今年继DeepSeek爆火之后，AI领域相较于2023年初ChatGPT问世以来进入了全面应用的阶段，身边不论是技术人员还是非技术人员，每天都会使用各类大模型聊天工具去问问题找答案。3月份Manus和MCP再火一把，阿里云本周也在其百炼平台上线了MCP平台，AI应用即将全面爆发。
我们在AI领域看到了非常多的应用场景，除了大厂们在基础设施和模型服务上抢占市场，各家SaaS企业也开始在自家的软件上集成AI的能力，其中不乏几家头部的项目管理软件，如Teambition、腾讯TAPD。
当AI已经全面融入到我们的日常生活和工作中的时候，身为项目经理的我们，以及身为程序员的我们，已经不再像2023年初那般担心AI会替代我们，AI会替代一部分重复机械的劳动，帮我们激发灵感、总结思路，但其角色始终只是作为我们的帮手。所以，项目经理们应该努力跟上时代，学会怎么样去使用这些AI工具，以帮助我们更好地完成工作。
接下来，我从项目管理的不同领域，结合现有集成了AI能力的项目管理软件，给大家分享一下好用的工具有哪些。
应用场景：需求分析
需求分析是项目管理在规划及执行阶段非常重要的一个工作事项，需求写得好，开发和测试才能做得更顺，需求如果写的太粗不够规范，必然会导致开发测试的返工，当然在敏捷模式下粗一点问题不大。需求分析属于文字类工作，需要做需求调研、分析问题点、做功能拆解，然后是编写需求描述文档。大模型擅长做思维发散和文字总结，就非常适合做需求分析。
来看看应用案例，首先是Teambition，其在需求任务中添加了“执行建议”的AI能力，可以帮助分析需求任务的潜在风险和重点关注的内容。
这其实就是大模型对于信息的整合和总结能力，你同样可以把你的需求内容直接“喂”给其他的大模型助手，只要设定好提示词，返回的内容是差不多的，只不过Teambition将这个能力很巧妙的融合到软件应用中，在你需要执行需求的时候帮你总结和补充，让你关注重点，帮你节省阅读理解的时间。
这个功能是Teambition最近刚上的，有使用Teambition工具做项目管理的可以尝试看看。
另外我们再来看一下腾讯TAPD这个产品的能力。TAPD是腾讯推出的研发全流程管理平台，其中包含了需求的管理，可以认为是一个项目管理软件。使用TAPD管理需求的时候，可以用到他们刚推出的一个功能“智能测试”，虽然是讲测试，但会涉及到关键的需求分析和评审环节。
另外还有测试用例生成的能力，也非常好用，当然这些能力就跟Teambition如出一辙——套壳而已。关键是他们都套得好不是吗？Manus不也是套壳，这里讲究的就是大模型与应用集成的能力和产品设计的能力，好用就是王道。
应用场景：任务排期
任务排期是在需求分析做完之后非常关键的步骤，任务拆分排期做的好坏直接影响项目的进度，拆得好排得好工作进度更好跟踪，反之则需要耗费很多人力去做进度沟通。
在Teambition中，有了需求任务的描述，子任务是可以通过AI进行智能拆解的，拆解完成后可以直接生成任务。
只要需求描述得当，大模型对内容的分析和拆解很多时候比人做得还要好，这个功能就能省去非常多的人工操作，给日常需求的管理带来非常大的便利。
其他项目管理工具还没有发现类似功能，等以后有了再做分享。
未来的场景：原型实现
PMI官网中有一篇Andy Jordan发表的文章叫《The Completely AI Agile Project?》，他在文中指出未来的敏捷项目将完全有AI来完成，AI可以帮你做需求分析、写代码、做测试并交付给客户，快速交付用户得到用户的反馈是非常关键的。
现在市面上已经有非常多可以帮助理解需求并完成一整个软件产品的AI工具了，目前这些工具还只能做到一个原型级别，如果持续更改需求则需要更加强大的AI工具和大模型的支撑才行，相信这些在未来都能够得以实现。
最后，以上展示的案例和工具只是AI应用中非常小的一部分，但展现出来的能力是非常有用的，这也说明SaaS企业对自身软件集成AI这件事非常的重视，且行动非常快。于此，我们不也得紧跟步伐，赶紧用起来吧！
