Laki ng Market at Mga Trend para sa Mga Tool sa Pamamahala ng Mga Kinakailangan at AI

Ang mga tool sa pamamahala ng mga kinakailangan ay mahahalagang solusyon sa software na ginagamit ng mga organisasyon upang epektibong makuha, idokumento, subaybayan, at pamahalaan ang kanilang mga kinakailangan sa proyekto. Sa pagtaas ng pagiging kumplikado ng mga proyekto at ang pangangailangan para sa mahusay na pakikipagtulungan sa mga koponan, ang pangangailangan para sa mga tool sa pamamahala ng mga kinakailangan ay lumaki nang malaki. Bukod pa rito, ang pagsasama ng artificial intelligence (AI) sa mga tool na ito ay higit na nagpahusay sa kanilang mga kakayahan, na humahantong sa pinahusay na kahusayan at paggawa ng desisyon.

Laki ng Market:

Ang pandaigdigang merkado para sa mga tool sa pamamahala ng mga kinakailangan ay nagkakahalaga ng humigit-kumulang $1.5 bilyon at inaasahang lalago sa CAGR (Compound Annual Growth Rate) na humigit-kumulang 7-8% sa susunod na ilang taon. Sa pagtaas ng paggamit ng teknolohiya sa mga industriya, inaasahang patuloy na lalawak ang laki ng merkado.

Bukod dito, ang AI sa pamamahala ng mga kinakailangan ay naging isang pangunahing driver para sa paglago ng merkado. Ang mga tool na pinapagana ng AI ay nag-aalok ng mga matatalinong feature gaya ng natural language processing (NLP), machine learning, at data analytics, na tumutulong sa pag-automate ng mga paulit-ulit na gawain, pagtukoy ng mga pattern, at pagbibigay ng mahahalagang insight para sa mas mahusay na paggawa ng desisyon.

Mga Uso sa Market:

• Pagsasama ng AI: Ang pagsasama ng mga teknolohiya ng AI sa mga tool sa pamamahala ng mga kinakailangan ay naging isang makabuluhang kalakaran. Tumutulong ang AI sa awtomatikong pag-validate ng kinakailangan, mungkahi ng pinakamainam na solusyon, at predictive analytics, na nag-streamline sa pangkalahatang proseso ng engineering ng mga kinakailangan.
• Mga Solusyong Nakabatay sa Cloud: Ang paggamit ng cloud-based na mga tool sa pamamahala ng mga kinakailangan ay tumaas dahil sa kanilang flexibility, scalability, at cost-effectiveness. Nagbibigay-daan ang mga cloud-based na solusyon sa mga team na mag-collaborate nang real-time, anuman ang kanilang mga heograpikal na lokasyon, na nagpapatibay ng mas mahusay na pagtutulungan ng magkakasama at kahusayan ng proyekto.
• Mga Solusyong Partikular sa Industriya: Ang mga tool sa pamamahala ng mga kinakailangan ay nagbago upang matugunan ang mga partikular na industriya tulad ng pangangalaga sa kalusugan, pananalapi, sasakyan, at aerospace, bukod sa iba pa. Ang mga pinasadyang tampok at pagsunod sa mga pamantayan ng industriya ay nag-ambag sa pag-aampon ng mga espesyal na tool na ito.
• Agile Methodology: Sa lumalaking katanyagan ng mga pamamaraan ng pagbuo ng Agile software, tumaas ang pangangailangan para sa mga tool sa pamamahala ng mga kinakailangan na umaayon sa mga kasanayan sa Agile. Ang mga tool na nakatuon sa maliksi ay sumusuporta sa umuulit na pag-unlad at tuluy-tuloy na paghahatid, na nagbibigay-daan sa mga koponan na mabilis na umangkop sa pagbabago ng mga kinakailangan.
• Seguridad at Pagsunod: Habang ang mga alalahanin sa privacy at seguridad ng data ay patuloy na tumataas, ang mga tool sa pamamahala ng mga kinakailangan na may matatag na mga tampok sa seguridad at mga kakayahan sa pagsunod ay nakakuha ng traksyon. Ang mga organisasyon ay lalong naghahanap ng mga tool na tumitiyak sa proteksyon ng data at pagsunod sa mga nauugnay na regulasyon.
• Pagsasama sa DevOps: Ang mga tool sa pamamahala ng mga kinakailangan ay isinasama sa pipeline ng DevOps upang mapahusay ang pakikipagtulungan sa pagitan ng mga development at operations team. Nakakatulong ang pagsasamang ito sa pagtiyak na ang mga kinakailangan ay mahusay na natukoy at natutugunan sa buong ikot ng buhay ng pagbuo ng software.
• User-Friendly na Interface: Ang karanasan ng gumagamit (UX) ay naging isang mahalagang kadahilanan na nakakaimpluwensya sa paggamit ng mga tool sa pamamahala ng mga kinakailangan. Ang mga solusyon na may mga intuitive na interface at madaling i-navigate na mga feature ay nakakaakit ng mas maraming user at nagpapalakas ng higit na pagtanggap sa mga miyembro ng team.

Sa pangkalahatan, ang merkado para sa mga tool sa pamamahala ng mga kinakailangan at AI ay nakasaksi ng makabuluhang paglago dahil sa pagtaas ng pagiging kumplikado ng mga proyekto, ang pangangailangan para sa tuluy-tuloy na pakikipagtulungan, at ang mga pakinabang na dulot ng pagsasama ng AI. Habang patuloy na umuunlad ang teknolohiya, ang mga tool na ito ay gaganap ng isang mahalagang papel sa pagtulong sa mga organisasyon na makamit ang matagumpay na mga resulta ng proyekto at humimok ng pagbabago sa kani-kanilang mga industriya.

Mga Epekto ng Paggamit ng AI Sa Pamamahala ng Mga Kinakailangan

Ang paggamit ng AI sa pamamahala ng mga kinakailangan ay maaaring magkaroon ng ilang makabuluhang epekto sa lifecycle ng pagbuo ng software at pangkalahatang tagumpay ng proyekto. Narito ang ilan sa mga pangunahing epekto:

• Kahusayan at Katumpakan: Maaaring i-automate ng AI ang iba't ibang aspeto ng pamamahala ng mga kinakailangan, na binabawasan ang pangangailangan para sa mga manu-manong gawain. Ang automation na ito ay humahantong sa pinahusay na kahusayan at nabawasan ang mga error ng tao, na tinitiyak na ang mga kinakailangan ay nakukuha, sinusubaybayan, at pinamamahalaan nang tumpak.
• Awtomatikong Pagsusuri: Maaaring suriin ng AI ang mga dokumento ng kinakailangan, tukuyin ang mga hindi pagkakapare-pareho, ambiguity, at mga salungatan sa real time. Nakakatulong ito sa pagtiyak ng kalidad ng mga kinakailangan at binabawasan ang mga pagkakataon ng magastos na muling paggawa o maling interpretasyon.
• Pagproseso ng Likas na Wika (NLP): Ang mga kakayahan ng NLP na pinapagana ng AI ay nagbibigay-daan sa mga stakeholder na mag-input ng mga kinakailangan gamit ang natural na wika, na ginagawang mas madali para sa mga hindi teknikal na user na mag-ambag sa proseso ng mga kinakailangan. Makakatulong din ang NLP sa pagkuha ng impormasyong nauugnay sa mga kinakailangan mula sa iba't ibang mapagkukunan.
• Rekomendasyon at Priyoridad: Maaaring magrekomenda ang AI ng mga pagbabago o pagpapahusay sa mga kinakailangan batay sa makasaysayang data, pinakamahuhusay na kagawian, at feedback ng stakeholder. Makakatulong din ito sa pag-priyoridad ng mga kinakailangan batay sa iba't ibang pamantayan at pag-optimize ng paglalaan ng mapagkukunan.
• Pagsubaybay sa Kinakailangan at Pagsusuri ng Epekto: Maaaring i-automate ng AI ang proseso ng pagsubaybay sa mga kinakailangan sa buong proseso ng pag-develop, mula sa disenyo hanggang sa pagsubok at pag-deploy. Maaari rin itong magsagawa ng pagsusuri sa epekto upang masuri ang mga kahihinatnan ng mga iminungkahing pagbabago sa mga kinakailangan.
• Real-time na Pakikipagtulungan: Ang mga tool sa pakikipagtulungan na pinapagana ng AI ay maaaring mapadali ang mga real-time na talakayan sa mga stakeholder, pagpapabuti ng komunikasyon at pagbabawas ng oras na kinakailangan upang maabot ang isang pinagkasunduan sa mga kinakailangan.
• Hulaang Analytics: Sa pamamagitan ng pagsusuri sa nakaraang data ng proyekto, ang AI ay makakagawa ng mga hula tungkol sa mga potensyal na panganib, mga bottleneck, at mga pangangailangan sa mapagkukunan sa panahon ng pangangalap at pagsusuri ng mga kinakailangan. Nakakatulong ito sa mga tagapamahala ng proyekto na magplano at maglaan ng mga mapagkukunan nang mas epektibo.
• Patuloy na pagpapabuti: Maaaring matuto ang AI mula sa mga nakaraang proyekto at karanasan, na nagbibigay-daan sa patuloy na pagpapabuti sa mga proseso ng pamamahala ng mga kinakailangan sa paglipas ng panahon. Maaaring iakma at pinuhin ng system ang mga rekomendasyon at pagsusuri nito batay sa feedback sa totoong mundo.
• Mga Kinakailangan sa Visualization: Ang mga tool na pinapagana ng AI ay maaaring lumikha ng mga visual na representasyon ng mga kinakailangan, tulad ng mga diagram o mockup, upang matulungan ang mga stakeholder na mas maunawaan ang mga kumplikadong kinakailangan.
• Kumplikado sa Paghawak: Kakayanin ng AI ang malalaki at kumplikadong hanay ng mga kinakailangan na maaaring mahirap para sa mga tao na manual na pamahalaan. Maaari itong magproseso ng napakaraming data nang mabilis at tumpak, na humahantong sa pinahusay na scalability.

Sa kabila ng maraming benepisyo, may ilang hamon ang AI sa pamamahala ng mga kinakailangan. Ang pagtiyak sa katumpakan at pagiging maaasahan ng modelo ng AI, pagtugon sa mga potensyal na bias sa data na ginamit para sa pagsasanay, at pagpapanatili ng transparency sa mga desisyon na binuo ng AI ay mga mahahalagang aspeto na dapat isaalang-alang kapag nagpapatupad ng AI sa mga proseso ng pamamahala ng mga kinakailangan.

Sa pangkalahatan, ang pagsasama ng AI sa pamamahala ng mga kinakailangan ay may potensyal na i-streamline ang proseso ng pag-unlad, pahusayin ang pakikipagtulungan, at pataasin ang kalidad ng mga produkto ng software. Gayunpaman, dapat itong makita bilang isang pandagdag sa kadalubhasaan ng tao sa halip na isang kumpletong kapalit.

Mga Hamon sa Paggamit ng AI sa Pamamahala ng Mga Kinakailangan

Ang pagsasama ng AI sa pamamahala ng mga kinakailangan ay nagdudulot ng ilang hamon na kailangang tugunan upang matiyak ang matagumpay na pagpapatupad. Ang ilan sa mga pangunahing hamon ay kinabibilangan ng:

• Kalidad at Bias ng Data: Ang mga modelo ng AI ay lubos na umaasa sa data para sa pagsasanay. Kung ang data na ginamit upang sanayin ang AI system ay hindi maganda ang kalidad, hindi kumpleto, o bias, maaari itong humantong sa hindi tumpak o hindi patas na mga resulta. Ang pagtiyak sa kalidad ng data at pagpapagaan ng bias sa data ng pagsasanay ay napakahalaga upang maiwasan ang mga mapanlinlang na rekomendasyon o pagsusuri.
• Interpretability at Transparency: Ang mga modelo ng AI, lalo na ang mga kumplikado tulad ng mga malalim na neural network, ay maaaring mahirap bigyang-kahulugan at maunawaan. Sa pamamahala ng mga kinakailangan, kailangang maunawaan ng mga stakeholder kung paano ginagawa ang mga rekomendasyon o desisyon na binuo ng AI. Ang pagtiyak ng transparency sa mga proseso ng AI ay mahalaga para sa pagkakaroon ng tiwala at kumpiyansa sa system.
• Pagsasama ng Pagsasama: Ang pagpapatupad ng AI sa isang kasalukuyang proseso ng pamamahala ng mga kinakailangan ay maaaring mangailangan ng malaking pagsisikap sa pagsasama. Ang pagsasama ng mga tool ng AI sa mga kasalukuyang tool at workflow, at pagtiyak na maaaring maging mahirap ang tuluy-tuloy na pagpapalitan ng data.
• Limitadong Kaalaman sa Domain: Ang mga modelo ng AI ay karaniwang bihasa sa makitid na mga domain kung saan sila sinanay. Ang pamamahala ng mga kinakailangan ay nagsasangkot ng iba't ibang espesyal na domain, at ang isang modelo ng AI ay maaaring kulang sa kadalubhasaan upang maunawaan ang mga partikular na nuances na nauugnay sa domain.
• Paghawak ng Kalabuan: Ang mga dokumento ng mga kinakailangan ay kadalasang naglalaman ng mga hindi malinaw o hindi malinaw na mga pahayag. Maaaring mahirapan ang mga modelo ng AI na bigyang-kahulugan ang naturang wika nang tumpak, na humahantong sa mga maling pagsusuri o rekomendasyon.
• Pagtanggap at Pagtitiwala ng User: Maaaring may pag-aalinlangan ang mga stakeholder tungkol sa pag-asa sa AI para sa mga kritikal na desisyon na nauugnay sa pamamahala ng mga kinakailangan. Ang pagbuo ng pagtanggap at pagtitiwala ng user sa mga kakayahan at limitasyon ng AI system ay mahalaga.
• Mga Alalahanin sa Seguridad at Privacy: Ang pagsasama ng mga AI system sa mga proseso ng pamamahala ng mga kinakailangan ay maaaring may kasamang pagbabahagi ng sensitibong data ng proyekto sa mga external na service provider ng AI. Nagtataas ito ng mga alalahanin sa seguridad at privacy na kailangang tugunan.
• Hindi inaasahang Dependencies: Maaaring matukoy ng mga modelo ng AI ang mga dependency o relasyon sa mga kinakailangan na hindi pa napag-isipan noon. Bagama't maaari itong maging kapaki-pakinabang, maaari rin itong humantong sa mga hindi inaasahang epekto at pagbabago sa saklaw ng proyekto.
• Patuloy na Pag-aaral at Pag-aangkop: Ang pamamahala ng mga kinakailangan ay isang umuusbong na proseso. Ang mga modelo ng AI ay kailangang umangkop at matuto mula sa pagbabago ng mga kinakailangan, mga bagong karanasan sa proyekto, at feedback sa paglipas ng panahon. Ang pagtiyak ng patuloy na pag-aaral at pagpapabuti ay mahalaga.
• Mga Limitasyon sa Gastos at Mapagkukunan: Ang pagpapatupad at pagpapanatili ng mga solusyon sa AI ay maaaring maging resource-intensive, lalo na para sa mas maliliit na organisasyon na may limitadong badyet at kadalubhasaan.

Upang malampasan ang mga hamong ito, ang mga organisasyon ay dapat magpatibay ng isang maalalahanin at umuulit na diskarte sa pagpapatupad ng AI. Ang pakikipag-ugnayan sa mga eksperto sa domain sa proseso ng pagsasanay, pagsasagawa ng masusing pagsubok at pagpapatunay, at regular na pagsubaybay sa performance ng AI system ay ilan sa mga hakbang upang mabawasan ang mga panganib at matiyak ang matagumpay na paggamit ng AI sa pamamahala ng mga kinakailangan.

Paggamit ng AI-Integrated Requirements Management Tools

Ang paggamit ng isang AI-integrated na propesyonal na tool para sa pamamahala ng mga kinakailangan ay nagsasangkot ng paggamit ng mga kakayahan ng artificial intelligence upang mapahusay ang iba't ibang aspeto ng proseso ng pamamahala ng mga kinakailangan. Ang mga tool na ito ay idinisenyo upang i-automate ang mga gawain, pagbutihin ang kahusayan, magbigay ng matalinong mga insight, at mapadali ang pakikipagtulungan sa mga stakeholder. Narito ang isang sunud-sunod na paliwanag kung paano gumagana ang naturang tool:

• Kinakailangang Elicitation at Input: Ang AI-integrated tool ay nagbibigay-daan sa mga stakeholder na mag-input ng mga kinakailangan gamit ang iba't ibang pamamaraan, gaya ng natural na wika, mga diagram, o mga template. Ang AI-powered natural language processing (NLP) ay nagbibigay-daan sa mga user na ipahayag ang mga kinakailangan sa simpleng wika, na ginagawang mas madali para sa mga non-technical na stakeholder na mag-ambag sa proseso.
• Awtomatikong Pagsusuri: Kapag naipasok na ang mga kinakailangan, ang AI component ng tool ay nagsasagawa ng awtomatikong pagsusuri. Sinusuri nito ang mga hindi pagkakapare-pareho, salungatan, ambiguity, at nawawalang impormasyon sa loob ng dokumentasyon ng mga kinakailangan. Maaari ding i-verify ng AI na ang mga kinakailangan ay sumusunod sa mga paunang natukoy na pamantayan o pinakamahusay na kagawian.
• Mga Rekomendasyon at Priyoridad: Batay sa makasaysayang data, mga pamantayan sa industriya, at feedback ng stakeholder, ang AI system ay maaaring magbigay ng matatalinong rekomendasyon at mungkahi para sa pagpapabuti ng kalidad ng mga kinakailangan. Maaari nitong tukuyin ang mga potensyal na gaps at magmungkahi ng mga nauugnay na karagdagan o pagbabago upang mapahusay ang kalinawan at pagkakumpleto ng mga kinakailangan. Bukod pa rito, makakatulong ang tool sa pagbibigay-priyoridad sa mga kinakailangan batay sa paunang natukoy na pamantayan, gaya ng halaga o pagiging kumplikado ng negosyo.
• Pagsubaybay sa Kinakailangan at Pagsusuri ng Epekto: Ang AI-integrated na tool ay maaaring awtomatikong masubaybayan ang mga kinakailangan sa buong development lifecycle. Maaari nitong subaybayan kung paano nauugnay ang bawat pangangailangan sa iba't ibang artifact ng pag-develop, tulad ng mga dokumento sa disenyo, mga kaso ng pagsubok, at source code. Nakakatulong ito sa pagtiyak na ang lahat ng mga kinakailangan ay maayos na ipinatupad at nasubok. Ang tool ay maaari ding magsagawa ng pagsusuri sa epekto, hulaan ang mga kahihinatnan ng mga iminungkahing pagbabago sa mga kinakailangan, at payagan ang mga stakeholder na gumawa ng matalinong mga desisyon.
• Real-time na Pakikipagtulungan: Ang AI tool ay nagbibigay ng collaborative na kapaligiran kung saan maaaring talakayin ng mga stakeholder ang mga kinakailangan, magbahagi ng feedback, at gumawa ng mga desisyon sa real time. Ang tool ay maaaring gumamit ng AI-driven na mga chatbot o natural na mga interface ng wika upang mapadali ang komunikasyon at pagyamanin ang consensus sa mga stakeholder.
• Hulaang Analytics: Gamit ang makasaysayang data ng proyekto, ang AI component ay maaaring mag-alok ng predictive analytics upang matukoy ang mga potensyal na panganib, matantya ang mga pangangailangan sa mapagkukunan, at magbigay ng mga insight sa mga potensyal na bottleneck sa panahon ng proseso ng pamamahala ng mga kinakailangan. Ito ay nagbibigay-daan sa mas mahusay na pagpaplano at paglalaan ng mapagkukunan.
• Automated Documentation: Ang AI-integrated tool ay maaaring awtomatikong bumuo at magpanatili ng mga kumpletong dokumento ng kinakailangan. Maaari itong ayusin at ayusin ang mga kinakailangan sa paraang madaling maunawaan at sundin.
• Patuloy na pagpapabuti: Ang bahagi ng AI ng tool ay patuloy na natututo mula sa mga pakikipag-ugnayan ng user, mga karanasan sa proyekto, at feedback, na pinapahusay ang mga rekomendasyon at pagsusuri nito sa paglipas ng panahon. Tinitiyak ng umuulit na proseso ng pag-aaral na ito na nagiging mas epektibo ang tool at naaayon sa mga partikular na pangangailangan ng organisasyon at mga pangangailangan sa pamamahala.

Mga Kinakailangan sa Visure ALM Platform

Maaaring tuklasin ng mga organisasyong naghahanap ng AI na teknolohiya sa kanilang mga development team ang paggamit ng mga tool sa pag-develop tulad ng Requirements Management, ALM, at Systems Modeling, na labis na namumuhunan sa teknolohiyang ito. Ang Visure Solutions' Requirements Management at ALM Solution ay gumagamit ng AI upang pahusayin ang platform nito at mag-alok ng iba't ibang pakinabang sa mga user. Ang pagsasama-sama ng AI nito ay maaaring gawing simple ang mga gawain sa pamamahala ng mga kinakailangan, kabilang ang mga kinakailangan sa pagsulat at mga kaso ng pagsubok, pagrerekomenda ng mga pagpapabuti sa mga kinakailangan, awtomatikong paggawa ng mga kinakailangan, pagsusuri sa kalidad ng kinakailangan, at pagmumungkahi ng mga pamantayan sa pagsunod na partikular sa industriya.

Tingnan natin ang bawat isa sa mga benepisyong ito at kung paano ito makakaapekto sa proseso ng pamamahala ng mga kinakailangan.

Mga Kaso ng Pagsubok sa Mga Kinakailangan sa Pagsulat
Ang pagsusulat ng mga kinakailangan at pagsubok ng mga kaso nang manu-mano ay maaaring maging isang nakakapagod at madaling pagkakamali, ngunit ito ay mahalaga upang matiyak na ang system ay nakakatugon sa mga tinukoy na kinakailangan. Maaaring gawing simple ng pagsasama ng AI ng Visure ang prosesong ito sa pamamagitan ng awtomatikong pagbuo ng mga test case mula sa mga kinakailangan ng system. 

Mga Kinakailangan sa Pagsulat

Ang mga kinakailangan sa pagsusulat ay maaaring isang gawaing nakakaubos ng oras na nangangailangan ng maraming pagsisikap at atensyon sa detalye. Gayunpaman, ang AI integration ng Visure ay maaaring makatulong sa pag-automate ng prosesong ito. Sa pamamagitan ng paggamit ng kasalukuyang data at pinakamahuhusay na kagawian, ang pagsasama ay nagmumungkahi ng mga kinakailangan.

Mga Pagwawasto sa Pagmumungkahi ng Mga Kinakailangan

Ang AI integration ng Visure ay maaaring makatulong sa pagtukoy at pagmumungkahi ng mga pagwawasto para sa mga potensyal na error sa mga kinakailangan sa kabila ng pinakamahusay na intensyon at maingat na pagsusuri. Makakatulong ito na matiyak na ang mga kinakailangan ay komprehensibo at tumpak.

Awtomatikong Bumuo ng Mga Kinakailangan

Ang pagbuo ng mga kinakailangan ay isa pang mahalagang bahagi ng pamamahala ng mga kinakailangan. Makakatulong ang pagsasama ng AI ng Visure na i-streamline ang prosesong ito sa pamamagitan ng awtomatikong pagbuo ng mga kinakailangan para sa mga teknikal na system, kabilang ang mga kinakailangan sa functional at non-functional.

Suriin ang Kalidad ng mga Kinakailangan

Maaaring i-streamline ng AI integration ng Visure ang proseso ng pagsusuri sa kalidad ng kinakailangan, na isang maingat na gawain na nangangailangan ng kadalubhasaan at atensyon sa detalye. Sa pagsasama ng AI, ang mga potensyal na error o hindi pagkakapare-pareho sa mga kinakailangan ay maaaring awtomatikong matukoy at maaaring magbigay ng mga mungkahi para sa pagpapabuti.

Awtomatikong Bumuo ng Mga Kinakailangan para sa Ibinigay na Kinakailangan

Ang AI integration ng Visure ay maaaring awtomatikong bumuo ng mga kinakailangan, hakbang, at inaasahang resulta para sa isang partikular na kinakailangan. Ang tampok na ito ay maaaring gawing mas mahusay ang proseso ng pagbuo sa pamamagitan ng pagtiyak na ang bawat kinakailangan ay detalyado at kumpleto.

Magmungkahi ng Mga Pamantayan sa Pagsunod para sa Ibinigay na Industriya

Upang matiyak ang pagsunod sa isang proyekto sa pagpapaunlad, napakahalaga na sumunod sa mga pamantayan ng industriya. Ang AI integration ng Visure ay maaaring makatulong sa pagkamit ng pagsunod sa pamamagitan ng pagrerekomenda ng mga kaugnay na pamantayan para masunod ng system batay sa partikular na industriya.

Sa webinar na ito, sinakop namin ang:

1. Damhin ang Bagong Panahon ng Pakikipagtulungan At Pamamahala ng Mga Kinakailangan sa Aming Bagong Bersyon na Pinagagana ng AI
2. Tuklasin ang lahat-ng-bagong Visure Authoring sa V8, kung saan makakatagpo ka ng Binagong UI, Mga Makapangyarihang Dashboard, at isang Comprehensive Set ng Mga Feature ng Pamamahala ng Proyekto.
3. Bigyan ang iyong Team ng Pinahusay na Mga Review na Nagtatampok ng Mga Assignment ng User, Streamline na Kategorya, at Walang Kahirapang Resolution ng Mga Komento.
4. Alamin kung paano ka binibigyang-daan ng Visure V8 na Magtalaga ng Mga Reviewer at Approver para sa Mas Malinis na Proseso ng Pagpapatunay ng Mga Kinakailangan.
5. Saksihan ang Kapangyarihan ng Visure V8 sa Pagpapasimple sa Mga Workflow ng Pag-apruba at Paggawa ng Mga Pag-apruba at Pagtanggi sa Kinakailangang walang problema.
6. At marami pang iba!