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.
Implementazione di un modello operativo target ADM basato sull'intelligenza artificiale
Utilizza un approccio strutturato e graduale per implementare un modello operativo target (TOM) generativo per lo sviluppo e la manutenzione di applicazioni AI (ADM). Il seguente approccio bilancia i successi rapidi con cambiamenti trasformativi a lungo termine, riducendo al minimo le interruzioni delle operazioni correnti. Ogni fase riguarda componenti specifici del TOM, evidenziandone le interdipendenze e l'evoluzione durante tutto il processo di implementazione.
Come illustrato nel diagramma seguente, la strategia di implementazione consiste in fasi che passano dalla complessità di base a quella avanzata nell'arco di 12 mesi:
-
Fase 1: impostazione delle fondamenta: questa fase si verifica nei mesi 1-3. Stabilisce strutture di governance di base e introduce strumenti di intelligenza artificiale essenziali, ottenendo al contempo rapidi successi.
-
Fase 2: sviluppo delle capacità - Questa fase si verifica nei mesi 3-6. Amplia l'adozione dell'IA e affronta processi di media complessità. Lancia il tuo AI COE, espandi l'adozione dell'IA ai ruoli operativi e di gestione dei progetti e collabora con i tuoi partner ADM per riprogettare i processi chiave di SDLC utilizzando l'IA generativa.
-
Fase 3: scalabilità della trasformazione: questa fase si verifica nei mesi 6-12 (e oltre). Implementa soluzioni avanzate e affronta sfide di maggiore complessità. Ad esempio, implementa soluzioni di intelligenza artificiale avanzate per la progettazione dell'architettura, lo sviluppo completo e il monitoraggio della sicurezza. Fate evolvere la vostra governance dell'IA a livello aziendale ed evolvete le vostre relazioni contrattuali con i partner ADM per riflettere la nuova realtà basata sull'intelligenza artificiale.
Nota
Prima di iniziare l'implementazione, effettuate una valutazione della fattibilità di SDLC basata sull'intelligenza artificiale per stabilire una base delle attuali funzionalità SDLC della vostra organizzazione e identificare le aree chiave di miglioramento. Per ulteriori dettagli, consulta la sezione Passaggi successivi.
Le tempistiche effettive possono variare in base al contesto organizzativo, all'approccio di implementazione e ad altri fattori come le dimensioni e la portata dell'implementazione. Alcune organizzazioni potrebbero ottenere risultati in un arco di tempo più o meno lungo, a seconda delle circostanze specifiche e dei livelli di maturità.
Progredendo attraverso queste fasi, puoi trasformare sistematicamente le pratiche ADM della tua organizzazione, utilizzando l'intelligenza artificiale per promuovere innovazione, efficienza e vantaggio competitivo. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di un approccio graduale nell'organizzazione, consulta Roadmap per l'implementazione di un ADM TOM basato sull'intelligenza artificiale e le migliori pratiche per tutte le fasi di implementazione.
Le organizzazioni possono migliorare le proprie capacità interne attraverso questo percorso di trasformazione. Questo percorso richiede anche un adattamento continuo e una comunicazione chiara con tutte le parti interessate. Il risultato è un modello operativo target ADM integrato e globale per lo sviluppo e la manutenzione di software basati sull'intelligenza artificiale con i vostri fornitori di servizi di consulenza e tecnologia.
Roadmap per l'implementazione di un ADM TOM basato sull'intelligenza artificiale
La tabella seguente fornisce una roadmap di riferimento che utilizza un approccio graduale per implementare un ADM TOM riducendo al minimo le interruzioni delle operazioni correnti. Per ogni componente ADM, la roadmap descrive le attività pertinenti che si verificano in ogni fase di implementazione.
Componente ADM |
Impostazione di base: mesi 1-3 |
Sviluppo delle capacità: mesi 3—6 |
Scalabilità della trasformazione: 6-12 mesi e oltre |
|---|---|---|---|
Allineamento strategico |
|
|
|
Struttura organizzativa |
|
|
|
Talento e competenze |
|
|
|
Governance ed etica |
|
|
|
Misurazione delle prestazioni |
|
|
|
Ecosistema di partner |
|
|
|
Tecnologia e strumenti |
|
|
|
Processes |
|
|
|
Per informazioni su un quadro di una visione dell'IA per ADM che include una dichiarazione di intenti, obiettivi e iniziative strategiche, consulta l'Appendice A: Esempio di framework di visione dell'IA per ADM. Per una lista di controllo di implementazione dettagliata che copre la governance, la struttura organizzativa, i ruoli, i processi e gli strumenti in tutte e tre le fasi, consulta l'Appendice B: Lista di controllo per l'implementazione di un ADM TOM.
Le migliori pratiche per tutte le fasi di implementazione
Le seguenti best practice sono importanti da tenere a mente in tutte le fasi di implementazione. Per ogni best practice, viene mostrato il relativo componente del modello operativo, che indica quale aspetto del modello è maggiormente interessato:
-
Monitora e modifica continuamente l'approccio in base al feedback e ai risultati. (Misurazione delle prestazioni)
-
Comunica in modo chiaro con tutte le parti interessate in merito alle varie iniziative di intelligenza artificiale e al loro impatto. (Allineamento strategico)
-
Bilancia l'automazione dell'IA con la supervisione umana per contribuire a garantire la qualità e mantenere il controllo. (Governance ed etica)
-
Valuta regolarmente il ritorno sull'investimento (ROI) delle iniziative di intelligenza artificiale e adatta la strategia di conseguenza. (Misurazione delle prestazioni; allineamento strategico)
-
Risolvi i problemi di privacy e sicurezza dei dati specifici dell'utilizzo dell'IA in un modello di distribuzione globale. (Governance ed etica)
-
Valuta regolarmente l'impatto dell'IA sulla proposta di valore dell'outsourcing e adatta il modello di coinvolgimento secondo necessità. (Ecosistema di partner; allineamento strategico)
