Прогностические ИИ-модели с обратной связью на основе анализа технологического долга для управления проектными рисками

Исследование посвящено разработке концепции предиктивных ИИ-моделей, ориентированных на выявление и прогнозирование проектных рисков посредством анализа скрытого технологического долга (ТД) в кодовой базе и процессах разработки программного обеспечения. Предлагаемый подход предполагает создание систем с обратной связью, способных выявлять паттерны, приводящие к долгосрочным негативным последствиям, часто упускаемые экспертами из-за когнитивных ограничений. Основное внимание уделяется необходимости разработки специфических метрик ТД и алгоритмов машинного обучения для их анализа, выходящих за рамки текущих индустриальных стандартов и существующих научных исследований. Инновационность заключается в способности модели к прогнозированию будущих проблем на основе анализа текущего состояния технического контекста проекта.