Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
Creación de un modelo operativo objetivo de ADM impulsado por IA
Al considerar sus prácticas de ADM con la IA generativa, es importante diseñar un modelo operativo objetivo (TOM) integral. Un TOM describe el estado deseado del modelo operativo de una organización. El ADM TOM de su organización debe alinear su personal, sus procesos, su tecnología, su organización y su gobierno con su visión estratégica.
En la siguiente tabla se enumeran los ocho componentes de un TOM.
Componente TOM | Elementos componentes |
|---|---|
Alineación estratégica |
|
Estructura organizativa |
|
Talento y habilidades |
|
Gobernanza y ética |
|
Medición del desempeño |
|
Ecosistema de socios |
|
Tecnología y herramientas |
|
Processes |
|
La creación de un ADM TOM es un proceso transformador que afecta a todos los aspectos de una organización. Considere detenidamente cada componente del ADM y sus interdependencias para crear una base sólida para su SDLC impulsado por IA.
La implementación de un ADM TOM debe adaptarse a las necesidades y el contexto específicos de la organización. A medida que implemente este modelo, evalúelo y ajústelo continuamente en función de los desafíos y oportunidades únicos de su organización.
En las siguientes secciones se proporcionan más detalles sobre los componentes del modelo operativo de ADM, incluidas sus interacciones.
Componente de alineación estratégica
El componente de alineación estratégica define los objetivos estratégicos de la ADM impulsada por la IA, alineando las iniciativas de IA con los objetivos empresariales. Este componente articula el valor de la IA en los procesos de ADM y establece los criterios de éxito para la integración de la IA. Este componente interactúa con otros componentes de la siguiente manera:
Los impulsores del valor influyen en la IA específica del componente KPIs de medición del rendimiento.
La alineación de los objetivos empresariales sirve de base para la creación de nuevas funciones de IA en el componente de la estructura organizacional.
La hoja de ruta de la IA guía la selección de plataformas de IA en el componente de tecnología y herramientas.
Componente de estructura organizacional
El componente de estructura organizacional aborda el diseño de una organización de ADM que respalde el desarrollo impulsado por la IA con nuevas funciones. Este componente establece un centro de excelencia (COE) de IA y desarrolla las funciones existentes para la integración de la IA.
El COE de IA apoya el aprendizaje continuo en el componente de talento y habilidades.
Las nuevas funciones de la IA influyen en los nuevos requisitos de capacidad de la IA en el componente del ecosistema de socios.
Los equipos multifuncionales permiten una integración ágil con el SDLC mejorado con IA en el componente de procesos.
Componente de talento y habilidades
El componente de talento y habilidades identifica las habilidades y competencias de IA requeridas en todas las funciones y el personal de ADM. Este componente define los requisitos de conocimientos de IA y crea trayectorias profesionales centradas en la IA.
Las trayectorias profesionales se alinean con las nuevas funciones de la IA en el componente de estructura organizacional.
Los requisitos de alfabetización en materia de IA respaldan las políticas éticas de la IA en el componente de gobernanza y ética.
El análisis de la brecha de habilidades informa al ecosistema de herramientas de IA en el componente de tecnología y herramientas.
Componente de gobernanza y ética
El componente de gobernanza y ética establece un marco ético para el uso de la IA en la ADM, que incluye políticas y juntas de revisión. Este componente define los requisitos de privacidad y seguridad de los datos para las prácticas de ADM impulsadas por la IA.
El cumplimiento normativo afecta a los impulsores de valor del componente de alineación estratégica.
El marco de privacidad de los datos influye en los protocolos de intercambio de datos en el componente del ecosistema de socios.
Las políticas éticas de la IA guían la gestión de los modelos de IA en el componente de procesos.
Componente de medición del rendimiento
El componente de medición del rendimiento diseña un nuevo marco específico KPIs para la IA para la medición del rendimiento de la ADM. Este componente describe los métodos para medir, informar y optimizar el impacto de la IA en la ADM.
Los informes sobre el impacto empresarial influyen en las métricas de evaluación de los socios en el componente del ecosistema de socios.
Los circuitos de retroalimentación respaldan el aprendizaje continuo en el componente de talento y habilidades.
La inteligencia artificial específica KPIs informa sobre la alineación de los objetivos empresariales en el componente de alineación estratégica.
Componente del ecosistema de socios
El componente del ecosistema de socios define las expectativas en cuanto a las capacidades de IA de los socios y los procesos colaborativos de AMS. Este componente establece los principios de intercambio de datos y de propiedad del modelo para las interacciones con los socios.
Las métricas de evaluación de los socios informan sobre aspectos específicos de la IA KPIs en el componente de medición del rendimiento.
Los requisitos de capacidad de la IA influyen en el análisis de las brechas de habilidades en el componente de talento y habilidades.
La innovación colaborativa apoya el ecosistema de herramientas de IA en el componente de tecnología y herramientas.
Componente de tecnología y herramientas
El componente de tecnología y herramientas especifica las tecnologías y herramientas de IA para respaldar los procesos de ADM transformados. Este componente identifica los puntos de integración y los requisitos de datos para la ADM impulsada por IA.
La infraestructura de datos permite elaborar informes sobre el impacto empresarial en el componente de medición del rendimiento.
La integración de los sistemas antiguos afecta al SDLC mejorado con IA en el componente de procesos.
La selección de plataformas de IA influye en la innovación colaborativa en el componente del ecosistema de socios.
Componente de procesos
El componente de procesos rediseña el SDLC para incorporar la IA, mejorando cada etapa con capacidades de IA. Este componente desarrolla nuevos procesos para la gestión y la gobernanza de los modelos de IA en el desarrollo.
El SDLC mejorado con IA afecta a la supervisión continua en el componente de medición del rendimiento.
La gestión de modelos de IA se refiere a la infraestructura de datos en el componente de tecnología y herramientas.
Los flujos de trabajo de gobernanza respaldan el marco de privacidad de datos en el componente de gobernanza y ética.
