Организация задач в виде бэклога свойственна многим командам и методикам управления, от Scrum и Kanban до классических RUP и MSF. Задачи добавляются туда в виде запросов на новые фичи либо в виде отчетов об обнаруженных ошибках. В больших проектах при интенсивной разработке размер бэклога может быть очень большим, с тысячами а иногда и десятками тысяч задач. Как современные команды справляются с управлением таких бэклогов? Как приоритизируют и выбирают задачи для первоочередного решения? Мой опыт говорит о том, что в этой области у больших команд и проектов очень много проблем. На помощь могут прийти роботы, которых появляется все больше. Я сделаю краткий обзор существующих решений и расскажу как некоторые из них работают у нас в проектах.

План доклада:
- Что вас ждет, когда ваш бэклог будет расти?
- С чем могут помочь роботы и при чем здесь AI?
- Как мы использовали несколько существующих решений и какие выводы?
- Как работает наш робот и как он использует Machine Learning?
- Какие в будущем будут нужны роботы для бэклогов?