View a markdown version of this page

Lapisan bisnis dari model operasi ADM - AWS Bimbingan Preskriptif

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Lapisan bisnis dari model operasi ADM

Lapisan bisnis membentuk fondasi strategis dari model operasi ADM. Generative AI mengubah strategi bisnis, peran pemangku kepentingan, dan bidang-bidang utama seperti arsitektur perusahaan, pelaporan, tata kelola, dan penganggaran.

Strategi dan pemangku kepentingan utama

Model operasi ADM mencakup pemangku kepentingan internal dan eksternal yang berfokus pada penyelarasan strategi dan tujuan bisnis dengan operasi dan hasil organisasi. Secara tradisional, pemangku kepentingan ini memprioritaskan keandalan aplikasi, kecepatan rilis, efisiensi operasional, pengurangan biaya, dan rasionalisasi aplikasi.

Dalam pergeseran dari metode tradisional ke proses yang ditingkatkan AI, perubahan utama berikut terjadi dalam peran dan prioritas pemangku kepentingan:

  • Fokus strategis — Beralih dari manajemen biaya ke penciptaan nilai dan inovasi.

  • Pengambilan keputusan kolaboratif - Wawasan berbasis AI menginformasikan strategi lintas fungsi.

  • Responsif tangkas - Adaptasi yang lebih cepat terhadap perubahan pasar dan kebutuhan pengguna.

  • Pendekatan yang berpusat pada pelanggan - Peningkatan fokus pada pengalaman dan kepuasan pengguna.

  • Pembelajaran berkelanjutan — Penekanan pada literasi AI dan pengembangan keterampilan berkelanjutan.

Perubahan ini beriak melalui berbagai aspek lapisan integrasi bisnis dan layanan, yang memengaruhi bidang-bidang utama berikut:

  • Arsitektur perusahaan dan TI

  • Dasbor dan pelaporan

  • Tata kelola, risiko, dan kepatuhan

  • Penganggaran dan peramalan

Arsitektur perusahaan dan TI

Tabel berikut memberikan status saat ini dan status future yang sesuai dengan AI generatif untuk isu-isu utama yang terkait dengan arsitektur perusahaan dan TI.

Keadaan saat ini

Keadaan masa depan dengan AI generatif

Pembuatan manual dan pemutakhiran dokumentasi arsitektur

Dokumentasi dan ulasan arsitektur otomatis

Analisis dampak statis dari perubahan arsitektur

Analisis dampak real-time dari perubahan arsitektur

Peta jalan tetap dengan pembaruan yang jarang

Peta jalan adaptif menanggapi perubahan pasar

Jargon teknis komunikasi berat konsep arsitektur

Antarmuka bahasa alami bertenaga AI untuk konsep arsitektur

Dasbor dan pelaporan

Tabel berikut menyediakan status saat ini dan status future yang sesuai dengan AI generatif untuk masalah utama yang terkait dengan dasbor dan pelaporan.

Keadaan saat ini

Keadaan masa depan dengan AI generatif

Dasbor statis dengan wawasan umum

Dasbor adaptif waktu nyata dengan wawasan khusus pengguna

Manajemen masalah reaktif

Analisis prediktif untuk mengatasi masalah secara proaktif

Bahasa kueri teknis untuk akses data

Permintaan bahasa alami untuk pemangku kepentingan non-teknis

Pembuatan laporan manual dan pelacakan indikator kinerja utama (KPI)

Pembuatan laporan otomatis dan saran KPI cerdas

Tata kelola, risiko, dan kepatuhan

Tabel berikut memberikan status saat ini dan status future yang sesuai dengan AI generatif untuk isu-isu utama yang terkait dengan tata kelola, risiko, dan kepatuhan.

Keadaan saat ini

Keadaan masa depan dengan AI generatif

Pemeriksaan kebijakan manual dan audit kepatuhan

Pemeriksaan kebijakan otomatis dan pemantauan kepatuhan

Penilaian risiko periodik berdasarkan data historis

Penilaian risiko cerdas dengan peringatan dini dan strategi mitigasi

Dokumentasi kepatuhan statis

Pembuatan dan pembaruan dokumentasi kepatuhan dinamis

Penganggaran dan peramalan

Tabel berikut memberikan status saat ini dan status future yang sesuai dengan AI generatif untuk isu-isu utama yang terkait dengan penganggaran dan peramalan.

Keadaan saat ini

Keadaan masa depan dengan AI generatif

Pemodelan biaya manual berbasis data historis

Pemodelan biaya prediktif berdasarkan data historis

Penyesuaian alokasi sumber daya berkala

Alokasi sumber daya dinamis secara real time

Perencanaan skenario terbatas karena kendala waktu

Perencanaan skenario otomatis untuk evaluasi anggaran

Prioritas proyek subyektif

Prioritas proyek cerdas selaras dengan tujuan bisnis