这是一篇关于人工智能（AI）如何加强交付框架以及在风险管理中的应用的文章，主要内容总结如下：

• 引言：作者开始研究 AI 对交付框架的强化作用，意识到仅聚焦于风险管理影响，主题仍太宽泛，遂尝试平衡深度与简洁性。文章不是解决特定问题的指南，而是展示 AI 在不同组织风险管理中的应用实例，认为 AI 将很快彻底改变交付框架，虽非成熟方法论，但所描述的框架模型和原则具有现实性，且 AI 整合不会导致项目经理职业消失，而是带来新机遇和角色转变。

• 传统风险管理的挑战：

  • 环境动态与 PMO 的作用：PMO 面临确保项目按时按预算执行的挑战，传统风险管理方法在不确定性增加的环境中显示出局限性。
  • 风险管理对项目成功的影响：研究表明无效的风险管理是项目失败的关键原因，同时也强调不能过度依赖正式程序，而应采用整合方法。
  • 传统风险管理的关键问题：包括手动风险识别、静态风险登记册、认知偏差、有限数据分析、与其他流程缺乏整合以及对快速变化的适应性不足等。
  • 这些限制的典型后果：导致错过早期预警信号、被动应对、项目延期和预算超支、客户信任丧失等问题，有效的风险管理应是一个集成的动态系统。

• 将 AI 作为风险管理变革的驱动力：

  • 案例研究：DHL 的智能项目预测（IPP）平台、西门子利用 AI 分析制造数据、Innominds 为建筑行业开发的实时风险检测解决方案等，展示了 AI 在风险识别、评估和监测方面的作用。
• AI 支持的风险识别：AI 能实现连续数据扫描、实时异常检测、情感分析、从历史数据学习以及检测“良好新闻文化”等，有助于及时准确地识别风险，减少响应时间，使风险管理更具主动性。
• AI 基于的风险评估：动态评分：AI 将传统静态的概率和影响评估转变为动态的，通过动态评估、自动化场景分析、实时热图更新、投资组合级优先级排序和减少认知偏差等，帮助 PMO 更准确地评估风险，做出更及时的决策。
• 利用 AI 优化风险缓解和响应：AI 的智能推荐系统、自动化响应触发和资源与依赖优化等功能，能加速和加强风险应对策略，提高项目执行的质量和效率，但最终决策仍由人类做出。
• 持续风险监测和早期预警：AI 实现 24/7 连续风险管理，通过持续跟踪指标、复合风险警报和自动 RAID 更新等，帮助 PMO 提前发现威胁，避免危机升级，如 DHL 的案例所示。
• AI 与风险矩阵：从静态工具到动态管理：AI 将传统静态的风险矩阵转变为实时、交互式的仪表盘，实现实时更新、多维评分、预测场景和交互式钻取等功能，提高风险优先级排序的准确性，促进风险沟通和信任。
• AI 在 RAID 管理中的应用：自动更新和早期预警：AI 减轻了 RAID 管理的负担，自动创建和维护条目，帮助团队更高效地管理项目健康，从静态文档转变为实时风险和依赖管理系统。
• 使用 AI 进行风险管理的局限性和风险：AI 实施面临数据质量和模型偏差、需要人类监督以及不能替代人类等挑战，应采取相应措施加以应对。
• 实施 AI 工具进行风险管理的关键考虑因素：组织应从数据准备、集成架构、模型验证与管理、变革管理和试点与扩展等方面着手，确保 AI 实施的成功。
• 实际影响和收益总结：AI 在风险识别、评估、缓解和监测等方面都有显著改善，为项目带来更多风险识别、更准确评估、更快响应和持续监控等好处，减少危机事件，提高业务效率和利益相关者信任。
• 风险管理的 AI 工具景观：市场上有多种用于自动化项目风险管理的解决方案，各有特点和目标用户。
• 关键术语和定义：解释了风险速度、检测难度、可解释 AI（XAI）、RAID、蒙特卡洛模拟和动态热图等关键术语。
• 未来趋势和愿景：可解释 AI 成为标准，生成式 AI 用于自动化报告，边缘 AI 用于分布式团队，AI 用于合规控制，协作 AI 助手以及投资组合级分析等趋势将塑造风险管理的未来。
• 结论：AI 使 PMO 从被动应对转向主动领导风险管理，带来更多项目按时交付、减少惊喜、节省时间、增强与领导和客户的一致性以及增加业务价值等好处，投资于 AI 风险管理已取得实际成果，是迈向未来的战略飞跃。

文章还提供了多个关于 AI 在风险管理方面的参考资料，以及作者的简介。