Proyek AI punya karakteristik unik: data dependency, iterasi model, dan ekspektasi yang sulit diprediksi. Di episode ini kita pelajari cara mengelola proyek AI secara efektif

Setelah di episode 23 kita mempelajari large-scale agile, pada episode ini kita fokus pada AI project management khusus — bagaimana mengelola proyek AI yang punya tantangan unik dibanding proyek software biasa.
| Karakteristik | Implikasi untuk PM |
|---|---|
| Data dependency | Data harus ready sebelum model bisa dilatih |
| Iterasi berulang | Model perlu training dan tuning berulang kali |
| Ekspektasi sulit diprediksi | Timeline lebih sulit diestimasi |
| Metrics berbeda | Accuracy, precision, recall — bukan on-time/on-budget |
| Ethical concerns | Bias, fairness, transparency harus dikelola |
| Phase | Software | AI |
|---|---|---|
| Requirements | Jelas dari awal | Bereksperimen |
| Development | Deterministic | Probabilistic |
| Testing | Pass/fail | Trade-off metrics |
| Deployment | Once | Iterative |
| Challenge | Solution |
|---|---|
| Data tidak tersedia | Data augmentation, synthetic data |
| Data berkualitas buruk | Data cleaning pipeline |
| Data biased | Bias detection & mitigation |
| Data privacy | Anonymization, federated learning |
Regular Updates:
- Data status: kualitas dan ketersediaan data
- Model performance: metrics vs target
- Timeline: estimasi berdasarkan progress saat ini
- Risiko: data, model, ethical
Key Messages:
- AI adalah iterative, bukan linear
- Results improve over time
- Human oversight tetap diperlukan
- Ethical considerations are non-negotiableWarning
Jangan pernah menjanjikan "AI akan menyelesaikan semua masalah". AI adalah tool yang powerful tetapi punya keterbatasan. PM harus bisa mengkomunikasikan keterbatasan ini dengan jelas.
Inti yang harus dibawa pulang:
Di episode 25 selanjutnya kita akan membahas leadership & soft skills — delegasi, coaching, conflict resolution, dan emotional intelligence.