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项目组合、项目集和项目管理的AI标准

作译者：郭晗等

出版时间：2026-09 千字数：392 版次：01-01 页数：280

开本：16开装帧： I S B N ：9787121535222

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纸质书定价：￥138.0

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第1章  引言	1
1.1  本标准的目的	1
1.2  本标准的范围	1
1.3  本标准的方法	2
1.4  本标准的受众	2
1.4.1  什么是项目组合、项目集和项目管理	2
1.4.2  本标准的主要读者	3
1.5  PPPM中AI简介	4
1.5.1  AI的定义与核心概念	4
1.5.2  在PPPM中AI既作为工具也作为可交付物	8
1.6  在PPPM中应用AI的治理背景和关键概念	10
1.6.1  AI的伦理风险	10
1.6.2  AI的法律和监管影响	11
1.6.3  HITL的概念	11
第2章  项目组合、项目集和项目管理 的AI原则	13
2.1  战略价值原则	17
2.2  风险原则	19
2.3  治理与合规原则	21
2.3.1  目标与基础性问题	22
2.3.2  治理结构与合规整合	23
2.3.3  角色定义与生命周期责任	24
2.3.4  标准、培训和伦理准备	25
2.3.5  政策整合与风险管理	26
2.3.6  能力建设与组织意识	27
2.3.7  绩效监控及评估指标	28
2.3.8  利益相关方争取与担责	29
2.4  人员与文化原则	31
2.4.1  领导力	31
2.4.2  团队成员	32
2.5  伦理与职业责任原则	34
2.5.1  伦理与职业责任要素	35
2.6  利益相关方争取原则	36
2.7  优化与创新原则	38
2.7.1  人机协同互动：增强协同与创新	40
2.7.2  价值交付：最大化战略影响力与生产力	41
2.7.3  灵活性与敏捷性：适应变化并迅速响应	41
2.7.4  自动化：提升效率与责任感	41
2.7.5  质量、可靠性和安全性：增强信任与诚信	42
2.7.6  持续改进：将AI实践适应不断变化的需求	43
2.8  数据质量原则	44
第3章  项目组合、项目集和项目 管理的AI绩效域	47
3.1  管理利益相关方对AI的期望	50
3.1.1  利益相关方识别	52
3.1.2  利益相关方参与周期	55
3.1.3  创新协作技术	59
3.1.4  与原则及其他绩效域的互动	60
3.1.5  查看结果	61
3.2  定义AI范围	62
3.2.1  定义AI范围的关键要素	63
3.2.2  纳入对AI附加值的不同视角	65
3.2.3  针对AI愿景、使命和价值创造的包容性方法	66
3.2.4  在愿景、使命和价值观声明中捍卫AI	67
3.2.5  与原则及其他绩效域的互动	67
3.2.6  检查结果	69
3.3  设计具有质量和可靠性的AI架构	70
3.3.1  架构	72
3.3.2  治理	73
3.3.3  AI系统的质量因素	75
3.3.4  安全、隐私与风险管理	80
3.3.5  监测、评估与验证	81
3.3.6  维持长期质量与系统可靠性	81
3.3.7  与原则及其他绩效域的互动	83
3.3.8  检查结果	84
3.4  实现战略性AI目标	84
3.4.1  完善AI战略与愿景	85
3.4.2  在项目组合、项目集和项目中实现战略性AI目标	87
3.4.3  实现AI目标的考量与挑战	91
3.4.4  与原则及其他绩效域的互动	92
3.4.5  检查结果	93
3.5  管理AI风险和不确定性	94
3.5.1  AI特有的威胁与机遇识别	95
3.5.2  风险的优先级排序与评估	98
3.5.3  人为监管	99
3.5.4  持续监测与自适应	100
3.5.5  不确定性应对与韧性提升	100
3.5.6  与原则及其他绩效域的互动	101
3.5.7  检查结果	102
第4章  生命周期管理与裁剪活动	105
4.1  预测型、适应型和混合工作方式	107
4.2  设想AI举措流程	108
4.3  从AI生命周期视角进行流程裁剪	109
4.3.1  裁剪AI启动和规划阶段	109
4.3.2  裁剪AI数据收集和准备阶段	110
4.3.3  裁剪AI模型开发阶段	112
4.3.4  裁剪AI部署阶段	113
4.3.5  裁剪AI监控和评估阶段	114
4.3.6  裁剪AI优化和迭代阶段	115
4.3.7  裁剪AI生命周期结束和系统停用阶段	116
4.4  项目组合、项目集和项目中的过程裁剪	117
4.4.1  在项目组合管理过程中的裁剪考虑因素	117
4.4.2  在项目集管理过程中的裁剪考虑因素	117
4.4.3  在项目管理过程中的裁剪考虑因素	118
4.5  裁剪项目组合管理生命周期	120
4.5.1  项目组合生命周期启动阶段	121
4.5.2  项目组合生命周期的规划阶段	121
4.5.3  项目组合生命周期执行阶段	122
4.5.4  项目组合生命周期优化阶段	122
4.6  裁剪项目集管理生命周期	123
4.6.1  项目集生命周期定义阶段	123
4.6.2  项目集生命周期交付阶段	124
4.6.3  项目集生命周期的关闭阶段	125
4.7  裁剪项目管理生命周期	126
4.8  项目组合、项目集和项目的生命周期以及AI生命周期	128
4.8.1  AI生命周期启动和规划阶段	129
4.8.2  AI生命周期数据收集和准备阶段	130
4.8.3  AI生命周期模型开发阶段	130
4.8.4  AI生命周期的部署阶段	131
4.8.5  AI生命周期监控和评估阶段	131
4.8.6  AI生命周期优化和迭代阶段	132
4.8.7  AI生命周期结束和系统停用阶段	132
4.9  为AI实施裁剪适当的方法	133
4.9.1  裁剪概述	133
4.9.2  启动和规划：业务论证与初始阶段	135
4.9.3  数据收集和准备	135
4.9.4  生命周期的其他阶段与综合	136
4.10  优化和拓展裁剪方法	137
4.10.1  选择初始开发方法	138
4.10.2  为组织裁剪	138
4.10.3  为项目裁剪	139
4.10.4  实施持续改进	139
第5章  项目组合、项目集和项目管理 背景下的AI	141
5.1  项目组合管理与AI	141
5.1.1  项目组合管理与AI的适用性	142
5.1.2  项目组合管理中的AI应用案例：热图	144
5.2  项目集管理与AI	156
5.2.1  项目集管理实践者在AI导入中的角色	158
5.2.2  AI整合进项目集管理生命周期中的规划	163
5.2.3  风险管理、合规性和安全措施	168
5.2.4  效益实现和绩效测量	171
5.2.5  利益相关方参与和变更管理	174
5.2.6  持续改善与进化	175
5.2.7  挑战管理与支持	178
5.3  项目管理与AI	181
5.3.1  规划	182
5.3.2  目的与目标	182
5.3.3  角色、权责与职责	185
5.3.4  范围和背景	187
5.3.5  风险度量	188
5.3.6  变更管理	190
5.3.7  实施	191
5.3.8  利益相关方评估	195
5.3.9  绩效评估	198
第6章  在项目组合、项目集和 项目管理中应用AI的框架	199
6.1  构建AI应用于项目组合、项目集及项目管理的业务论证	200
6.1.1  经济效益与投资回报率	200
6.1.2  优化决策制定	200
6.1.3  风险管理与不确定性应对	200
6.1.4  竞争优势与创新潜力	201
6.1.5  利益相关方协同与变革管理	201
6.1.6  伦理准则与合规要求	201
6.1.7  长期可扩展性与可持续发展能力	201
6.2  AI在项目组合、项目集和项目管理中的应用：愿景规划、方案适配与应用场景	202
6.2.1  引入人机交互模式保障项目组合、项目集和项目管理成效	203
6.2.2  项目优先级排序	203
6.2.3  风险管理	203
6.2.4  资源配置优化	203
6.2.5  任务自动化	203
6.3  优化信息流转	204
6.3.1  决策制定	204
6.3.2  团队协作氛围	204
6.3.3  个人特质与能力优势	204
6.3.4  工作量均衡管控	205
6.3.5  员工身心健康	205
6.4  文化和组织契合度	205
6.4.1  规划、执行和监控项目	206
6.4.2  文档	207
6.4.3  费用	207
6.4.4  数据管理	207
6.5  以创新且以人为本的方法使用AI	208
6.6  选择适当的AI工具和方法	209
6.6.1  与组织目标保持一致	209
6.6.2  集成的便利性	210
6.6.3  可扩展性和灵活性	210
6.6.4  终端用户友好性和学习曲线	210
6.6.5  成本效益分析	210
6.6.6  管理关键信息和AI系统数据	210
6.7  风险管理	211
6.7.1  度量指标和测量	211
6.7.2  工具和技术	212
第7章  在项目组合、项目集和项目 管理中使用AI的伦理与 法律考虑因素	215
7.1  项目组合、项目集和项目中使用AI的伦理考虑因素	215
7.1.1  AI系统的伦理挑战	216
7.1.2  伦理监督委员会	219
7.2  项目组合、项目集和项目中使用AI的法律考虑因素	226
7.2.1  法律法规	227
7.2.2  治理与政策	227
7.2.3  法律取证要求	228
7.2.4  合同义务	228
7.2.5  问责制与责任	230
7.2.6  审计与合规	230
7.2.7  数据管理	231
7.2.8  知识产权	232
7.2.9  准确性与决策	233
参考文献	235
附录X1  AI成熟度 模型简介	237
附录X2：可能影响在项目组合、项目集和项目管理中应用AI的法律法规	239
附录X3：贡献者与审阅者	241
参考书目	249
词汇表（英文排序）	251
词汇表（中文排序）	259

前言

海量优质数据的日益充裕、庞大计算资源的开发，以及强大人工智能（Artificial Intelligence，AI）算法的设计，这三者的汇聚注定将彻底变革项目组合、项目集和项目管理（Portfolio, Program, and Project Management，PPPM）。通过充分实施与应用AI，我们改善决策、优化资源配置，获得革命性的预测性洞察的潜力与能力已触手可及。随着AI日益融入PPPM实践，它赋予了专业人士驾驭复杂举措的能力，并带来了更有力的价值主张，包括提升效率、生产力、创造力和精确度。
自成立以来，项目管理协会（PMI）一直致力于推动项目管理职业及相关学科的发展。为此，PMI不断为PPPM专业人士提供必要的知识与工具，助其在不断变化的职业环境中蓬勃发展。随着AI和其他先进技术正重塑各行各业，PMI始终致力于提供标准、认证、资源和指导，以帮助项目从业者交付价值。通过像本标准这样的举措，PMI将继续引领潮流，为专业人士迎接PPPM的未来做好充分准备。
本标准为在PPPM领域中合乎道德、高效且有效地采用、使用和集成AI提供了一个框架。本标准包含的指导具有基础性，应当根据每个“采用AI”举措的具体背景和需求进行裁剪。其宗旨是帮助PPPM专业人士和组织负责任地运用AI，同时确保与组织价值观保持一致，遵守相关适用法规，并应用行业良好实践。本标准提出的框架能够利用各种机会，促进和支持AI技术的使用，从而建立信任与问责制，并向PPPM利益相关方交付价值。
虽然PPPM专业人士已经拥有了坚实的技能基础，并符合PMI所倡导的核心原则，如战略规划、风险管理和争取利益相关方参与的能力，但将这些现有能力与AI的原则、知识和技能相结合，将使从业者能够自信且负责任地驾驭AI。具备这种能力融合的PPPM专业人士，已为其AI项目的加速创新与成功奠定了坚实基础。
本标准适用于各行各业，包括但不限于信息技术、医疗保健、建筑、金融，以及那些以项目为核心开展工作的组织。通过提供清晰且可灵活调整的指南，本标准能够为不同规模、不同领域的组织提供支持。这种框架有助于PPPM领导者以一种大家都能理解的方式来裁剪实践，同时兼顾各自独特的目标和限制条件。

标准的结构

本标准的内容和结构如下：
1．引言：概述本标准的背景、目的、方法论及目标受众。内容包括AI的介绍（阐释该技术及其关键概念与定义），以及关于AI对PPPM重要性的各项考量。
2．项目组合、项目集和项目管理的AI原则：这是关键一章，阐述了作为本标准基石的各项原则。其中包括以下原则：
?	战略价值：重点关注AI能够为组织成功所带来的价值。确保AI的实践与流程同组织战略及业务目标保持一致。
?	风险：有效管控AI应用于PPPM所带来的特有风险，坚持人在回路（Human-In-The-Loop，HITL）方法，保障项目组合、项目集及各类项目的完整性、安全性与成功实施。
?	治理与合规：采用适当的治理机制和合规实践，以有效规范PPPM中AI的合规应用。
?	人员与文化：高度重视人员因素及协作文化，是成功实施AI的先决条件。
?	伦理与职业责任：秉持透明、公平与问责的原则，引导合规的AI应用；确保其符合道德与社会规范，在为人类和社会创造价值的同时，有效防范潜在风险。
?	利益相关方争取：当在PPPM中应用AI技术时，应积极主动、持续地与利益相关方互动，并依据明确的战略，协调各方期望以达成共识。
?	优化与创新：确保在项目组合、项目集和项目的全生命周期中，持续关注AI实践的改进与演进，以实现战略价值；同时，积极鼓励人们采用新兴的AI技术和创新方法论。
?	数据质量：确保数据的准确性、相关性及良好的结构化，这是在PPPM中实施AI以获得可靠、可落地的洞察及高质量成果的关键要素。
3．项目组合、项目集和项目管理的AI绩效域：本标准的核心章节，主要阐述以下绩效域：
?	管理利益相关方对AI的期望：通过有效且持续地运用AI，充分考虑各方需求、期望及协作关系，使其与PPPM生命周期紧密契合，从而助力达成共识并交付价值。
?	定义AI范围：涵盖了一系列关键活动与职能，旨在确保AI既能为尽可能多的利益相关方创造价值，又能满足PPPM专业人士的多样化期望。
?	设计具有质量和可靠性的AI架构：着重探讨在PPPM中设计企业级AI架构及AI系统时，关于质量与可靠性的关键要素。
?	执行战略性AI目标：提供了一套跨项目组合、项目集和项目层级的协同策略，旨在帮助PPPM从业者将AI举措与总体业务战略对齐；依据AI的潜在影响力对项目进行优先级排序，并高效地分配资源。
?	管理AI的风险和不确定性：阐述了当在PPPM中引入AI时，为识别、评估和管理相关风险所应考虑的活动与职能，旨在保护组织及利益相关方免受潜在威胁，同时充分把握机遇。
4．生命周期管理与裁剪活动：本章重点探讨如何甄选并裁剪出最适合组织层面AI举措背景的AI生命周期开发方法。此外，本章还将阐述管理AI生命周期的具体路径，以及如何将AI生命周期融入PPPM生命周期的各个阶段。
5．项目组合、项目集和项目管理背景下的AI：本章概述了AI驱动的项目组合管理的核心要素。通过自动化重复性工作、强化治理、做出决策与确保合规性，并借助预测性洞察和动态组合优化来降低风险，从而显著提升效率与效能。同时，本章也探讨了项目集管理与AI的结合，阐述了如何合规使用AI以显著惠及项目集管理职能，以及把握这些机遇的具体路径。最后，本章解析了项目管理与AI的结合，勾勒出管理AI驱动型项目的关键要素，涵盖相关原则与绩效域，并着重强调制订明确计划的重要性，以确保AI与组织目标深度融合。
6．在项目组合、项目集和项目管理中应用AI的框架：提供了在PPPM中应用AI的实施大纲，并针对成功落地所需考虑的关键议题提供了务实的建议。
7．在项目组合、项目集和项目管理中应用AI的伦理与法律考虑因素：本章提供了关于如何与多元化利益相关方互动的指导，旨在识别并降低潜在的伦理风险，同时促进包容性、公平性与透明度。此外，本章还深入探讨了当组织在PPPM中应用AI时必须应对的关键法律事项，内容涵盖（但不限于）：法律与法规、治理与政策、证据的披露要求、合同义务、责任与义务、审计与合规、数据管理、知识产权，以及准确性与决策。
?	参考文献：由PMI发布的标准与指导文件，它们对于本标准的使用、解读及应用而言是不可或缺的。
?	附录：包含更有深度的探讨和参考资料的补充内容。
?	参考书目：支持本标准及其附录中所述概念的补充读物。
?	词汇表：关键术语与概念的定义。

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