Hoe we 6 uur per week hebben bespaard door projectbeheer te automatiseren met behulp van AI

Het handmatig beheren van projecten kan een saaie taak zijn. Vóór de automatisering besteedden we gemiddeld 6 uur per week aan het maken van routekaarten voor projecten, het definiëren van Jira-tickets en het plannen van afhankelijkheden. Dit proces was niet alleen vervelend, maar ook foutgevoelig, wat leidde tot inefficiënties en vertragingen bij de uitvoering van het project.

Naarmate onze projecten groter werden, realiseerden we ons dat we een meer gestroomlijnd en intelligent systeem nodig hadden. Toen zijn we overgestapt op AI-gestuurde automatisering met behulp van LangChain en ChatGPT. Het resultaat? Een snellere, nauwkeurigere en schaalbare manier om projectbeheer af te handelen met minimale handmatige inspanningen.

In dit artikel begeleiden we u tijdens ons automatiseringstraject, van de uitdagingen waarmee we werden geconfronteerd tot het stapsgewijze proces van het bouwen van ons AI-aangedreven projectbeheersysteem. Aan het einde heb je een duidelijk inzicht in hoe je soortgelijke automatisering in je eigen workflow kunt implementeren.

‍

De uitdaging

Vóór de automatisering moesten onze projectmanagers handmatig:

• Routekaarten voor projecten definiëren en documenteren
• Jira Epics en tickets maken en toewijzen
• Afhankelijkheden tussen taken bijhouden
• Verzamel ontwerpinformatie van Figma
• Zorg voor consistente documentatie in alle teams

Dit proces was tijdrovend en gevoelig voor menselijke fouten, wat leidde tot inefficiënties bij de uitvoering. We wisten dat er een betere manier moest zijn.

‍

Waarom we voor LangChain en ChatGPT hebben gekozen

We hadden een oplossing nodig die meerdere aspecten van projectmanagement aankon met minimale menselijke tussenkomst. Na uitgebreid onderzoek hebben we besloten om LangChain en ChatGPT in onze workflow te integreren.

‍

LangChain

LangChain is een AI-raamwerk dat een naadloze integratie van grote taalmodellen (LLM's) met bestaande systemen mogelijk maakt. Het helpt bij:

• Gestructureerde informatie ophalen uit verschillende bronnen (bijvoorbeeld Figma, Jira, API's).
• Automatisering van besluitvorming op basis van vooraf gedefinieerde regels.
• Complexe gegevens verwerken en organiseren om zinvolle resultaten te genereren.
• ‍

ChatGPT

We hebben ChatGPT gebruikt voor:

• Gedetailleerde Jira-tickets genereren met beschrijvingen en afhankelijkheden.
• Informatie extraheren en interpreteren uit ontwerpdocumenten.
• Opstellen van gestructureerde en consistente routekaarten voor projecten.

‍

Met deze twee technologieën gecombineerd waren we in staat om onze projectbeheerworkflow van begin tot eind te automatiseren.

‍

‍

Hoe we ons projectbeheer hebben geautomatiseerd

Stap 1: Projectgegevens extraheren uit Figma

De eerste stap in onze automatisering was het extraheren van de projectstructuur uit Figma. We moesten UI-ontwerpen omzetten in bruikbare ontwikkelingstaken.

We hebben een integratie ontwikkeld die:

• Extraheert alle pagina's uit Figma die betrekking hebben op een project.
• Identificeert node-ID's en UI-componenten uit de ontwerpbestanden.
• Genereert namen en metagegevens voor elk element.

Dit gaf ons een duidelijk overzicht van alle schermen en UI-componenten die ontwikkeld moesten worden, zonder dat handmatige tracking nodig was.

‍

Stap 2: De behandeling van Jira epics automatiseren

Met gestructureerde ontwerpgegevens hebben we de creatie van Jira Epics geautomatiseerd:

• Het systeem analyseerde de geëxtraheerde gegevens en bracht deze in kaart naar relevante projectfasen.
• ChatGPT genereerde zinvolle Epic-beschrijvingen op basis van de functionaliteiten van de componenten.
• De AI heeft deze Epics vervolgens automatisch in Jira gemaakt.

In plaats van uren te besteden aan het schrijven van Epics, zouden we ze nu in enkele seconden kunnen genereren met AI.

‍

Stap 3: Jira-tickets automatisch genereren

Toen Epics eenmaal was ingevoerd, zijn we overgestapt op het automatiseren van het genereren van Jira-tickets.

Dit betrof:

• Figma-schermen extraheren die aan elke Epic zijn gekoppeld.
• Een API gebruiken om afbeeldingen te genereren ter referentie.
• Deze gegevens invoeren in ChatGPT, dat gedetailleerde ticketbeschrijvingen opleverde.

Elk ticket bevatte: ✔️ Een duidelijke titel ✔️ Een duidelijk omschreven doelstelling ✔️ Referentiebeelden van Figma ✔️ Verwachte functionaliteit en acceptatiecriteria ✔️ Taakafhankelijkheden

Het resultaat? Een volledig gestructureerde Jira-backlog die klaar is voor ontwikkeling.

‍

Stap 4: Afhankelijkheidsplanning automatiseren

Een van de meest uitdagende aspecten van projectmanagement is ervoor te zorgen dat taken op de juiste manier worden gesequenced. Vóór de automatisering moesten projectmanagers elk ticket handmatig bekijken en de afhankelijkheden vaststellen.

Onze AI-gestuurde oplossing nu:

• Analyseert de beschrijvingen van tickets om relaties tussen taken te detecteren.
• Wijst automatisch afhankelijkheden toe op basis van de logische uitvoeringsvolgorde.
• Koppel gerelateerde tickets aan elkaar in Jira om een naadloze taakvoortgang te garanderen.

Met deze automatisering hebben ontwikkelaars altijd een duidelijke volgorde van taken, waardoor verwarring en knelpunten worden voorkomen.

‍

Stap 5: Herziening en verfijning

Na het aanmaken van een ticket voert onze AI een laatste kwaliteitscontrole uit:

• Zorgt voor duidelijkheid en volledigheid van ticketbeschrijvingen.
• Wijst taken toe aan de juiste teamleden op basis van de werklast.
• Biedt een samenvattend rapport dat projectmanagers kunnen bekijken.

Dit geautomatiseerde beoordelingsproces bespaart extra tijd en zorgt ervoor dat alle tickets voldoen aan de kwaliteitsnormen voordat de ontwikkeling begint.

‍

De resultaten

De impact van AI-automatisering op ons projectmanagementproces was opmerkelijk:

- 6 uur per week bespaard, voorheen besteed aan handmatige planning.
- Minder menselijke fouten, wat zorgt voor een grotere nauwkeurigheid bij het structureren van projecten.
- Gestroomlijnde samenwerking, waardoor teams zich kunnen concentreren op de uitvoering.
- Verbeterde consistentie van de documentatie, zodat alle tickets door AI gegenereerde beschrijvingen hadden.

We hebben onze workflow getransformeerd van handmatig en foutgevoelig naar geautomatiseerd en efficiënt. Dit heeft niet alleen onze productiviteit verhoogd, maar ons ook in staat gesteld om moeiteloos op te schalen naarmate de complexiteit van het project toeneemt.

‍

Conclusie

Het automatiseren van projectbeheer met LangChain en ChatGPT heeft een revolutie teweeggebracht in onze manier van werken. Wat ooit zes uur per week duurde, gebeurt nu automatisch met AI, waardoor ons team zich kan concentreren op wat echt belangrijk is: het bouwen van geweldige producten.

Als je team te veel tijd besteedt aan handmatige planning en het aanmaken van tickets, overweeg dan om AI-gestuurde automatisering te implementeren. Met de juiste tools kunt u tijd besparen, fouten verminderen en de algehele efficiëntie verbeteren.

Ben je klaar om je projectmanagementworkflow te transformeren?

Laten we praten en ervoor zorgen dat het gebeurt!

‍

‍