Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring Human-AI Collaboration in Agile: Customised LLM Meeting Assistants

論文の概要: Exploring Human-AI Collaboration in Agile: Customised LLM Meeting Assistants

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14871v1
Date: Tue, 23 Apr 2024 09:55:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-24 14:41:16.060567
Title: Exploring Human-AI Collaboration in Agile: Customised LLM Meeting Assistants
Title（参考訳）: アジャイルにおける人間とAIのコラボレーションを探る - カスタムLLMミーティングアシスタント
Authors: Beatriz Cabrero-Daniel, Tomas Herda, Victoria Pichler, Martin Eder,
Abstract要約: Action Research Researchは、2つのアジャイルソフトウェア開発ミーティングにおける"AIアシスタント"の統合に焦点を当てている。成功の鍵となる要因について議論し、AIの使用とチームコラボレーションのダイナミクスのリンクを確立する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This action research study focuses on the integration of "AI assistants" in two Agile software development meetings: the Daily Scrum and a feature refinement, a planning meeting that is part of an in-house Scaled Agile framework. We discuss the critical drivers of success, and establish a link between the use of AI and team collaboration dynamics. We conclude with a list of lessons learnt during the interventions in an industrial context, and provide a assessment checklist for companies and teams to reflect on their readiness level. This paper is thus a road-map to facilitate the integration of AI tools in Agile setups.
Abstract（参考訳）: このアクションリサーチは、デイリースクラムとフィーチャーリファインメントという、社内のスケールドアジャイルフレームワークの一部である計画ミーティングという、2つのアジャイルソフトウェア開発ミーティングにおける"AIアシスタント"の統合に焦点を当てています。成功の鍵となる要因について議論し、AIの使用とチームコラボレーションのダイナミクスのリンクを確立する。産業的な文脈で学んだ教訓のリストを締めくくり、企業やチームがその準備レベルを反映する評価チェックリストを提供する。この論文は、アジャイルのセットアップにおけるAIツールの統合を促進するためのロードマップである。

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