隨著人工智能技術的不斷發展，人工智能技術也隨之應用到項目管理軟件，你知道項目管理軟件人工智能技術有哪些具體體現嗎?如果你對此了解并不多的話，就看看工程項目管理軟件小編的介紹吧。

　　1、績效預測

　　績效是企業*為關注的部分，而項目績效的關聯因素很多，靠人為的項目績效預測與管理，是遠遠不夠的。8Manage項目管理軟件的績效預測功能，是基于先前學習的利益相關者的技能、負荷能力、作出的承諾、行為、外部因素等進行綜合評估與處理，精確預測項目與項目群的績效，修正項目計劃，或者對項目計劃提出新的建議。

　　2、成功因素學習

　　項目管理軟件設這個功能的出發點主要是希望通過系統的自動檢測積極的利益相關者的行為，供給機器學習并生成數據，提高項目實施成功率。

　　3、資源分配

　　資源分配是項目活動中不可缺少的一個環節，項目的日程變更會直接影響到項目資源的分配以及其他與之分享資源的項目資源分配情況，可以說，資源分配每*都有可能發生變動，如果不能及時發現資源變動所帶來的影響，就無法及時作出資源調整。8Manage項目資源管理軟件的資源分配可以學習人類技能、借鑒其發展、成就、流動性和偏好數據，學習各個項目資源之間的依賴性和資源變動的風險性，并將資源費用信息結合起來，為活動項目資源分配重新提出建議或者自動分配資源。

　　4、承諾管理

　　承諾管理是要求用戶清楚自己的能力與責任，以及需要依賴哪些因素才能完成任務。8Manage項目管理軟件的承諾管理能夠同時把項目與規劃要素與商業目標、戰略、交付時間與資源、約束費用、法律義務等聯系起來并結盟。通過系統人工智能技術捕獲每個項目參與者的個人承諾行為，供給機器學習，通過系統自動追蹤責任以及加強問責，確保項目每個環節都能正常運營。

　　5、項目機器學習

　　機器學習是為了能夠讓使用者和輸入數據等處獲得知識，從而解決更多的問題，減少錯誤，提高解決問題的效率。8Manage項目機器學習可以收集包括：項目群依賴、基線、收入、資源、變更、費用、承諾、銷售、產品材料、問題、采購等的項目要素數據，并提供給機器學習，將高層的數據與細微要素關聯起來，確保項目數據的精確性，提高項目實施成功率。