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Implementierung eines KI-gestützten ADM-Zielbetriebsmodells - AWS Prescriptive Guidance
Roadmap für die Implementierung eines KI-gestützten ADM-TOMBewährte Methoden für alle Implementierungsphasen

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Implementierung eines KI-gestützten ADM-Zielbetriebsmodells

Verwenden Sie einen strukturierten, schrittweisen Ansatz, um ein generatives Zielbetriebsmodell (TOM) für KI-Anwendungsentwicklung und -wartung (ADM) zu implementieren. Der folgende Ansatz bringt schnelle Erfolge mit langfristigen transformativen Veränderungen in Einklang und minimiert gleichzeitig Störungen des laufenden Betriebs. Jede Phase befasst sich mit bestimmten Komponenten des TOM, wobei deren wechselseitige Abhängigkeit und Entwicklung während des Implementierungsprozesses hervorgehoben werden.

Wie in der folgenden Abbildung dargestellt, besteht die Implementierungsstrategie aus Phasen, die sich über einen Zeitraum von 12 Monaten von der grundlegenden bis zur fortgeschrittenen Komplexität weiterentwickeln:

  • Phase 1: Grundsteinlegung — Diese Phase findet in den Monaten 1—3 statt. Es legt grundlegende Verwaltungsstrukturen fest und führt wichtige KI-Tools ein, während gleichzeitig schnelle Erfolge erzielt werden.

  • Phase 2: Aufbau von Fähigkeiten — Diese Phase findet in den Monaten 3—6 statt. Es erweitert die Einführung von KI und befasst sich mit Prozessen mittlerer Komplexität. Starten Sie Ihr KI-COE, erweitern Sie die Einführung von KI auf Rollen im Projektmanagement und im Betrieb und arbeiten Sie mit Ihren ADM-Partnern zusammen, um wichtige SDLC-Prozesse mithilfe generativer KI neu zu gestalten.

  • Phase 3: Skalierung der Transformation — Diese Phase findet in den Monaten 6—12 (und darüber hinaus) statt. Es implementiert fortschrittliche Lösungen und bewältigt Herausforderungen mit höherer Komplexität. Implementieren Sie beispielsweise fortschrittliche KI-Lösungen für Architekturdesign, Full-Stack-Entwicklung und Sicherheitsüberwachung. Entwickeln Sie Ihre KI-Governance auf Unternehmensebene und entwickeln Sie Ihre Vertragsbeziehungen zu ADM-Partnern weiter, um der neuen KI-gestützten Realität Rechnung zu tragen.

Mehrere Strategiephasen zur Implementierung eines KI-gestützten ADM-Betriebsmodells.
Anmerkung

Führen Sie vor Beginn der Implementierung eine KI-gestützte SDLC-Eignungsbeurteilung durch, um einen Überblick über die aktuellen SDLC-Fähigkeiten Ihres Unternehmens zu erhalten und wichtige Verbesserungsbereiche zu identifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Nächste Schritte.

Die tatsächlichen Zeitpläne können je nach organisatorischem Kontext, Implementierungsansatz und anderen Faktoren wie Umfang und Umfang der Implementierung variieren. Einige Organisationen können je nach ihren spezifischen Umständen und ihrem Reifegrad in kürzerer oder längerer Zeit Ergebnisse erzielen.

Wenn Sie diese Phasen durchlaufen, können Sie die ADM-Praktiken Ihres Unternehmens systematisch transformieren und KI einsetzen, um Innovation, Effizienz und Wettbewerbsvorteile zu fördern. Weitere Informationen zur Verwendung eines schrittweisen Ansatzes in Ihrem Unternehmen finden Sie unter Roadmap für die Implementierung eines KI-gestützten ADM-TOM und unter Bewährte Methoden für alle Implementierungsphasen.

Organizations können im Rahmen dieser Transformation ihre internen Kapazitäten verbessern. Dieser Weg erfordert auch kontinuierliche Anpassungen und eine klare Kommunikation mit allen Beteiligten. Das Ergebnis ist ein integriertes, globales ADM-Zielbetriebsmodell für KI-gestützte Softwareentwicklung und Wartung mit Ihren Beratungs- und Technologiedienstleistern.

Roadmap für die Implementierung eines KI-gestützten ADM-TOM

Die folgende Tabelle enthält einen Referenzplan, der einen schrittweisen Ansatz zur Implementierung eines ADM-TOM verwendet und gleichzeitig die Unterbrechung des laufenden Betriebs minimiert. Für jede ADM-Komponente beschreibt die Roadmap die relevanten Aktivitäten, die in jeder Implementierungsphase stattfinden.

ADM-Komponente

Grundsteinlegung: Monate 1—3

Aufbau von Fähigkeiten: Monate 3—6

Skalierung der Transformation: Monate 6—12 und darüber hinaus

Strategische Ausrichtung

  • Aktivieren Sie den KI-Lenkungsausschuss.

  • Legen Sie Vision, Mission und Ziele fest und orientieren Sie sich dabei an der Geschäftsausrichtung.

  • Entwickeln Sie eine Strategie und eine Roadmap für KI-Technologie und -Tools.

  • Passen Sie Ihre Geschäftsziele kontinuierlich an KPIs den KI-Funktionen an.

  • Sorgen Sie für eine klare Kommunikation der Interessengruppen über KI-Initiativen mit Wirkung.

  • Überprüfen Sie die Geschäftsergebnisse und den ROI.

  • KPIs Richten Sie Ihre Geschäftsziele kontinuierlich mit den KI-Funktionen ab.

  • Sorgen Sie für eine klare Kommunikation der Interessengruppen über KI-Initiativen mit Wirkung.

  • Überprüfen Sie die Geschäftsergebnisse und den ROI.

  • Integrieren Sie KI-Governance mit EA.

  • Richten Sie mit AMS-Partnern eine funktionsübergreifende KI-Governance ein.

  • Standardisieren Sie KI-Tools weltweit für interne Teams und AMS-Partnerteams.

Organisatorische Struktur

  • Identifizieren Sie funktionsübergreifende KI-Champions.

  • Identifizieren Sie die wichtigsten Rollen für die KI-Integration.

  • Starten Sie AI COE mit einem engagierten Team.

  • Implementieren Sie eine KI-gestützte Organisation und kontinuierliche Optimierung.

Talent und Fähigkeiten

  • Implementieren Sie ein grundlegendes KI-Schulungsprogramm.

  • Setzen Sie KI-Tools für hoch motivierte Rollen ein, z. B. für Softwareentwickler und Testingenieure.

  • Implementieren Sie ein fortgeschrittenes KI-Schulungsprogramm.

  • Implementieren Sie ein rollenspezifisches KI-Schulungsprogramm.

  • Implementieren Sie ein rollenspezifisches KI-Schulungsprogramm.

  • Entwickeln Sie KI-orientierte Karrierewege und Karrieremöglichkeiten.

  • Implementieren Sie gemeinsame Schulungsprogramme für Onshore- und Offshore-Teams.

  • Implementieren Sie ein rollenspezifisches KI-Schulungsprogramm.

  • Erweitern Sie die Einführung von KI auf Produktinhaber, BA, SA und Domäne. SMEs

  • Richten Sie ein Programm zur Förderung von KI-Innovationen ein.

  • Richten Sie Mechanismen für den kontinuierlichen KI-Wissensaustausch zwischen Ihrem Unternehmen und AMS-Partnern ein.

 

Unternehmensführung und Ethik

  • Entwickeln Sie KI-Ethikrichtlinien.

  • Legen Sie Richtlinien für die Nutzung von geistigem Eigentum und Daten im Zusammenhang mit KI fest.

  • Erstellen Sie einen Rahmen für die Risikobewertung.

  • Arbeiten Sie mit den Aufsichtsbehörden zusammen, um die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen.

  • Implementieren Sie Richtlinien und Verfahren zur KI-Governance.

  • Bringen Sie KI-Automatisierung mit menschlicher Aufsicht in Einklang, um Qualität zu gewährleisten und die Kontrolle aufrechtzuerhalten.

  • Bringen Sie KI-Automatisierung mit menschlicher Aufsicht in Einklang, um Qualität zu gewährleisten und die Kontrolle zu behalten.

  • Entwickeln Sie KI-spezifische Projekt- und Vertragsvorlagen SLAs für AMS-Partner.

  • Kontinuierliche Überprüfung und Behebung von Datenschutz- und Sicherheitsbedenken im Zusammenhang mit der Nutzung von KI als Teil des ADM.

Messung der Leistung

  • Legen Sie KI-Ziele und wichtige Erfolgskennzahlen für ADM fest.

  • Legen Sie wichtige Erfolgskennzahlen für große Sprachmodelle fest (LLMs).

  • Entwickeln Sie KI-spezifische Prozesse KPIs für ADM-Prozesse.

  • Entwickeln Sie KI-spezifisch KPIs für die Leistung von ADM-Partnern.

  • Implementieren Sie KI-Kostenzuweisung und ROI-Tracking.

 

  • Richten Sie ein ADM KPIs - und SDLC-Performance-Dashboard ein und implementieren Sie es.

  • Implementieren Sie KI-gestützte Erkenntnisse zur kontinuierlichen Verbesserung des globalen ADM-Bereitstellungsmodells.

  • Kontinuierliche Überwachung und Anpassung auf der Grundlage von Feedback und Ergebnissen.

Partner-Ökosystem

  • Beauftragen Sie einen AMS-Partner mit der Transformationsplanung.

  • Stimmen Sie die Rollen der KI-Integration mit den AMS-Partnern ab.

  • Beurteilen Sie gemeinsam mit AMS und CloudOps Partnern die Bereitschaft zur KI.

  • Prüfen Sie bestehende AMS-Verträge für die KI-Integration.

  • Richten Sie ein gemeinsames KI-COE mit AMS und CloudOps Partnern ein.

  • Arbeiten Sie mit ADM-Partnern zusammen, um KI in das TOM zu integrieren.

  • Arbeiten Sie mit AMS-Partnern zusammen, um fortschrittliche KI-Lösungen für ADM zu implementieren.

  • Arbeiten Sie mit AMS-Partnern zusammen, um fortschrittliche KI-Lösungen für ADM zu implementieren.

  • Standardisieren Sie KI-Tools und -Umgebungen mit AMS-Partnern.

  • Beurteilen Sie regelmäßig die Auswirkungen von KI auf das Wertversprechen des AMS-Outsourcings.

  • Ziehen Sie flexible Einsatzmodelle und ergebnisorientierte Preisgestaltung für KI-gestützte Dienste in Betracht.

Technologie und Tools

  • Implementieren Sie KI-gestützte Wissensdatenbanken für eine schnellere Problemlösung.

  • Implementieren Sie KI-gestützte Tools für die Zusammenarbeit.

  • Setzen Sie KI-gestützte Codierungs- und Testtools ein.

  • Integrieren Sie KI-gestützte Tools für Projektplanung und Risikobewertung.

  • Implementieren Sie KI-gestütztes Release-Management und vorausschauende Wartung.

  • Implementieren Sie KI-gestützte Tools zur Projektschätzung.

  • Implementieren Sie KI-gestützte Tools zur Unterstützung von Architekturentscheidungen.

  • Setzen Sie KI-gestützte Full-Stack-Tools zur Codegenerierung und -optimierung ein.

  • Implementieren Sie Cloud-basierte KI-gestützte Plattformen für alle Lieferorte.

Prozesse

  • Legen Sie Richtlinien für die Integration von KI-generiertem und manuellem Code fest.

  • Etablieren Sie den Prozess und SOPs für KI-gestützte Tools.

  • Richten Sie eine Feedback-Schleife zur kontinuierlichen Verbesserung von ein. LLMs

  • Neugestaltung der ADM-Prozesse zur Integration von KI in das TOM.

  • Entwickeln Sie KI-gestützte Lösungen SOPs zwischen Onshore-, Nearshore- und Offshore-Standorten.

 

  • Etablieren Sie Prozesse für KI-gestützte Architekturentscheidungen und die Generierung von Full-Stack-Code.

  • Richten Sie KI-gestützte Verfahren zur Konformitätsprüfung und Sicherheitsüberwachung ein.

  • Einrichtung eines Mechanismus zur Prozessverbesserung des KI-gestützten ADM-Betriebsmodells.

Informationen zu einem Rahmen einer KI-Vision für ADM, der ein Leitbild, Ziele und strategische Initiativen umfasst, finden Sie in Anhang A: Beispielrahmen für eine KI-Vision für ADM. Eine detaillierte Implementierungscheckliste, die Unternehmensführung, Organisationsstruktur, Rollen, Prozesse und Tools in allen drei Phasen abdeckt, finden Sie in Anhang B: Implementierungscheckliste für ein ADM-TOM.

Bewährte Methoden für alle Implementierungsphasen

Es ist wichtig, die folgenden bewährten Verfahren in allen Implementierungsphasen zu beachten. Für jede bewährte Methode wird die zugehörige Komponente des Betriebsmodells angezeigt, sodass angegeben wird, welcher Aspekt des Modells am stärksten betroffen ist:

  • Überwachen und passen Sie den Ansatz kontinuierlich auf der Grundlage von Feedback und Ergebnissen an. (Leistungsmessung)

  • Kommunizieren Sie mit allen Beteiligten klar und deutlich über verschiedene KI-Initiativen und deren Auswirkungen. (Strategische Ausrichtung)

  • Sorgen Sie für ein ausgewogenes Verhältnis zwischen KI-Automatisierung und menschlicher Aufsicht, um die Qualität sicherzustellen und die Kontrolle zu behalten. (Unternehmensführung und Ethik)

  • Beurteilen Sie regelmäßig die Kapitalrendite (ROI) von KI-Initiativen und passen Sie die Strategie entsprechend an. (Leistungsmessung; strategische Ausrichtung)

  • Gehen Sie in einem globalen Bereitstellungsmodell auf Datenschutz- und Sicherheitsbedenken ein, die für den Einsatz von KI spezifisch sind. (Unternehmensführung und Ethik)

  • Evaluieren Sie regelmäßig die Auswirkungen von KI auf das Outsourcing-Wertversprechen und passen Sie das Engagement-Modell nach Bedarf an. (Partner-Ökosystem; strategische Ausrichtung)