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Organisationsstrukturschicht eines ADM-Betriebsmodells - AWS Präskriptive Leitlinien
Organisationsstruktur und Rollen

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.

Organisationsstrukturschicht eines ADM-Betriebsmodells

Die Organisationsstrukturebene umfasst Personen, Prozesse und Technologie. Auf dieser Ebene treten die sichtbarsten und tiefgreifendsten Veränderungen auf, wenn Unternehmen generative KI in das ADM-Betriebsmodell einführen. Rollen entwickeln sich weiter, Unternehmen erfinden Prozesse neu und die Technologie-Stacks werden um generative KI-Tools erweitert.

Dieser Abschnitt bietet Einblicke in die praktische Implementierung generativer KI bei der ADM-Transformation Ihres Unternehmens und behandelt Änderungen der Organisationsstruktur, der einzelnen Rollen und der Kernprozesse. Indem Sie diese strategischen Veränderungen annehmen, können Sie Ihr Unternehmen so positionieren, dass generative KI effektiv in das ADM-Betriebsmodell integriert werden kann. Diese Transformation kann die Entwicklungsgeschwindigkeit, die Softwarequalität und die Innovationskapazität verbessern und so möglicherweise Ihren Wettbewerbsvorteil verbessern. Die tatsächlichen Auswirkungen hängen vom spezifischen Kontext und der Implementierung Ihres Unternehmens ab.

Plattformmanagement-Services, Technologien und Tools sowie Partnerschaften

Plattformverwaltungsdienste bieten ein Kernpaket an gemeinsamen Funktionen und standardisierten Diensten für Anwendungsteams, darunter:

  • Kodifizierte Referenzarchitekturen und Entwurfsmuster

  • Self-Service-Mechanismen für die Bereitstellung zugelassener Architekturen und Konfigurationen

  • Standardisierte Tools für Entwicklung, Beobachtbarkeit und Betrieb

  • Support bei der Einrichtung von Umgebungen, Pipelines für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) sowie von Verwaltungsprozessen

  • Zentralisierte Verwaltung und Sicherheitsstandards

In der Regel verwalten die Teams für Plattformentwicklung und Cloud-Betrieb diese Dienste und arbeiten gemeinsam daran, Anwendungsteams zu unterstützen und kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben.

Generative KI transformiert Plattformverwaltungsdienste auf folgende Weise:

  • Ein KI-Assistent für Architekturempfehlungen schlägt auf der Grundlage von Projektanforderungen, empfohlenen Entwurfsmustern und Organisationsstandards optimale Referenzarchitekturen vor.

  • Intelligentes Self-Service-Provisioning nutzt KI, um den Einsatz von Ressourcen und Diensten für komplexe Workflows zu automatisieren und zu optimieren.

  • KI-gestützte Observability bietet tiefere Einblicke und automatisiert die Erkennung von Anomalien auf der gesamten Plattform.

  • AIOps Agenten bearbeiten mehrere automatisierte Workflows zur Problembehebung unter Verwendung anerkannter Standardarbeitsanweisungen (). SOPs

  • Durch die automatische Konformitätsprüfung werden Governance- und Sicherheitsstandards mithilfe von KI kontinuierlich verifiziert und durchgesetzt.

Diese KI-gestützten Verbesserungen ermöglichen es Infrastrukturteams, sich auf die Lösung komplexer, zeitaufwändiger Probleme zu konzentrieren und die Zuverlässigkeit einer Anwendung zu verbessern, wodurch die Effizienz und Effektivität des Plattformmanagements verbessert wird.

Integrieren Sie generative KI-Funktionen in die bestehenden Plattformangebote Ihrer Managed Services-Partner. Mit dieser Strategie können Sie die folgenden Vorteile erzielen:

  • Nutzen Sie fortschrittliche KI-Technologien und nutzen Sie das Fachwissen und die bewährten Prozesse Ihrer Partner.

  • Verbessern Sie Ihr Plattform-Engineering und Ihren Cloud-Betrieb mit integrierten KI-Funktionen.

  • Nutzen Sie die Vorteile Ihrer etablierten Managed-Services-Partnerbeziehungen und verbessern Sie gleichzeitig Ihre KI-Fähigkeiten.

Organisationsstruktur und Rollen

Die generative KI-Integration erfordert eine Neugestaltung der ADM-Organisationsstruktur. Die Anpassung der Verantwortlichkeiten der wichtigsten Rollen innerhalb Ihrer Organisationsstruktur ist von entscheidender Bedeutung. Diese KI-gestützten Veränderungen können Ihren Teams helfen, effizienter zu arbeiten und einen höheren Mehrwert zu erzielen.

Die Organisationsstruktur hängt von mehreren Faktoren ab:

  • Umfang des Engagements — Beispiele hierfür sind der Umfang und die Komplexität von Anwendungen wie Handelssystemen, Arzneimittelforschung und Enterprise Resource Planning (ERP).

  • Spezifische Kundenbedürfnisse — Beispiele hierfür sind die Einhaltung des Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) für Zahlungssysteme und die Einhaltung von Good Practice (GxP) für die Pharmaindustrie.

  • Verwendete Methodik — Zu den Beispielen gehören agile Methoden und Wasserfallmethoden.

Einige Rollen lassen sich je nach Projektanforderungen kombinieren oder erweitern. Projekte, bei denen es um fortschrittliche Technologien oder strenge Compliance-Anforderungen geht, umfassen häufig spezielle Rollen wie Datenwissenschaftler, Spezialisten für maschinelles Lernen (ML), Entwickler von Advanced Business Application Programming (ABAP) und Compliance-Beauftragte.

In den folgenden Abschnitten werden gängige Rollen in ADM behandelt, die sich im Zuge der generativen KI-Integration weiterentwickeln. Diese Rollen werden erweitert und angepasst, um KI-Funktionen nutzen zu können, wodurch ihr Wert und ihre Wirkung innerhalb des Unternehmens gesteigert werden können. Diese Entwicklung bietet Chancen für die Entwicklung von Fähigkeiten und die Karriereentwicklung in vielen Rollen. Die folgenden Aspekte geben Aufschluss darüber, wie sich die einzelnen Rollen im Zuge der Integration mit generativer KI weiterentwickeln:

  • Aktueller Fokus — Die Hauptaufgaben, die die Person in der Rolle derzeit ausführt

  • KI-gestützter Wandel — Die Art und Weise, wie generative KI in die Rolle integriert werden kann

  • Hauptvorteile — Die Vorteile, die sich aus der Integration generativer KI in die Rolle ergeben

  • Wichtigste Überlegungen — Die Überlegungen, wenn ein KI-gestützter Rollenwechsel in Betracht gezogen wird

  • Wichtigste Schritte — Die wichtigsten Schritte, die die Person in der Rolle ergreifen kann, um sie bei der Anpassung an KI zu unterstützen

Dieser umfassende Überblick kann Ihnen helfen, den aktuellen Stand, die Richtung des Wandels und die Schritte zu verstehen, die erforderlich sind, um die KI-gestützte Transformation für jede Rolle erfolgreich zu bewältigen. Sie können Einblicke gewinnen, wie KI bestehende Rollen verbessert und wie Sie Ihre Organisationsstruktur auf diese Fortschritte vorbereiten können.

Produkteigentümer oder Geschäftsanalyst

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick darüber, wie sich die Rollen des Product Owners oder des Business Analysten an die Nutzung generativer KI-Funktionen anpassen können.

Aspekt der Rolle

Description

Aktueller Schwerpunkt

  • Erfassung von Anforderungen

  • Priorisierung von Funktionen

  • Kommunikation mit den Interessenträgern

KI-gestützter Wandel

Nutzen Sie KI für:

  • Datengesteuerter Entscheidungsprozess und beschleunigte Markteinblicke

  • Erstellung von Geschäftsanforderungsdokumenten (BRD), wobei die Funktionen auf der Grundlage von Kundenfeedback und -anforderungen priorisiert werden

Wichtigste Vorteile

  • Schnellere Erfassung und Analyse von Anforderungen

  • Verbesserte Anpassung der Funktionen an die Marktanforderungen

  • Umfassendere Anwenderberichte und Anwendungsfälle

Wesentliche Überlegungen

  • Sicherstellen, dass KI komplexe Geschäftskontexte versteht

  • Pflege bedeutsamer Beziehungen zu Stakeholdern

Die wichtigsten Schritte

  • Implementieren Sie KI-gestützte Tools für Marktanalysen und Anforderungen.

  • Entwickeln Sie schnelle technische Fähigkeiten für eine effektive KI-Interaktion.

  • Richten Sie Prozesse für Interessengruppen ein, um KI-generierte Erkenntnisse zu validieren

Projektleiter

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick darüber, wie sich die Rolle des Projektmanagers an die Nutzung generativer KI-Funktionen anpassen kann.

Aspekt der Rolle

Description

Aktueller Schwerpunkt

  • Planung von Aktivitäten

  • Zuteilung von Ressourcen

  • Risikomanagement

KI-gestützter Wandel

  • Nutzen Sie KI für eine verbesserte vorausschauende Planung und Projektinformationen in Echtzeit.

Wichtigste Vorteile

  • Verbesserte Genauigkeit bei der Ressourcenzuweisung

  • Verbesserte Risikoidentifikation und -minderung

  • Überwachung des Projektstatus und prädiktive Analysen in Echtzeit

Wesentliche Überlegungen

  • KI-Empfehlungen mit menschlichem Urteilsvermögen in Einklang bringen

  • Sicherstellung der Akzeptanz KI-gestützter Methoden durch das Team

Die wichtigsten Schritte

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

  • Entwickeln Sie Protokolle für die kollaborative Entscheidungsfindung zwischen KI und Mensch.

  • Qualifizieren Sie Ihr Team in KI-gestützten Projektmanagementpraktiken.

UI/UX-Designer

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick darüber, wie sich die Rolle des Designers für interface/user Benutzererlebnisse (UI/UX) an die Nutzung generativer KI-Funktionen anpassen kann.

Aspekt der Rolle

Description

Aktueller Schwerpunkt

  • Erstellung von Benutzeroberflächendesigns und Prototypen

  • Durchführung von Benutzerforschung und Usability-Tests

  • Sicherstellung eines optimalen Benutzererlebnisses für alle Anwendungen

KI-gestützter Wandel

  • Nutzen Sie KI für schnelle Designiterationen, datengestützte Benutzereinblicke und automatisierte Usability-Tests.

Wichtigste Vorteile

  • Schnellere Generierung von UI-Design-Alternativen

  • Verbesserte Analyse der Benutzerforschung und Erstellung von Personas

  • Automatisierte Usability-Tests und Feedback-Analyse

Wesentliche Überlegungen

  • Abstimmung von KI-generierten Designs mit Markenrichtlinien und Benutzerbedürfnissen

  • Aufrechterhaltung von Kreativität und Innovation in einem KI-gestützten Designprozess

Die wichtigsten Schritte

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

  • Entwickeln Sie Protokolle und Prozesse für die kollaborative Entscheidungsfindung zwischen KI und Mensch.

  • Qualifizieren Sie Ihr Team in KI-gestützten Projektmanagementpraktiken.

Full-Stack-Entwickler

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick darüber, wie sich die Rolle des Full-Stack-Entwicklers an die Nutzung generativer KI-Funktionen anpassen kann.

Aspekt der Rolle

Description

Aktueller Schwerpunkt

  • Erstellung von Benutzeroberflächendesigns und Prototypen

  • Durchführung von Benutzerforschung und Usability-Tests

  • Sicherstellung eines optimalen Benutzererlebnisses für alle Anwendungen

KI-gestützter Wandel

  • Nutzen Sie KI für umfassende Unterstützung und Optimierung der Full-Stack-Entwicklung.

Wichtigste Vorteile

  • Beschleunigte Generierung und Optimierung von Full-Stack-Code

  • KI-gesteuertes API-Design und -Integration

  • Automatisierte Leistungsoptimierung im gesamten Stack

Wesentliche Überlegungen

  • Aufrechterhaltung der Kompetenz in mehreren Technologien zusammen mit KI-Tools

  • Sicherstellung der Konsistenz und Integration zwischen KI und manuell entwickelten Komponenten

Die wichtigsten Schritte

  • Entwickeln Sie Fachwissen im Bereich KI-gestützter Entwicklung im gesamten Stack.

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

  • Implementieren Sie kontinuierliche Lernprogramme für neue KI-Tools in der Full-Stack-Entwicklung.

Lösungsarchitekt

Die folgende Tabelle bietet einen Überblick darüber, wie sich die Rolle des Lösungsarchitekten an die Nutzung generativer KI-Funktionen anpassen kann.

Aspekt der Rolle

Description

Aktueller Schwerpunkt

  • Entwicklung umfassender unternehmensweiter Lösungen

  • Abstimmung von Technologielösungen auf Geschäftsziele

  • Sicherstellung der systemübergreifenden Integration und Interoperabilität

  • Erstellung detaillierter Konstruktionsdokumente

KI-gestützter Wandel

  • Nutzen Sie KI für schnelles Prototyping von Lösungen, datengestützte Architekturentscheidungen, automatisierte Integrationsanalysen und die Generierung von Designdokumenten.

Wichtigste Vorteile

  • Schnellere Generierung und Bewertung von Lösungsalternativen

  • Bessere Abstimmung der Technologielösungen auf die Geschäftsziele

  • Verbesserte Bewertung der Systemintegration und Interoperabilität

  • Beschleunigte Erstellung umfassender Konstruktionsunterlagen

Wesentliche Überlegungen

  • Sicherstellung, dass KI-generierte Lösungen komplexe Geschäftsanforderungen erfüllen

  • Beibehaltung einer ganzheitlichen Sicht auf die Unternehmensarchitektur bei KI-gestützten Designprozessen

  • Überprüfung der Richtigkeit und Vollständigkeit von KI-generierten Konstruktionsdokumenten

Die wichtigsten Schritte

  • Entwickeln Sie Fachwissen über KI-gestützte Tools und Methoden für das Lösungsdesign.

  • Etablieren Sie Prozesse zur Validierung von KI-generierten Lösungsvorschlägen anhand der Geschäftsanforderungen.

  • Implementieren Sie KI-gestützte Tools für die kontinuierliche Lösungsoptimierung und Integrationsbewertung.

  • Setzen Sie KI-gestützte Dokumentationstools für die Erstellung und Pflege von Konstruktionsdokumenten ein.

Softwareentwickler

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick darüber, wie sich die Rolle des Softwareentwicklers an die Nutzung generativer KI-Funktionen anpassen kann.

Aspekt der Rolle

Description

Aktueller Schwerpunkt

  • Schreiben von Code

  • Debuggen

  • Wartung

KI-gestützter Wandel

  • Nutzen Sie KI als Codierungsbegleiter für mehr Produktivität und Qualität.

Wichtigste Vorteile

  • Beschleunigte Codegenerierung und -vervollständigung

  • Verbesserte Codequalität und Konsistenz

  • Schnellere Fehlererkennung und -behebung

Wesentliche Überlegungen

  • Aufrechterhaltung der Lesbarkeit und Leistung des Codes in KI-generiertem Code

  • Balance zwischen der Abhängigkeit von KI-Tools und den wichtigsten Programmierkenntnissen

Die wichtigsten Schritte

  • Verbessern Sie den Einsatz von KI-gestützten Kodierungs- und Paarprogrammierungstechniken.

  • Legen Sie Richtlinien für die Überprüfung und Optimierung von KI-generiertem Code fest.

  • Implementieren Sie Programme für kontinuierliches Lernen für neue KI-Entwicklungstools.

Testingenieur

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick darüber, wie sich die Rolle des Testingenieurs an die Nutzung generativer KI-Funktionen anpassen kann.

Aspekt der Rolle

Description

Aktueller Schwerpunkt

  • Design des Testfalls

  • Identifizierung von Defekten

  • Qualitätssicherung

KI-gestützter Wandel

  • Implementieren Sie KI für umfassende, automatisierte Teststrategien.

Wichtigste Vorteile

  • Verstärkte Automatisierung bei der Generierung und Ausführung von Testfällen

  • Verbesserte Qualität und Reichweite der Testdaten

  • Frühere Problemerkennung durch prädiktive Fehleranalyse

Wesentliche Überlegungen

  • Sicherstellung einer umfassenden Abdeckung, die über KI-generierte Testfälle hinausgeht

  • Balance zwischen automatisierten Tests und explorativen Methoden

Die wichtigsten Schritte

  • Entwickeln Sie Fähigkeiten im Design von KI-Teststrategien und in der Datenmodellierung.

  • Etablieren Sie Prozesse zur kontinuierlichen Verfeinerung von KI-Testmodellen.

  • Implementieren Sie KI-gestützte explorative Testprozesse und -techniken.

Versionsmanager

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick darüber, wie sich die Rolle des Release-Managers an die Nutzung generativer KI-Funktionen anpassen kann.

Aspekt der Rolle

Description

Aktueller Schwerpunkt

  • Planung und Koordination von Software-Releases

  • Verwaltung von Veröffentlichungszeitplänen und Abhängigkeiten

  • Sicherstellung einer reibungslosen Bereitstellung und Stabilität nach der Veröffentlichung

KI-gestützter Wandel

  • Nutzen Sie KI für intelligente Versionsplanung, automatisierte Bereitstellung und vorausschauendes Stabilitätsmanagement.

Wichtigste Vorteile

  • KI-gestützte Release-Planung und Risikobewertung

  • Automatisierte Bereitstellungs- und Rollback-Strategien

  • Vorausschauende Überwachung und Problemerkennung nach der Veröffentlichung

Wesentliche Überlegungen

  • Abwägen von KI-Empfehlungen mit Geschäftsprioritäten und Einschränkungen

  • Beibehaltung von Kontrolle und Aufsicht in automatisierten Einsatzszenarien

Die wichtigsten Schritte

  • Entwickeln Sie Fähigkeiten in KI-gestützten Release-Management-Tools und prädiktiven Analysen.

  • Etablieren Sie Prozesse für die menschliche Validierung von KI-generierten Release-Plänen.

  • Implementieren Sie KI-gestützte Standardarbeitsanweisungen (SOP) für die Überwachung nach der Veröffentlichung und schnelle Reaktionszeiten.

Technischer Leiter

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick darüber, wie sich die technische Führungsrolle an die Nutzung generativer KI-Fähigkeiten anpassen kann.

Aspekt der Rolle

Description

Aktueller Schwerpunkt

  • Überwachung der Anwendungsentwicklung und der Betriebsprozesse

  • Sicherstellung der Abstimmung zwischen Entwicklungsteams und betrieblichen Anforderungen

  • Verwaltung des Anwendungslebenszyklus von der Entwicklung bis zur Produktion

  • Förderung der kontinuierlichen Verbesserung der Entwicklung und der betrieblichen Effizienz

KI-gestützter Wandel

  • Nutzen Sie KI für ein verbessertes Anwendungslebenszyklusmanagement, automatisierte Betriebsanalysen und prädiktive Ressourcenoptimierung.

Wichtigste Vorteile

  • Verbesserte Koordination zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams

  • Verbesserte Überwachung der Anwendungsleistung und vorausschauende Wartung

  • Automatisierte Ressourcenzuweisung und Skalierung auf der Grundlage von Betriebsanalysen

  • Häufige Anzahl von Änderungen

  • Beschleunigte Problemlösung und geringere Ausfallzeiten

Wesentliche Überlegungen

  • Balance zwischen KI-gestützter Automatisierung und menschlicher Aufsicht bei kritischen Vorgängen

  • Sicherstellung einer nahtlosen Integration von KI-Tools über den gesamten Anwendungslebenszyklus

  • Bewältigung des kulturellen Wandels hin zu KI-gestützten Praktiken DevOps

Die wichtigsten Schritte

  • Entwickeln Sie Fachwissen über KI-gestützte Tools für das Management des Anwendungslebenszyklus.

  • Etablieren Sie Prozesse für die Integration von KI-Erkenntnissen in die Entwicklung und betriebliche Entscheidungsfindung.

  • Implementieren Sie KI-gesteuerte Überwachungs- und vorausschauende Wartungssysteme.

  • Erstellen Sie Schulungsprogramme, um Teams in KI-gestützten Praktiken weiterzubilden. DevOps

DevOps Ingenieur

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick darüber, wie sich die Rolle des DevOps Ingenieurs an die Nutzung generativer KI-Funktionen anpassen kann.

Aspekt der Rolle

Description

Aktueller Schwerpunkt

  • Implementierung und Aufrechterhaltung von Pipelines für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD)

  • Automatisierung der Bereitstellung und Verwaltung der Infrastruktur

  • Sicherstellung einer nahtlosen Integration zwischen Entwicklung und Betrieb

KI-gestützter Wandel

  • Nutzen Sie KI für verbesserte Automatisierung, prädiktive Analysen und intelligentes Infrastrukturmanagement.

Wichtigste Vorteile

  • Beschleunigte Bereitstellungszyklen

  • Verbesserte Zuverlässigkeit und Leistung des Systems

  • Proaktive Problemerkennung und -lösung

Wesentliche Überlegungen

  • Integration von KI-Tools in bestehende DevOps Prozesse

  • Balance zwischen Automatisierung und notwendiger menschlicher Aufsicht

Die wichtigsten Schritte

  • Implementieren Sie eine KI-gestützte CI/CD Pipeline-Optimierung.

  • Nutzen Sie KI-gestützte Infrastrukturen als Tools zur Codegenerierung (IaC).

  • Entwickeln Sie Fähigkeiten in den Bereichen AIOps vorausschauende Wartung und automatisierte Problembehebung.

Support-Techniker

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick darüber, wie sich die Rolle des Support-Technikers an die Nutzung generativer KI-Funktionen anpassen kann.

Aspekt der Rolle

Description

Aktueller Schwerpunkt

  • Lösung von Benutzerproblemen und Vorfällen

  • Aufrechterhaltung der Zuverlässigkeit des Systems

  • Bereitstellung technischer Unterstützung für Endnutzer

KI-gestützter Wandel

  • Setzen Sie KI für intelligente Problembehandlung, automatisierte Problemlösung und vorausschauenden Support ein.

Wichtigste Vorteile

  • Schnellere Problemlösungszeiten

  • Verbesserte Lösungsraten beim ersten Anruf

  • Proaktive Identifizierung potenzieller Systemprobleme

Wesentliche Überlegungen

  • Sicherstellung, dass KI-Systeme komplexe technische Probleme genau verstehen und kategorisieren

  • Beibehaltung der menschlichen Note bei Kundeninteraktionen

Die wichtigsten Schritte

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

  • Führen Sie KI-gestützte Systeme zur Ticketklassifizierung und -weiterleitung ein.

  • Entwickeln Sie Prozesse und Fähigkeiten in der Zusammenarbeit mit KI-Chatbots und virtuellen Assistenten für den Kundensupport.