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Nivel de estructura organizativa de un modelo operativo de ADM
La capa de estructura organizacional abarca a las personas, los procesos y la tecnología. Esta capa es donde se producen los cambios más visibles y profundos cuando las organizaciones introducen la IA generativa en el modelo operativo de ADM. Los roles evolucionan, las organizaciones reimaginan los procesos y los paquetes de tecnología se amplían para incluir herramientas de IA generativa.
Esta sección proporciona información sobre la implementación práctica de la IA generativa en la transformación de la ADM en su organización, y abarca los cambios en la estructura organizacional, las funciones individuales y los procesos principales. Al adoptar estos cambios estratégicos, puede posicionar a su organización para integrar la IA generativa en el modelo operativo de ADM de forma eficaz. Esta transformación puede mejorar la velocidad de desarrollo, la calidad del software y la capacidad de innovación, lo que podría aumentar su ventaja competitiva. El impacto real variará en función del contexto y la implementación específicos de su organización.
Servicios de administración de plataformas, tecnología y herramientas, y asociaciones
Los servicios de administración de plataformas proporcionan un conjunto básico de capacidades compartidas y servicios estandarizados para los equipos de aplicaciones, que incluyen:
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Arquitecturas de referencia y patrones de diseño codificados
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Mecanismos de autoservicio para implementar arquitecturas y configuraciones aprobadas
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Herramientas estandarizadas de desarrollo, observabilidad y operaciones
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Support para la configuración de entornos, canalizaciones de integración y despliegue continuos (CI/CD) y procesos de administración
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Estándares centralizados de gobierno y seguridad
Por lo general, los equipos de ingeniería de plataformas y operaciones en la nube administran estos servicios y colaboran para apoyar a los equipos de aplicaciones e impulsar la mejora continua.
La IA generativa está transformando los servicios de administración de plataformas de las siguientes maneras:
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Un asistente de IA para las recomendaciones de arquitectura sugiere arquitecturas de referencia óptimas en función de los requisitos del proyecto, los patrones de diseño recomendados y los estándares organizativos.
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El aprovisionamiento inteligente de autoservicio utiliza la IA para automatizar y optimizar el despliegue de recursos y servicios que abordan flujos de trabajo complejos.
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La observabilidad impulsada por la IA proporciona información más profunda y automatiza la detección de anomalías en toda la plataforma.
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AIOps los agentes gestionan varios flujos de trabajo de remediación automatizados mediante procedimientos operativos estándar aprobados (). SOPs
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La verificación automatizada del cumplimiento verifica y hace cumplir continuamente los estándares de gobierno y seguridad mediante la IA.
Estas mejoras impulsadas por la IA permiten a los equipos de infraestructura centrarse en resolver problemas complejos que requieren mucho tiempo y en mejorar la confiabilidad de una aplicación, lo que aumenta la eficiencia y la eficacia de la administración de la plataforma.
Integre las capacidades generativas de IA en las ofertas de plataformas existentes de sus socios de servicios gestionados. Con esta estrategia, puede obtener los siguientes beneficios:
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Aproveche las tecnologías de IA avanzadas y aproveche la experiencia y los procesos comprobados de sus socios.
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Mejore la ingeniería de su plataforma y sus operaciones en la nube con funciones de IA integradas.
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Mantenga los beneficios de sus relaciones establecidas con sus socios de servicios gestionados y, al mismo tiempo, mejore sus capacidades de IA.
Estructura y funciones de la organización
La integración generativa de la IA requiere una reinvención de la estructura organizativa de ADM. Es crucial adaptar las responsabilidades de las funciones clave de la estructura de su organización. Estos cambios impulsados por la IA pueden ayudar a sus equipos a trabajar de manera más eficiente y a ofrecer un mayor valor.
La estructura de la organización depende de varios factores:
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Tamaño de la participación: algunos ejemplos incluyen el alcance y la complejidad de las aplicaciones, como los sistemas de comercio, el descubrimiento de fármacos y la planificación de recursos empresariales (ERP).
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Necesidades específicas de los clientes: algunos ejemplos incluyen el cumplimiento de la norma de seguridad de datos del sector de tarjetas de pago (PCI DSS) para los sistemas de pago y el cumplimiento de las buenas prácticas (GxP) para las industrias farmacéuticas.
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Metodología utilizada: entre los ejemplos se incluyen las metodologías ágiles y en cascada.
Algunas funciones se combinan o se amplían en función de los requisitos del proyecto. Los proyectos que implican tecnologías avanzadas o requisitos de cumplimiento estrictos suelen incluir funciones especializadas, como científicos de datos, especialistas en aprendizaje automático (ML), desarrolladores de programación avanzada de aplicaciones empresariales (ABAP) y oficiales de cumplimiento.
En las siguientes secciones, se destacan las funciones comunes de la ADM que están evolucionando con la integración generativa de la IA. Estas funciones se están ampliando y adaptando para utilizar las capacidades de la IA, lo que puede aumentar su valor e impacto en la organización. Esta evolución representa oportunidades para el desarrollo de habilidades y el crecimiento profesional en muchos roles. Los siguientes aspectos proporcionan información sobre cómo evoluciona cada función a medida que se integra con la IA generativa:
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Enfoque actual: las tareas principales que desempeña actualmente la persona que desempeña el puesto
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Cambio impulsado por la IA: las formas en que la IA generativa puede incorporarse al puesto
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Beneficios clave: los beneficios que se obtienen al incorporar la IA generativa al rol
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Consideraciones clave: las consideraciones a tener en cuenta a la hora de considerar un cambio de puesto impulsado por la IA
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Pasos clave: los pasos principales que la persona en el puesto puede tomar para ayudarla a adaptarse a la IA
Esta visión integral puede ayudarlo a comprender el estado actual, la dirección del cambio y las medidas necesarias para afrontar con éxito la transformación impulsada por la IA para cada función. Puede obtener información sobre cómo la IA mejora las funciones existentes y cómo preparar la estructura de su organización para estos avances.
Propietario del producto o analista empresarial
La siguiente tabla proporciona una descripción general de cómo las funciones de propietario del producto o analista de negocios pueden adaptarse para utilizar las capacidades de IA generativa.
Aspecto del puesto |
Description (Descripción) |
|---|---|
Enfoque actual |
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Un cambio impulsado por la IA |
Utilice la IA para:
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Ventajas principales |
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Consideraciones clave |
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Pasos clave |
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Gestor de proyectos
La siguiente tabla proporciona una descripción general de cómo la función de director de proyectos puede adaptarse para utilizar las capacidades de IA generativa.
Aspecto de la función |
Description (Descripción) |
|---|---|
Enfoque actual |
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Cambio impulsado por la IA |
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Ventajas principales |
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Consideraciones clave |
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Pasos clave |
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Diseñador de UI/UX
La siguiente tabla proporciona una descripción general de cómo el rol de diseñador de interface/user experiencia de usuario (UI/UX) puede adaptarse para utilizar las capacidades generativas de IA.
Aspecto del rol |
Description (Descripción) |
|---|---|
Enfoque actual |
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Cambio impulsado por la IA |
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Ventajas principales |
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Consideraciones clave |
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Pasos clave |
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Desarrollador completo
La siguiente tabla proporciona una descripción general de cómo el rol de desarrollador completo puede adaptarse para utilizar las capacidades de IA generativa.
Aspecto del rol |
Description (Descripción) |
|---|---|
Enfoque actual |
|
Cambio impulsado por la IA |
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Ventajas principales |
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Consideraciones clave |
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Pasos clave |
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Arquitecto de soluciones
La siguiente tabla proporciona una descripción general de cómo el rol de arquitecto de soluciones puede adaptarse para utilizar las capacidades de IA generativa.
Aspecto de la función |
Description (Descripción) |
|---|---|
Enfoque actual |
|
Cambio impulsado por la IA |
|
Ventajas principales |
|
Consideraciones clave |
|
Pasos clave |
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Desarrollador de software
La siguiente tabla proporciona una descripción general de cómo el rol de desarrollador de software puede adaptarse para utilizar las capacidades de IA generativa.
Aspecto del rol |
Description (Descripción) |
|---|---|
Enfoque actual |
|
Cambio impulsado por la IA |
|
Ventajas principales |
|
Consideraciones clave |
|
Pasos clave |
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Ingeniero de pruebas
La siguiente tabla proporciona una descripción general de cómo el rol de ingeniero de pruebas puede adaptarse para utilizar las capacidades de IA generativa.
Aspecto de la función |
Description (Descripción) |
|---|---|
Enfoque actual |
|
Cambio impulsado por la IA |
|
Ventajas principales |
|
Consideraciones clave |
|
Pasos clave |
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Gestor de versiones
La siguiente tabla proporciona una descripción general de cómo el rol de administrador de versiones puede adaptarse para utilizar las capacidades de IA generativa.
Aspecto de la función |
Description (Descripción) |
|---|---|
Enfoque actual |
|
Cambio impulsado por la IA |
|
Ventajas principales |
|
Consideraciones clave |
|
Pasos clave |
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Líder técnico
La siguiente tabla proporciona una descripción general de cómo el rol de líder técnico puede adaptarse para utilizar las capacidades generativas de IA.
Aspecto del puesto |
Description (Descripción) |
|---|---|
Enfoque actual |
|
Cambio impulsado por la IA |
|
Ventajas principales |
|
Consideraciones clave |
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Pasos clave |
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DevOps ingeniero
La siguiente tabla proporciona una descripción general de cómo el rol de DevOps ingeniero puede adaptarse para utilizar las capacidades de IA generativa.
Aspecto de la función |
Description (Descripción) |
|---|---|
Enfoque actual |
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Cambio impulsado por la IA |
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Ventajas principales |
|
Consideraciones clave |
|
Pasos clave |
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Ingeniero de soporte
La siguiente tabla proporciona una descripción general de cómo el rol de ingeniero de soporte puede adaptarse para utilizar las capacidades de IA generativa.
Aspecto de la función |
Description (Descripción) |
|---|---|
Enfoque actual |
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Cambio impulsado por la IA |
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Ventajas principales |
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Consideraciones clave |
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Pasos clave |
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