沒搞好敏捷，人工智慧也會失敗

"如果你在敏捷的實施上失敗了，你在人工智慧的應用上也會失敗"

這是我在最近幾場活動中使用過的一句話。

作為一個實驗，我在 ChatGPT 中加載了幾本我的著作和文章作為背景資料。然後我輸入以下提示：

>write a 250 word LinkedIn post on the topic--"If you failed at Agile you will fail at AI". You will need to be agile in the turmoil caused by the 63,000 AI companies in the world today.<

（根據以下主題寫一篇 250 字的 LinkedIn 貼文 -- "如果你在敏捷的實施上失敗了，你在人工智慧的應用上也會失敗"。面對當今世界上 63,000 家人工智慧公司引起的動盪，你需要保持敏捷。）

接下來是該提示的逐字結果，我沒有更改任何內容。花了 10 分鐘。用 Dall-E 為圖片做了同樣的事，只用了 30 秒。可怕吧！！！

在今天的技術領域中導航，尤其是面對全球超過 63,000 家人工智慧公司的爆炸性增長，不僅僅需要創新思維－它需要敏捷性。我觀察到的一個常見誤解是將敏捷方法和人工智慧開發與實施的領域分開。然而事實是，如果你在敏捷上遇到困難，你可能會發現自己在人工智慧面前面臨更大的挑戰。

為什麼這樣說？因為敏捷的核心原則，比如靈活性（Flexibility）、持續改善（Continuous Improvement）和以客戶為中心（Customer-Centricity），不只是做好軟體開發的關鍵，對人工智慧專案來說也至關重要。人工智慧憑藉其快速進步和變革潛力，需要一個能快速適應和迭代學習的環境。如果缺乏靈活轉向和發展的能力，專案在面對意外挑戰時容易陷入停滯或失敗。

人工智慧公司的龐大數量和該領域發展的速度進一步強調了對敏捷思維需求的必要性。為了在這場動盪中生存下來，組織必須擁抱變化，無畏地實驗，從失敗中學習，並迅速調整策略。敏捷方法所倡導的迭代方式完美契合人工智慧的實驗性質，成功往往來自於持續的測試、學習與精煉。