Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Membangun model operasi target ADM bertenaga AI
Saat Anda mempertimbangkan praktik ADM Anda dengan AI generatif, penting untuk merancang model operasi target yang komprehensif (TOM). TOM menggambarkan keadaan yang diinginkan dari model operasi organisasi. ADM TOM organisasi Anda harus menyelaraskan orang-orangnya, proses, teknologi, organisasi, dan tata kelola dengan visi strategisnya.
Tabel berikut mencantumkan delapan komponen TOM.
Komponen TOM | Elemen komponen |
|---|---|
Penyelarasan strategis |
|
Struktur organisasi |
|
Bakat dan keterampilan |
|
Tata kelola dan etika |
|
Pengukuran kinerja |
|
Ekosistem mitra |
|
Teknologi dan alat |
|
Proses |
|
Membangun ADM TOM adalah proses transformatif yang mempengaruhi setiap aspek organisasi. Pertimbangkan setiap komponen ADM dan saling ketergantungannya dengan hati-hati untuk menciptakan fondasi yang kuat untuk SDLC bertenaga AI Anda.
Menerapkan ADM TOM harus disesuaikan dengan kebutuhan dan konteks spesifik organisasi. Saat Anda menerapkan model ini, terus menilai dan menyesuaikannya berdasarkan tantangan dan peluang unik organisasi Anda.
Bagian berikut memberikan rincian lebih lanjut tentang komponen dalam model operasi ADM, termasuk interaksinya.
Komponen penyelarasan strategis
Komponen penyelarasan strategis mendefinisikan tujuan strategis untuk ADM yang didukung AI, menyelaraskan inisiatif AI dengan tujuan bisnis. Komponen ini mengartikulasikan nilai AI dalam proses ADM dan menetapkan kriteria keberhasilan untuk integrasi AI. Komponen ini berinteraksi dengan komponen lain sebagai berikut:
Driver nilai mempengaruhi AI spesifik KPIs dalam komponen pengukuran kinerja.
Penyelarasan tujuan bisnis menginformasikan penciptaan peran AI baru dalam komponen struktur organisasi.
Peta jalan AI memandu pemilihan platform AI dalam komponen teknologi dan alat.
Komponen struktur organisasi
Komponen struktur organisasi membahas desain organisasi ADM yang mendukung pengembangan AI-augmented dengan peran baru. Komponen ini membentuk AI Center of Excellence (COE) dan mengembangkan peran yang ada untuk integrasi AI.
AI COE mendukung pembelajaran berkelanjutan dalam komponen bakat dan keterampilan.
Peran AI baru memengaruhi persyaratan kemampuan AI baru dalam komponen ekosistem mitra.
Tim lintas fungsi memungkinkan integrasi tangkas dengan SDLC yang ditingkatkan AI dalam komponen proses.
Komponen bakat dan keterampilan
Komponen bakat dan keterampilan mengidentifikasi keterampilan dan kompetensi AI yang diperlukan di seluruh peran dan personel ADM. Komponen ini mendefinisikan persyaratan literasi AI dan menciptakan jalur karir yang berfokus pada AI.
Jalur karir sejalan dengan peran AI baru dalam komponen struktur organisasi.
Persyaratan literasi AI mendukung kebijakan etika AI dalam komponen tata kelola dan etika.
Analisis kesenjangan keterampilan menginformasikan ekosistem alat AI dalam komponen teknologi dan alat.
Komponen tata kelola dan etika
Komponen tata kelola dan etika menetapkan kerangka kerja etis untuk penggunaan AI di ADM, termasuk kebijakan dan dewan peninjau. Komponen ini mendefinisikan persyaratan privasi dan keamanan data untuk praktik ADM yang didukung AI.
Kepatuhan terhadap peraturan mempengaruhi pendorong nilai dalam komponen penyelarasan strategis.
Kerangka privasi data memengaruhi protokol berbagi data dalam komponen ekosistem mitra.
Kebijakan etika AI memandu manajemen model AI dalam komponen proses.
Komponen pengukuran kinerja
Komponen pengukuran kinerja merancang kerangka kerja baru dengan AI khusus KPIs untuk pengukuran kinerja ADM. Komponen ini menguraikan metode untuk mengukur, melaporkan, dan mengoptimalkan dampak AI di ADM.
Pelaporan dampak bisnis memengaruhi metrik evaluasi mitra dalam komponen ekosistem mitra.
Loop umpan balik mendukung pembelajaran berkelanjutan dalam komponen bakat dan keterampilan.
AI spesifik KPIs menginformasikan penyelarasan tujuan bisnis dalam komponen penyelarasan strategis.
Komponen ekosistem mitra
Komponen ekosistem mitra mendefinisikan ekspektasi untuk kemampuan AI dalam mitra AMS dan proses kolaboratif. Komponen ini menetapkan prinsip berbagi data dan kepemilikan model untuk interaksi mitra.
Metrik evaluasi mitra menginformasikan spesifik AI KPIs dalam komponen pengukuran kinerja.
Persyaratan kemampuan AI mempengaruhi analisis kesenjangan keterampilan dalam komponen bakat dan keterampilan.
Inovasi kolaboratif mendukung ekosistem alat AI dalam komponen teknologi dan alat.
Komponen teknologi dan alat
Komponen teknologi dan alat menentukan teknologi dan alat AI untuk mendukung proses ADM yang diubah. Komponen ini mengidentifikasi titik integrasi dan persyaratan data untuk ADM yang didukung AI.
Infrastruktur data mendukung pelaporan dampak bisnis dalam komponen pengukuran kinerja.
Integrasi sistem lama memengaruhi SDLC yang ditingkatkan AI dalam komponen proses.
Pemilihan platform AI memengaruhi inovasi kolaboratif dalam komponen ekosistem mitra.
Komponen proses
Komponen proses mendesain ulang SDLC untuk menggabungkan AI, meningkatkan setiap tahap dengan kemampuan AI. Komponen ini mengembangkan proses baru untuk manajemen model AI dan tata kelola dalam pengembangan.
SDLC yang ditingkatkan AI memengaruhi pemantauan berkelanjutan dalam komponen pengukuran kinerja.
Manajemen model AI berkaitan dengan infrastruktur data dalam komponen teknologi dan alat.
Alur kerja tata kelola mendukung kerangka privasi data dalam komponen tata kelola dan etika.
