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Aufbau eines KI-gestützten ADM-Zielbetriebsmodells
Wenn Sie Ihre ADM-Praktiken mit generativer KI in Betracht ziehen, ist es wichtig, ein umfassendes Target Operating Model (TOM) zu entwerfen. Ein TOM beschreibt den gewünschten Zustand des Betriebsmodells einer Organisation. Das ADM-TOM Ihrer Organisation sollte Mitarbeiter, Prozesse, Technologie, Organisation und Unternehmensführung auf die strategische Vision Ihres Unternehmens abstimmen.
In der folgenden Tabelle sind die acht Komponenten eines TOM aufgeführt.
TOM-Komponente | Elemente der Komponenten |
|---|---|
Strategische Ausrichtung |
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Organisatorische Struktur |
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Talent und Fähigkeiten |
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Unternehmensführung und Ethik |
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Leistungsmessung |
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Partner-Ökosystem |
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Technologie und Tools |
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Prozesse |
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Der Aufbau eines ADM-TOM ist ein transformativer Prozess, der sich auf jeden Aspekt einer Organisation auswirkt. Betrachten Sie jede ADM-Komponente und ihre Interdependenzen sorgfältig, um eine solide Grundlage für Ihr KI-gestütztes SDLC zu schaffen.
Die Implementierung eines ADM-TOM sollte auf die spezifischen Bedürfnisse und den Kontext einer Organisation zugeschnitten sein. Bei der Implementierung dieses Modells sollten Sie es kontinuierlich bewerten und auf der Grundlage der einzigartigen Herausforderungen und Möglichkeiten Ihres Unternehmens anpassen.
In den folgenden Abschnitten finden Sie weitere Informationen zu den Komponenten des ADM-Betriebsmodells, einschließlich ihrer Interaktionen.
Komponente der strategischen Ausrichtung
Die Komponente zur strategischen Ausrichtung definiert strategische Ziele für KI-gestütztes ADM und richtet KI-Initiativen auf Geschäftsziele aus. Diese Komponente verdeutlicht den Wert von KI in ADM-Prozessen und legt Erfolgskriterien für die KI-Integration fest. Diese Komponente interagiert wie folgt mit anderen Komponenten:
Werttreiber beeinflussen KI-spezifisch KPIs in der Komponente zur Leistungsmessung.
Die Ausrichtung der Geschäftsziele beeinflusst die Schaffung neuer KI-Rollen in der Komponente Organisationsstruktur.
Die KI-Roadmap dient als Leitfaden für die Auswahl von KI-Plattformen in der Technologie- und Toolkomponente.
Komponente „Organisationsstruktur“
Die Komponente Organisationsstruktur befasst sich mit dem Design einer ADM-Organisation, die die KI-gestützte Entwicklung mit neuen Rollen unterstützt. Diese Komponente richtet ein KI-Exzellenzzentrum (COE) ein und entwickelt bestehende Rollen für die KI-Integration weiter.
Das KI-COE unterstützt kontinuierliches Lernen in der Komponente Talent und Fähigkeiten.
Neue KI-Rollen beeinflussen neue Anforderungen an KI-Fähigkeiten in der Partner-Ökosystem-Komponente.
Funktionsübergreifende Teams ermöglichen eine agile Integration mit KI-gestütztem SDLC in der Prozesskomponente.
Komponente Talent und Fähigkeiten
Die Komponente „Talente und Fähigkeiten“ identifiziert die erforderlichen KI-Fähigkeiten und -Kompetenzen für alle ADM-Rollen und -Mitarbeiter. Diese Komponente definiert die Anforderungen an KI-Kenntnisse und schafft KI-orientierte Karrierewege.
Career Paths orientiert sich an den neuen KI-Rollen in der Komponente Organisationsstruktur.
Die Anforderungen an die KI-Kompetenz unterstützen die KI-Ethikrichtlinien in den Bereichen Unternehmensführung und Ethik.
Die Analyse der Qualifikationslücken bildet die Grundlage für das Ökosystem der KI-Tools in der Technologie- und Tool-Komponente.
Komponente Unternehmensführung und Ethik
Die Komponente Unternehmensführung und Ethik legt einen ethischen Rahmen für den Einsatz von KI in ADM fest, einschließlich Richtlinien und Prüfungsausschüssen. Diese Komponente definiert die Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen für KI-gestützte ADM-Praktiken.
Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften wirkt sich auf die Werttreiber in der Komponente der strategischen Ausrichtung aus.
Das Datenschutzframework beeinflusst die Protokolle für den Datenaustausch in der Komponente des Partnerökosystems.
KI-Ethikrichtlinien leiten das KI-Modellmanagement in der Prozesskomponente.
Komponente zur Leistungsmessung
Die Komponente zur Leistungsmessung entwirft ein neues KI-spezifisches Framework KPIs für die ADM-Leistungsmessung. In dieser Komponente werden die Methoden zur Messung, Berichterstattung und Optimierung der Auswirkungen von KI in ADM beschrieben.
Die Berichterstattung über die Auswirkungen auf das Geschäft beeinflusst die Bewertungskennzahlen der Partner in der Komponente Partnerökosystem.
Feedbackschleifen unterstützen das kontinuierliche Lernen in der Komponente Talent und Fähigkeiten.
KI-spezifisch KPIs informiert über die Ausrichtung der Geschäftsziele in der Komponente „Strategische Ausrichtung“.
Komponente des Partner-Ökosystems
Die Komponente Partnerökosystem definiert die Erwartungen an die KI-Fähigkeiten von AMS-Partnern und Kooperationsprozessen. Diese Komponente legt Prinzipien für den Datenaustausch und die Modellverantwortung für Partnerinteraktionen fest.
Kennzahlen zur Partnerbewertung dienen der KI-spezifischen KPIs Komponente zur Leistungsmessung.
Die Anforderungen an KI-Fähigkeiten beeinflussen die Analyse von Qualifikationslücken in der Komponente Talent und Fähigkeiten.
Kollaborative Innovation unterstützt das Ökosystem der KI-Tools in der Technologie- und Toolkomponente.
Komponente Technologie und Tools
Die Komponente Technologie und Tools spezifiziert KI-Technologien und -Tools zur Unterstützung transformierter ADM-Prozesse. Diese Komponente identifiziert Integrationspunkte und Datenanforderungen für AI-gestütztes ADM.
Die Dateninfrastruktur unterstützt die Berichterstattung über geschäftliche Auswirkungen in der Komponente Leistungsmessung.
Die Integration älterer Systeme wirkt sich auf das KI-gestützte SDLC in der Prozesskomponente aus.
Die Auswahl von KI-Plattformen beeinflusst die kollaborative Innovation in der Komponente des Partnerökosystems.
Komponente „Prozesse“
Die Prozesskomponente gestaltet das SDLC neu, um KI zu integrieren, und erweitert jede Phase um KI-Fähigkeiten. Diese Komponente entwickelt neue Prozesse für das KI-Modellmanagement und die Steuerung in der Entwicklung.
KI-gestütztes SDLC wirkt sich auf die kontinuierliche Überwachung in der Komponente zur Leistungsmessung aus.
Das KI-Modellmanagement bezieht sich auf die Dateninfrastruktur in der Technologie- und Toolkomponente.
Governance-Workflows unterstützen den Datenschutzrahmen in der Komponente Unternehmensführung und Ethik.
