Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Creazione di un modello operativo target ADM basato sull'intelligenza artificiale Se consideri le tue pratiche ADM con l'IA generativa, è importante progettare un *modello operativo target* completo (TOM). Un TOM descrive lo stato desiderato del modello operativo di un'organizzazione. L'ADM TOM della vostra organizzazione dovrebbe allineare le persone, i processi, la tecnologia, l'organizzazione e la governance alla sua visione strategica. La tabella seguente elenca gli otto componenti di un TOM. | | | Componente TOM | Elementi componenti | | --- |--- | | **Allineamento strategico** | Fattori di valoreAllineamento degli obiettivi aziendaliRoadmap dell'IA | | **Struttura organizzativa** | Centri di eccellenza per l'intelligenza artificialeNuovi ruoli nell'IATeam interfunzionali | | **Talento e competenze** | Percorsi di carrieraApprendimento continuoRequisiti di alfabetizzazione dell'IAAnalisi del divario di competenze | | **Governance ed etica** | Conformità alle normativeQuadro sulla privacy dei datiPolitiche etiche in materia di IA | | **Misurazione delle prestazioni** | Monitoraggio continuoSegnalazione dell'impatto aziendaleCircuiti di feedbackSpecifico per l'intelligenza artificiale KPIs | | **Ecosistema di partner** | Metriche di valutazione dei partnerProtocolli di condivisione dei datiRequisiti di capacità AIInnovazione collaborativa | | **Tecnologia e strumenti** | Infrastruttura datiEcosistema di strumenti AISelezione delle piattaforme di intelligenza artificialeIntegrazione di sistemi legacy | | **Processes** | SDLC potenziato dall'intelligenza artificialeGestione dei modelli di intelligenza artificialeFlussi di lavoro di governance | La creazione di un ADM TOM è un processo di trasformazione che riguarda ogni aspetto di un'organizzazione. Valuta attentamente ogni componente ADM e le sue interdipendenze per creare una solida base per il tuo SDLC basato sull'intelligenza artificiale. L'implementazione di un ADM TOM deve essere adattata alle esigenze e al contesto specifici di un'organizzazione. Man mano che implementate questo modello, valutatelo e adattatelo continuamente in base alle sfide e alle opportunità uniche della vostra organizzazione. Le sezioni seguenti forniscono maggiori dettagli sui componenti del modello operativo ADM, comprese le relative interazioni. ## Componente di allineamento strategico La componente di allineamento strategico definisce gli obiettivi strategici per l'ADM basato sull'intelligenza artificiale, allineando le iniziative di intelligenza artificiale agli obiettivi aziendali. Questo componente illustra il valore dell'IA nei processi ADM e stabilisce criteri di successo per l'integrazione dell'IA. Questo componente interagisce con gli altri componenti come segue: + *I fattori di valore* influiscono in modo *specifico sull'intelligenza artificiale KPIs* nella componente di misurazione delle *prestazioni*. + *L'*allineamento degli obiettivi aziendali* consente la creazione di *nuovi ruoli di intelligenza artificiale nella componente* della struttura organizzativa.* + La *roadmap dell'intelligenza artificiale* guida la *selezione delle piattaforme di intelligenza artificiale nella componente* *tecnologica* e degli strumenti. ## Componente della struttura organizzativa La componente relativa alla struttura organizzativa riguarda la progettazione di un'organizzazione ADM che supporti lo sviluppo basato sull'intelligenza artificiale con nuovi ruoli. Questo componente stabilisce un AI Center of Excellence (COE) ed evolve i ruoli esistenti per l'integrazione dell'IA. + L'*AI COE* supporta l'*apprendimento continuo* nella componente relativa ai *talenti e alle competenze*. + I *nuovi ruoli in materia di intelligenza* *artificiale influenzano i nuovi requisiti di capacità di intelligenza artificiale* nella componente dell'*ecosistema dei partner*. + *I team interfunzionali* *consentono un'agile integrazione con *SDLC potenziato dall'intelligenza artificiale* nella componente dei processi.* ## Componente relativa al talento e alle competenze La componente relativa ai talenti e alle competenze identifica le capacità e le competenze necessarie in materia di intelligenza artificiale tra i ruoli e il personale ADM. Questo componente definisce i requisiti di alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale e crea percorsi di carriera incentrati sull'intelligenza artificiale. + *I percorsi di carriera* *si allineano ai *nuovi ruoli dell'IA* nella componente della struttura organizzativa.* + *I requisiti di alfabetizzazione* in materia di *intelligenza artificiale supportano le politiche etiche* in materia di intelligenza artificiale nella *componente di governance ed etica*. + *L'analisi del divario di competenze* informa l'*ecosistema degli strumenti di intelligenza artificiale* nella componente *tecnologica e degli strumenti*. ## Componente etica e di governance La componente di governance ed etica stabilisce un quadro etico per l'uso dell'IA nell'ADM, comprese le politiche e i comitati di revisione. Questo componente definisce i requisiti di privacy e sicurezza dei dati per le pratiche ADM basate sull'intelligenza artificiale. + La *conformità normativa* influisce sui *fattori di valore nella componente* di allineamento *strategico*. + Il *framework sulla privacy dei dati* influenza *i protocolli di condivisione dei dati* nella componente dell'*ecosistema partner*. + Le *politiche etiche dell'IA* *guidano la gestione dei modelli* di intelligenza artificiale nella componente *dei processi*. ## Componente di misurazione delle prestazioni Il componente di misurazione delle prestazioni progetta un nuovo framework con intelligenza artificiale specifico KPIs per la misurazione delle prestazioni ADM. Questo componente descrive i metodi per misurare, riportare e ottimizzare l'impatto dell'IA in ADM. + La *reportistica sull'impatto aziendale* influenza le *metriche di valutazione dei partner nella componente* dell'ecosistema dei *partner*. + I *cicli di feedback* supportano l'*apprendimento continuo nella componente* relativa ai *talenti e alle competenze*. + *L'intelligenza artificiale specifica KPIs* *informa l'allineamento degli *obiettivi aziendali nella componente di allineamento strategico.** ## Componente dell'ecosistema dei partner La componente dell'ecosistema di partner definisce le aspettative in termini di funzionalità di intelligenza artificiale nei partner AMS e nei processi collaborativi. Questo componente stabilisce i principi di condivisione dei dati e di proprietà dei modelli per le interazioni con i partner. + *Le metriche di valutazione dei partner forniscono* *informazioni *specifiche sull'intelligenza artificiale KPIs* nella componente di misurazione delle prestazioni.* + *I requisiti di capacità di intelligenza artificiale* influenzano *l'analisi del divario di competenze nella componente relativa* ai *talenti* e alle competenze. + *L'innovazione collaborativa supporta l'**ecosistema degli strumenti di intelligenza artificiale* nella componente *tecnologica e degli strumenti*. ## Componente tecnologica e strumenti Il componente tecnologia e strumenti specifica le tecnologie e gli strumenti di intelligenza artificiale per supportare processi ADM trasformati. Questo componente identifica i punti di integrazione e i requisiti di dati per l'ADM basato sull'intelligenza artificiale. + *L'infrastruttura di dati* *supporta la *rendicontazione dell'impatto aziendale nella componente* di misurazione delle prestazioni.* + *L'*integrazione dei sistemi legacy* influisce sull'*SDLC potenziato dall'intelligenza artificiale nella componente* dei processi.* + *La selezione delle piattaforme di intelligenza artificiale* *influenza *l'innovazione collaborativa nella componente dell'ecosistema* dei partner.* ## Componente dei processi Il componente dei processi ridisegna l'SDLC per incorporare l'intelligenza artificiale, migliorando ogni fase con funzionalità di intelligenza artificiale. Questo componente sviluppa nuovi processi per la gestione e la governance dei modelli di intelligenza artificiale in fase di sviluppo. + L'*SDLC potenziato dall'intelligenza artificiale* influisce sul *monitoraggio continuo nella componente* di misurazione delle *prestazioni*. + La *gestione dei modelli di intelligenza artificiale* si riferisce all'*infrastruttura di dati nella componente* *tecnologica* e degli strumenti. + I *flussi di lavoro di governance* supportano il *framework sulla privacy dei dati* nella componente di *governance ed etica*.