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Création d'un modèle opérationnel cible ADM basé sur l'IA
Lorsque vous réfléchissez à vos pratiques d'ADM avec l'IA générative, il est important de concevoir un modèle opérationnel cible (TOM) complet. Un TOM décrit l'état souhaité du modèle opérationnel d'une organisation. L'ADM TOM de votre organisation doit aligner son personnel, ses processus, sa technologie, son organisation et sa gouvernance sur sa vision stratégique.
Le tableau suivant répertorie les huit composants d'un TOM.
composant TOM | Eléments constitutifs |
|---|---|
Alignement stratégique |
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Structure organisationnelle |
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Talent et compétences |
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Gouvernance et éthique |
|
Mesure du rendement |
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Écosystème de partenaires |
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Technologie et outils |
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Processus |
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La création d'un ADM TOM est un processus de transformation qui touche tous les aspects d'une organisation. Examinez attentivement chaque composant ADM et ses interdépendances afin de créer une base solide pour votre SDLC basé sur l'IA.
La mise en œuvre d'un ADM TOM doit être adaptée aux besoins et au contexte spécifiques de l'organisation. Lorsque vous mettez en œuvre ce modèle, évaluez-le et ajustez-le en permanence en fonction des défis et des opportunités uniques de votre organisation.
Les sections suivantes fournissent plus de détails sur les composants du modèle d'exploitation ADM, y compris leurs interactions.
Composante d'alignement stratégique
Le composant d'alignement stratégique définit les objectifs stratégiques d'ADM basé sur l'IA, en alignant les initiatives d'IA sur les objectifs commerciaux. Ce composant exprime la valeur de l'IA dans les processus ADM et définit les critères de réussite pour l'intégration de l'IA. Ce composant interagit avec les autres composants comme suit :
Les facteurs de valeur influencent les aspects spécifiques à l'IA KPIs dans le composant de mesure des performances.
L'alignement des objectifs commerciaux oriente la création de nouveaux rôles d'IA dans le composant de la structure organisationnelle.
La feuille de route de l'IA guide la sélection des plateformes d'IA dans le volet technologie et outils.
Composante de structure organisationnelle
Le composant de structure organisationnelle porte sur la conception d'une organisation ADM qui soutient le développement assisté par l'IA avec de nouveaux rôles. Ce composant établit un centre d'excellence en IA (COE) et fait évoluer les rôles existants en matière d'intégration de l'IA.
L'AI COE soutient l'apprentissage continu dans le domaine des talents et des compétences.
Les nouveaux rôles liés à l'IA influencent les nouvelles exigences en matière de capacités d'IA dans le composant de l'écosystème des partenaires.
Les équipes interfonctionnelles permettent une intégration agile avec le SDLC amélioré par l'IA dans le composant des processus.
Volet talents et compétences
La composante talent et compétences identifie les aptitudes et compétences requises en matière d'IA pour tous les rôles et le personnel d'ADM. Cette composante définit les exigences en matière de connaissances en IA et crée des cheminements de carrière axés sur l'IA.
Les cheminements de carrière s'alignent sur les nouveaux rôles de l'IA dans le volet de la structure organisationnelle.
Les exigences en matière de culture de l'IA soutiennent les politiques d'éthique de l'IA dans le volet gouvernance et éthique.
L'analyse des lacunes en matière de compétences éclaire l'écosystème des outils d'IA dans le volet technologie et outils.
Volet gouvernance et éthique
Le volet gouvernance et éthique établit un cadre éthique pour l'utilisation de l'IA dans ADM, y compris des politiques et des comités d'examen. Ce composant définit les exigences de confidentialité et de sécurité des données pour les pratiques ADM basées sur l'IA.
La conformité réglementaire affecte les facteurs de valeur du composant d'alignement stratégique.
Le cadre de confidentialité des données influence les protocoles de partage de données dans le composant de l'écosystème des partenaires.
Les politiques d'éthique de l'IA guident la gestion des modèles d'IA dans le volet des processus.
Composante de mesure du rendement
Le composant de mesure des performances conçoit un nouveau cadre spécifique à l'IA KPIs pour la mesure des performances d'ADM. Ce composant décrit les méthodes permettant de mesurer, de signaler et d'optimiser l'impact de l'IA dans ADM.
Les rapports sur l'impact commercial influencent les indicateurs d'évaluation des partenaires dans la composante de l'écosystème des partenaires.
Les boucles de feedback favorisent l'apprentissage continu dans le domaine des talents et des compétences.
Les KPIs informations spécifiques à l'IA orientent l'alignement des objectifs commerciaux dans le composant d'alignement stratégique.
Composant de l'écosystème de partenaires
Le composant de l'écosystème de partenaires définit les attentes en matière de capacités d'IA chez les partenaires AMS et les processus collaboratifs. Ce composant établit les principes de partage des données et de propriété des modèles pour les interactions avec les partenaires.
Les indicateurs d'évaluation des partenaires fournissent des informations spécifiques KPIs à l'IA dans le composant de mesure des performances.
Les exigences en matière de capacités de l'IA influencent l'analyse des écarts de compétences dans la composante talents et compétences.
L'innovation collaborative soutient l'écosystème des outils d'IA dans le volet technologie et outils.
Composante de technologie et d'outils
La composante technologie et outils spécifie les technologies et les outils d'IA destinés à soutenir les processus ADM transformés. Ce composant identifie les points d'intégration et les exigences en matière de données pour ADM alimenté par l'IA.
L'infrastructure de données permet de rendre compte de l'impact sur les activités dans le cadre de la composante de mesure du rendement.
L'intégration du système existant affecte le SDLC amélioré par l'IA dans le composant des processus.
La sélection des plateformes d'IA influence l'innovation collaborative dans la composante de l'écosystème de partenaires.
Composant des processus
Le composant des processus redessine le SDLC pour intégrer l'IA, en améliorant chaque étape avec des capacités d'IA. Ce composant développe de nouveaux processus pour la gestion des modèles d'IA et la gouvernance en cours de développement.
Le SDLC amélioré par l'IA affecte la surveillance continue du composant de mesure des performances.
La gestion des modèles d'IA concerne l'infrastructure de données dans le volet technologie et outils.
Les flux de travail de gouvernance soutiennent le cadre de confidentialité des données dans le volet gouvernance et éthique.
