Applicazione e miglioramento della metodologia Scrum nel dipartimento di Data Science nel campo dell'IA.

Abstract

In questa tesi propongo una soluzione alle problematiche riscontrate nell'utilizzo di metodologie agili nella gestione di progetti complessi nel campo dell'intelligenza artificiale. Nonostante la sua importanza l'argomento è ancora poco studiato. Negli ultimi anni la necessità di metodologie di gestione di progetti di questo tipo è cresciuta in modo significativo, sebbene i framework standard risultino ancora poco efficaci. Lo scopo della mia ricerca è stato quello di creare un nuovo framework per la gestione del processo di sviluppo dei prodotti in un dipartimento di Data Science, che fosse in grado di risolvere i problemi esistenti. Per una risoluzione più efficace del problema, sono stati combinati due approcci di ricerca: uno di matrice tecnologica e l'altro di matrice empirica. Il primo capitolo della tesi analizza le metodologie di gestione esistenti. Nel secondo capitolo viene proposto un piano graduale di introduzione di Scrum. Il terzo capitolo descrive l'implementazione del framework Scrum standard, funzionale al lavoro del reparto tecnico dell'azienda presso il quale ho svolto la mia attività di tirocinio che sviluppa prodotti nel campo dell'intelligenza artificiale. Il quarto e ultimo capitolo analizza l'efficacia dell'implementazione del framework e descrive il nuovo framework creato. Il valore scientifico della mia tesi consiste nello sviluppo ed implementazione pratica di un nuovo framework agile per la gestione di un dipartimento di Data Science, modificato di volta in volta per migliorare l'efficienza dei gruppi di lavoro e contemporaneamente la gestione da parte dei manager. Sono stati raggiunti importanti risultati che hanno permesso di trovare metodi più efficaci nella gestione di progetti nel campo dell'intelligenza artificiale. I risultati raggiunti dal mio studio si prestano come base per sviluppi futuri, soprattutto per quanto concerne l'efficienza di nuovi strumenti.

In this thesis I will propose a solution to the problems encountered during the use of agile methodologies for management of complex projects in the field of Artificial Intelligence. Despite its importance, the subject has been little studied to date. In recent years, the need for project management methodologies of this type has grown significantly, although standard frameworks are still not very effective. The purpose of my research is to create a new framework that would be able to solve existing problems in managing the product development process in a Data Science department. For a more effective resolution of the problem, two research approaches have been combined: the technological matrix approach and the empirical matrix one. The first chapter of the thesis analyzes the existing management methodologies. In the second chapter, a phased plan for introducing Scrum is proposed. The third chapter describes the implementation of the standard Scrum framework, functional to the work of the technical department of the company that develops AI products and where I carried out my internship. The fourth and final chapter analyzes the effectiveness of the framework implementation and describes the new framework created. The scientific value of my thesis consists in development and practical implementation of a new agile framework for management of a Data Science department, amended from time to time to improve the efficiency of both the working groups and the managers. The results that have been achieved are important as they have made it possible to find more effective methods of managing projects in the field of Artificial Intelligence. The results achieved by my study are suitable as a basis for future developments, especially with regards to the efficiency of new tools.