及激励等一系列要素,但核心只有一个,就是抓住绩效管理,明确职责和输出要求,进而确保项目组成员既分工又合作,支撑项目目标的达成,使得成员和组织都获得长足的发展。

 

对人的管理和对事情的管理有没有共性呢? 答案是有的,那就是都要抓共性问题,对所有问题都要从微观到宏观,将问题归类,抽取根本原因,并根据优先级来一个一个处理,解决一类就能解决一片零碎问题,从而确保项目组顺利运作。

 

注:这里的项目经理管几个小组,小组长为PL,项目经理为PM;相当于军队上的排长角色,管理20来个人;PL则相当于班长角色,管理5~7人。

 

### AI项目经理所需技能和能力 #### 技术理解力 AI项目经理需掌握一定的技术背景,特别是关于机器学习、深度学习和其他数据科学技术的知识。这有助于更好地沟通技术和业务需求之间的桥梁[^5]。 #### 跨领域协作能力 成功的AI项目依赖于多学科团队的合作,包括但不限于设计师、工程师和数据科学家。因此,项目经理应能够有效地协调这些不同专业背景成员的工作,促进信息交流并解决冲突[^4]。 #### 需求分析与优先级设定 为了确保资源得到最有效利用,在开发过程中必须清晰地定义目标并通过合理的优先级安排来指导工作进展。这意味着项目经理要擅长收集客户需求,并将其转化为具体的开发任务列表,同时确定哪些特性应该最先被实现以最快见到成效[^1]。 #### 项目规划与进度控制 良好的计划是成功的一半。项目经理负责制定详细的实施时间表,分配适当的任务给合适的人员,并监控整个项目的进展情况。当遇到偏差时,及时调整策略以保证按时交付高质量的产品或服务。 #### 质量保障意识 确保最终产出物达到预期的质量水平至关重要。为此,项目经理不仅要关注过程中的每一个细节,还要积极推行质量管理体系的应用,比如ISO9001等国际标准;此外,还需要培养团队内部自我审查的习惯,鼓励持续改进的文化氛围形成[^2]。 #### 应对不确定性风险的能力 由于AI领域的快速发展及其固有的复杂性,项目中不可避免会面临各种未知的风险因素。优秀的管理者应当提前预见潜在问题的发生可能性,并准备好相应的应急预案,如组建专门的技术支持小组提供即时帮助或是引入外部顾问补充专业知识缺口[^3]。 ```python def ai_project_manager_skills(): skills = [ "Technical Understanding", "Cross-disciplinary Collaboration", "Requirement Analysis and Prioritization", "Project Planning & Progress Control", "Quality Assurance Awareness", "Risk Management under Uncertainty" ] return ", ".join(skills) print(ai_project_manager_skills()) ```
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