View a markdown version of this page

Area aksi dan rekomendasi - AWS Bimbingan Preskriptif

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

Area aksi dan rekomendasi

Untuk mengintegrasikan AI generatif ke dalam model operasi ADM Anda dengan sukses, pertimbangkan rekomendasi di area tindakan berikut. Rekomendasi ini dapat membantu Anda menavigasi perjalanan transformasi organisasi Anda dan mengatasi tantangan umum.

Tata kelola dan strategi — Untuk membangun tata kelola AI yang efektif dan menyelaraskannya dengan strategi bisnis secara keseluruhan, pertimbangkan untuk menerapkan tindakan utama ini:

  1. Membentuk komite pengarah AI lintas fungsi dengan juara AI.

  2. Mengembangkan kebijakan tata kelola AI yang jelas, termasuk pedoman penggunaan etis.

  3. Menyelaraskan KPIs dan tujuan bisnis dengan kemampuan AI terus menerus.

  4. Berkolaborasi dengan badan pengatur dalam proses kepatuhan berbasis AI.

AI Center Of Excellence - Untuk memaksimalkan dampak AI Center of Excellence (COE) dalam praktik ADM Anda, fokuslah pada inisiatif ini:

  1. Membangun dan meluncurkan AI COE khusus untuk mendorong adopsi, memastikan praktik terbaik, dan memberikan panduan di seluruh ADM.

  2. Kembangkan prosedur operasi COE yang komprehensif dan katalog layanan yang menguraikan layanan dan dukungan terkait AI.

  3. Terus memperluas kemampuan COE melalui penelitian AI canggih dan kemitraan strategis.

Pendidikan dan budaya - Untuk mendukung budaya adopsi AI dan pembelajaran berkelanjutan di seluruh organisasi, pertimbangkan tindakan ini:

  1. Menerapkan program literasi AI yang komprehensif di seluruh organisasi.

  2. Menumbuhkan budaya eksperimen, pembelajaran, dan adaptasi.

  3. Buat program pelatihan untuk meningkatkan keterampilan tim platform dalam operasi yang diperkuat AI.

Teknologi dan proses — Untuk mengintegrasikan AI secara efektif ke dalam tumpukan dan proses teknologi Anda, prioritaskan inisiatif ini:

  1. Menerapkan alat berbasis AI untuk rekomendasi arsitektur dan penyediaan sumber daya.

  2. Kembangkan model AI untuk perencanaan kapasitas prediktif dan optimalisasi kinerja.

  3. Integrasikan observabilitas bertenaga AI dan sistem deteksi anomali.

  4. Menetapkan pemeriksaan kepatuhan yang dibantu AI dan proses pemantauan keamanan.

  5. Menerapkan kerangka kerja pengumpulan data standar di seluruh proyek.

  6. Kembangkan model AI yang mengakomodasi metodologi air terjun dan tangkas.

Data dan keamanan — Untuk mendukung upaya kualitas dan keamanan data, fokuslah pada tindakan berikut:

  1. Berinvestasi dalam integrasi data, jaminan kualitas, dan proses keamanan.

  2. Buat mekanisme umpan balik untuk perbaikan berkelanjutan sistem AI.

Manajemen perubahan — Untuk memfasilitasi kelancaran adopsi teknologi AI, gunakan pendekatan manajemen perubahan ini:

  1. Mendesain ulang saluran komunikasi pemangku kepentingan untuk kolaborasi yang ditingkatkan AI.

  2. Menerapkan program manajemen perubahan untuk membangun kepercayaan pada wawasan yang dihasilkan AI.

Pengembangan keterampilan - Untuk membangun kemampuan AI yang diperlukan, dukung inisiatif pengembangan keterampilan ini:

  • Tim peningkatan keterampilan dalam ilmu data, interpretasi AI, dan alat yang didukung AI.

Kemitraan — Untuk memanfaatkan keahlian eksternal, pertimbangkan ide-ide ini untuk kemitraan:

  1. Manfaatkan mitra layanan terkelola aplikasi (AMS) untuk implementasi AI.

  2. Pertimbangkan mitra layanan yang and/or CloudOps dikelola infrastruktur untuk integrasi AI di seluruh layanan rekayasa platform.

  3. Gunakan mitra manajemen layanan TI untuk integrasi AI dengan manajemen layanan dan layanan tata kelola.

Pengawasan manusia — Untuk mempertahankan kontrol dan akuntabilitas manusia yang tepat, terapkan pendekatan berikut:

  • Menetapkan protokol untuk pengawasan manusia atas rekomendasi yang dihasilkan AI.

Merangkul perubahan yang digerakkan oleh AI ini dan mengatasi tantangan secara sistematis dapat membantu Anda menciptakan model operasi ADM yang lebih gesit, efisien, dan inovatif. Kunci sukses terletak pada menyeimbangkan keahlian manusia dengan kemampuan AI, menyelaraskan layanan TI erat dengan tujuan organisasi. Pendekatan ini dapat mendorong nilai bisnis yang signifikan, meningkatkan keunggulan kompetitif organisasi, dan memposisikan organisasi untuk memimpin di era ADM berikutnya.