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Livello della struttura organizzativa di un modello operativo ADM - AWS Guida prescrittiva

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Livello della struttura organizzativa di un modello operativo ADM

Il livello della struttura organizzativa comprende persone, processi e tecnologia. È in questo livello che si verificano i cambiamenti più visibili e profondi quando le organizzazioni introducono l'intelligenza artificiale generativa nel modello operativo ADM. I ruoli si evolvono, le organizzazioni reinventano i processi e gli stack tecnologici si espandono per includere strumenti di intelligenza artificiale generativa.

Questa sezione fornisce approfondimenti sull'implementazione pratica dell'IA generativa nella trasformazione ADM dell'organizzazione, trattando i cambiamenti nella struttura organizzativa, nei ruoli individuali e nei processi principali. Adottando questi cambiamenti strategici, potete posizionare la vostra organizzazione in modo da integrare efficacemente l'IA generativa nel modello operativo ADM. Questa trasformazione può migliorare la velocità di sviluppo, la qualità del software e la capacità di innovazione, aumentando potenzialmente il vantaggio competitivo. L'impatto effettivo varierà in base al contesto e all'implementazione specifici dell'organizzazione.

Servizi, tecnologia e strumenti di gestione della piattaforma e partnership

I servizi di gestione della piattaforma forniscono un set base di funzionalità condivise e servizi standardizzati per i team applicativi, tra cui:

  • Architetture di riferimento e modelli di progettazione codificati

  • Meccanismi self-service per l'implementazione di architetture e configurazioni approvate

  • Strumenti operativi, di sviluppo e di osservabilità standardizzati

  • Support per la configurazione di ambienti, pipeline di integrazione e implementazione continua (CI/CD) e processi di gestione

  • Standard di governance e sicurezza centralizzati

In genere, i team di progettazione della piattaforma e delle operazioni cloud gestiscono questi servizi, collaborando per supportare i team applicativi e promuovere il miglioramento continuo.

L'intelligenza artificiale generativa sta trasformando i servizi di gestione della piattaforma nei seguenti modi:

  • Un assistente di intelligenza artificiale per i consigli sull'architettura suggerisce architetture di riferimento ottimali in base ai requisiti del progetto, ai modelli di progettazione consigliati e agli standard organizzativi.

  • Il provisioning self-service intelligente utilizza l'intelligenza artificiale per automatizzare e ottimizzare l'implementazione di risorse e servizi destinati a flussi di lavoro complessi.

  • L'osservabilità basata sull'intelligenza artificiale fornisce informazioni più approfondite e automatizza il rilevamento delle anomalie su tutta la piattaforma.

  • AIOps gli agenti gestiscono più flussi di lavoro di riparazione automatizzati utilizzando procedure operative standard approvate (). SOPs

  • Il controllo automatizzato della conformità verifica e applica continuamente gli standard di governance e sicurezza utilizzando l'intelligenza artificiale.

Questi miglioramenti basati sull'intelligenza artificiale consentono ai team dell'infrastruttura di concentrarsi sulla risoluzione di problemi complessi e dispendiosi in termini di tempo e sul miglioramento dell'affidabilità di un'applicazione, migliorando l'efficienza e l'efficacia della gestione della piattaforma.

Integra le funzionalità di intelligenza artificiale generativa nelle offerte di piattaforme esistenti dei tuoi partner di servizi gestiti. Con questa strategia, puoi ottenere i seguenti vantaggi:

  • Sfrutta tecnologie di intelligenza artificiale avanzate e sfrutta l'esperienza e i processi collaudati dei tuoi partner.

  • Migliora l'ingegneria della piattaforma e le operazioni sul cloud con funzionalità di intelligenza artificiale integrate.

  • Mantieni i vantaggi delle relazioni consolidate con i partner di servizi gestiti migliorando al contempo le tue capacità di intelligenza artificiale.

Struttura e ruoli dell'organizzazione

L'integrazione generativa dell'IA richiede una rivisitazione della struttura organizzativa dell'ADM. L'adattamento delle responsabilità dei ruoli chiave all'interno della struttura organizzativa è fondamentale. Queste modifiche basate sull'intelligenza artificiale possono aiutare i team a lavorare in modo più efficiente e a fornire maggiore valore.

La struttura organizzativa dipende da diversi fattori:

  • Dimensione del coinvolgimento: gli esempi includono l'ambito e la complessità di applicazioni come i sistemi di negoziazione, la scoperta di farmaci e la pianificazione delle risorse aziendali (ERP).

  • Esigenze specifiche dei clienti: gli esempi includono la conformità allo standard PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) per i sistemi di pagamento e la conformità alle Good Practice (GxP) per le industrie farmaceutiche.

  • Metodologia utilizzata: gli esempi includono le metodologie agile e a cascata.

Alcuni ruoli si combinano o si espandono in base ai requisiti del progetto. I progetti che coinvolgono tecnologie avanzate o rigorose esigenze di conformità spesso includono ruoli specializzati come data scientist, specialisti in machine learning (ML), sviluppatori di Advanced Business Application Programming (ABAP) e responsabili della conformità.

Le sezioni seguenti evidenziano i ruoli comuni in ADM che si stanno evolvendo con l'integrazione dell'IA generativa. Questi ruoli si stanno espandendo e si adattano per utilizzare le funzionalità di intelligenza artificiale, che possono migliorarne il valore e l'impatto all'interno dell'organizzazione. Questa evoluzione rappresenta opportunità per lo sviluppo delle competenze e la crescita della carriera in molti ruoli. I seguenti aspetti forniscono informazioni su come ogni ruolo si evolve man mano che si integra con l'IA generativa:

  • Obiettivo attuale: le attività principali che la persona che ricopre il ruolo svolge attualmente

  • Cambiamento basato sull'intelligenza artificiale: i modi in cui l'IA generativa può essere incorporata nel ruolo

  • Principali vantaggi: i vantaggi ottenuti incorporando l'intelligenza artificiale generativa nel ruolo

  • Considerazioni chiave: le considerazioni da prendere in considerazione quando si considera un cambio di ruolo basato sull'intelligenza artificiale

  • Passaggi chiave: i passaggi principali che la persona che ricopre il ruolo può intraprendere per aiutarla ad adattarsi all'IA

Questa visione completa può aiutarti a comprendere lo stato attuale, la direzione del cambiamento e i passaggi necessari per affrontare con successo la trasformazione basata sull'intelligenza artificiale per ogni ruolo. Puoi ottenere informazioni su come l'intelligenza artificiale sta migliorando i ruoli esistenti e su come preparare la struttura organizzativa a questi progressi.

Proprietario del prodotto o analista aziendale

La tabella seguente fornisce una panoramica di come i ruoli di proprietario del prodotto o analista aziendale possono adattarsi all'uso delle funzionalità di intelligenza artificiale generativa.

Aspetto del ruolo

Description

Focus attuale

  • Raccolta dei requisiti

  • Assegnazione di priorità alle funzionalità

  • Comunicazione con le parti interessate

Cambiamento basato sull'intelligenza artificiale

Utilizza l'intelligenza artificiale per:

  • Processo decisionale basato sui dati e analisi di mercato accelerate

  • Creazione di un documento sui requisiti aziendali (BRD), assegnazione delle priorità alle funzionalità in base al feedback e alle richieste dei clienti

Vantaggi principali

  • Raccolta e analisi più rapide dei requisiti

  • Migliore allineamento delle funzionalità alle esigenze del mercato

  • Storie di utenti e casi d'uso più completi

Considerazioni chiave

  • Garantire che l'intelligenza artificiale comprenda contesti aziendali complessi

  • Mantenere relazioni significative con le parti interessate

Passaggi chiave

  • Implementa strumenti di analisi di mercato e requisiti basati sull'intelligenza artificiale.

  • Sviluppa competenze ingegneristiche tempestive per un'interazione efficace con l'IA.

  • Stabilisci processi per le parti interessate per convalidare le informazioni generate dall'intelligenza artificiale

Responsabile del progetto

La tabella seguente fornisce una panoramica di come il ruolo del project manager può adattarsi all'utilizzo delle funzionalità di intelligenza artificiale generativa.

Aspetto del ruolo

Description

Focus attuale

  • Pianificazione delle attività

  • Allocazione delle risorse

  • Gestione del rischio

Cambiamento basato sull'intelligenza artificiale

  • Adotta l'intelligenza artificiale per una pianificazione predittiva migliorata e un'intelligence di progetto in tempo reale.

Vantaggi principali

  • Maggiore precisione nell'allocazione delle risorse

  • Identificazione e mitigazione dei rischi migliorate

  • Monitoraggio dello stato del progetto in tempo reale e analisi predittiva

Considerazioni chiave

  • Bilanciamento delle raccomandazioni in materia di intelligenza artificiale con il giudizio umano

  • Garantire l'adozione da parte del team di metodologie basate sull'intelligenza artificiale

Passaggi chiave

  • Integra strumenti di pianificazione dei progetti e valutazione del rischio basati sull'intelligenza artificiale.

  • Sviluppa protocolli per il processo decisionale collaborativo tra IA e umani.

  • Migliora le competenze del team nelle pratiche di gestione dei progetti basate sull'intelligenza artificiale.

Progettista di UI/UX

La tabella seguente fornisce una panoramica di come il ruolo di designer dell' interface/user esperienza utente (UI/UX) può adattarsi all'utilizzo delle funzionalità di intelligenza artificiale generativa.

Aspetto del ruolo

Description

Focus attuale

  • Creazione di progetti e prototipi di interfacce utente

  • Conduzione di ricerche sugli utenti e test di usabilità

  • Garantire un'esperienza utente ottimale in tutte le applicazioni

Cambiamento basato sull'intelligenza artificiale

  • Usa l'intelligenza artificiale per iterazioni di progettazione rapide, approfondimenti sugli utenti basati sui dati e test di usabilità automatizzati.

Vantaggi principali

  • Generazione più rapida di alternative di progettazione dell'interfaccia utente

  • Analisi migliorata della ricerca degli utenti e creazione di personaggi

  • Test di usabilità automatizzati e analisi del feedback

Considerazioni chiave

  • Bilanciamento dei design generati dall'intelligenza artificiale con le linee guida del marchio e le esigenze degli utenti

  • Mantenere la creatività e l'innovazione in un processo di progettazione assistito dall'intelligenza artificiale

Passaggi chiave

  • Integra strumenti di pianificazione dei progetti e valutazione del rischio basati sull'intelligenza artificiale.

  • Sviluppa protocolli e processi per il processo decisionale collaborativo tra IA e umani.

  • Migliora le competenze del team nelle pratiche di gestione dei progetti basate sull'intelligenza artificiale.

Sviluppatore full-stack

La tabella seguente fornisce una panoramica di come il ruolo di sviluppatore full stack può adattarsi all'utilizzo delle funzionalità di intelligenza artificiale generativa.

Aspetto del ruolo

Description

Focus attuale

  • Creazione di progetti e prototipi di interfacce utente

  • Conduzione di ricerche sugli utenti e test di usabilità

  • Garantire un'esperienza utente ottimale in tutte le applicazioni

Cambiamento basato sull'intelligenza artificiale

  • Adotta l'intelligenza artificiale per un'assistenza e un'ottimizzazione complete allo sviluppo.

Vantaggi principali

  • Generazione e ottimizzazione accelerate di codice full-stack

  • Progettazione e integrazione di API basate sull'intelligenza artificiale

  • Ottimizzazione automatizzata delle prestazioni in tutto lo stack

Considerazioni chiave

  • Mantenimento della competenza su più tecnologie insieme agli strumenti di intelligenza artificiale

  • Garantire la coerenza e l'integrazione tra l'IA e i componenti sviluppati manualmente

Passaggi chiave

  • Sviluppa competenze nello sviluppo assistito dall'intelligenza artificiale in tutto lo stack.

  • Stabilisci processi e linee guida per l'integrazione del codice manuale e generato dall'intelligenza artificiale.

  • Implementa programmi di apprendimento continuo per gli strumenti di intelligenza artificiale emergenti in uno sviluppo completo.

Architetto di soluzioni

La tabella seguente fornisce una panoramica di come il ruolo dell'architetto delle soluzioni può adattarsi all'utilizzo delle funzionalità di intelligenza artificiale generativa.

Aspetto del ruolo

Description

Focus attuale

  • Progettazione di soluzioni complete a livello aziendale

  • Allineamento delle soluzioni tecnologiche agli obiettivi aziendali

  • Garantire l'integrazione e l'interoperabilità tra i sistemi

  • Creazione di documenti di progettazione dettagliati

Cambiamento basato sull'intelligenza artificiale

  • Usa l'intelligenza artificiale per la prototipazione rapida di soluzioni, le decisioni sull'architettura basate sui dati, l'analisi automatizzata dell'integrazione e la generazione di documenti di progettazione.

Vantaggi principali

  • Generazione e valutazione più rapide di soluzioni alternative

  • Migliore allineamento delle soluzioni tecnologiche con gli obiettivi aziendali

  • Migliore valutazione dell'integrazione e dell'interoperabilità del sistema

  • Creazione accelerata di una documentazione di progettazione completa

Considerazioni chiave

  • Garantire che le soluzioni generate dall'intelligenza artificiale soddisfino requisiti aziendali complessi

  • Mantenimento di una visione olistica dell'architettura aziendale nei processi di progettazione basati sull'intelligenza artificiale

  • Convalida dell'accuratezza e della completezza dei documenti di progettazione generati dall'intelligenza artificiale

Passaggi chiave

  • Sviluppa competenze in strumenti e metodologie di progettazione di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale.

  • Stabilisci processi per la convalida delle proposte di soluzioni generate dall'intelligenza artificiale rispetto alle esigenze aziendali.

  • Implementa strumenti basati sull'intelligenza artificiale per l'ottimizzazione continua delle soluzioni e la valutazione dell'integrazione.

  • Adotta strumenti di documentazione assistiti dall'intelligenza artificiale per creare e gestire documenti di progettazione.

Sviluppatore di software

La tabella seguente fornisce una panoramica di come il ruolo di sviluppatore di software può adattarsi all'utilizzo delle funzionalità di intelligenza artificiale generativa.

Aspetto del ruolo

Description

Focus attuale

  • Scrittura di codice

  • Debug

  • Maintenance (Manutenzione)

Cambiamento basato sull'intelligenza artificiale

  • Scegli l'intelligenza artificiale come compagna di programmazione per migliorare la produttività e la qualità.

Vantaggi principali

  • Generazione e completamento accelerati del codice

  • Qualità e coerenza del codice migliorate

  • Rilevamento e risoluzione dei bug più rapidi

Considerazioni chiave

  • Mantenimento della leggibilità e delle prestazioni del codice nel codice generato dall'intelligenza artificiale

  • Bilanciamento della dipendenza dagli strumenti di intelligenza artificiale con le competenze di programmazione di base

Passaggi chiave

  • Migliora l'uso della codifica assistita dall'intelligenza artificiale e delle tecniche di programmazione in coppia.

  • Stabilisci linee guida per la revisione e l'ottimizzazione del codice generato dall'intelligenza artificiale.

  • Implementa programmi di apprendimento continuo per strumenti di sviluppo di intelligenza artificiale emergenti.

Ingegnere di test

La tabella seguente fornisce una panoramica di come il ruolo del test engineer può adattarsi all'utilizzo delle funzionalità di intelligenza artificiale generativa.

Aspetto del ruolo

Description

Focus attuale

  • Design del test case

  • Identificazione del difetto

  • Garanzia della qualità

Cambiamento basato sull'intelligenza artificiale

  • Implementa l'intelligenza artificiale per strategie di test complete e automatizzate.

Vantaggi principali

  • Maggiore automazione nella generazione e nell'esecuzione dei test case

  • Qualità e copertura dei dati di test migliorate

  • Rilevamento precoce dei problemi tramite l'analisi predittiva dei difetti

Considerazioni chiave

  • Garantire una copertura completa oltre ai casi di test generati dall'intelligenza artificiale

  • Bilanciamento dei test automatici con metodi esplorativi

Passaggi chiave

  • Sviluppa competenze nella progettazione di strategie di test AI e nella modellazione dei dati.

  • Stabilisci processi per il perfezionamento continuo dei modelli di test di intelligenza artificiale.

  • Implementa processi e tecniche di test esplorativi basati sull'intelligenza artificiale.

Gestore delle versioni

La tabella seguente fornisce una panoramica di come il ruolo di release manager può adattarsi all'utilizzo delle funzionalità di intelligenza artificiale generativa.

Aspetto del ruolo

Description

Focus attuale

  • Pianificazione e coordinamento delle versioni del software

  • Gestione delle pianificazioni di rilascio e delle dipendenze

  • Garantire un'implementazione fluida e la stabilità post-rilascio

Cambiamento basato sull'intelligenza artificiale

  • Adotta l'intelligenza artificiale per la pianificazione intelligente dei rilasci, l'implementazione automatizzata e la gestione predittiva della stabilità.

Vantaggi principali

  • Pianificazione dei rilasci e valutazione dei rischi basata sull'intelligenza artificiale

  • Strategie di implementazione e rollback automatizzate

  • Monitoraggio predittivo post-rilascio e rilevamento dei problemi

Considerazioni chiave

  • Bilanciamento delle raccomandazioni in materia di intelligenza artificiale con le priorità e i vincoli aziendali

  • Mantenere il controllo e la supervisione negli scenari di implementazione automatizzati

Passaggi chiave

  • Sviluppa competenze negli strumenti di gestione dei rilasci basati sull'intelligenza artificiale e nell'analisi predittiva.

  • Stabilisci processi per la convalida umana dei piani di rilascio generati dall'intelligenza artificiale.

  • Implementa il monitoraggio post-rilascio basato sull'intelligenza artificiale e le procedure operative standard (SOP) a risposta rapida.

Responsabile tecnico

La tabella seguente fornisce una panoramica di come il ruolo di responsabile tecnico può adattarsi all'utilizzo delle funzionalità di intelligenza artificiale generativa.

Aspetto del ruolo

Description

Focus attuale

  • Supervisione dello sviluppo delle applicazioni e dei processi operativi

  • Garantire l'allineamento tra i team di sviluppo e i requisiti operativi

  • Gestione del ciclo di vita delle applicazioni dallo sviluppo alla produzione

  • Promuovere il miglioramento continuo dello sviluppo e dell'efficienza operativa

Cambiamento basato sull'intelligenza artificiale

  • Sfrutta l'intelligenza artificiale per una migliore gestione del ciclo di vita delle applicazioni, analisi operative automatizzate e ottimizzazione predittiva delle risorse.

Vantaggi principali

  • Migliore coordinamento tra i team di sviluppo e operativi

  • Monitoraggio migliorato delle prestazioni delle applicazioni e manutenzione predittiva

  • Allocazione e scalabilità automatizzate delle risorse basate sull'analisi operativa

  • Numero frequente di modifiche

  • Risoluzione accelerata dei problemi e tempi di inattività ridotti

Considerazioni chiave

  • Bilanciamento dell'automazione basata sull'intelligenza artificiale con la supervisione umana nelle operazioni critiche

  • Garantire una perfetta integrazione degli strumenti di intelligenza artificiale in tutto il ciclo di vita delle applicazioni

  • Gestire il cambiamento culturale verso pratiche basate sull'intelligenza artificiale DevOps

Passaggi chiave

  • Sviluppa competenze negli strumenti di gestione del ciclo di vita delle applicazioni basati sull'intelligenza artificiale.

  • Stabilisci processi per integrare gli approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale nello sviluppo e nel processo decisionale operativo.

  • Implementa sistemi di monitoraggio e manutenzione predittiva basati sull'intelligenza artificiale.

  • Crea programmi di formazione per migliorare le competenze dei team nelle pratiche basate sull'intelligenza artificiale. DevOps

DevOps ingegnere

La tabella seguente fornisce una panoramica di come il ruolo di DevOps ingegnere può adattarsi all'utilizzo delle funzionalità di intelligenza artificiale generativa.

Aspetto del ruolo

Description

Focus attuale

  • Implementazione e mantenimento di pipeline di integrazione e distribuzione continua (CI/CD)

  • Automatizzazione del provisioning e della gestione dell'infrastruttura

  • Garantire una perfetta integrazione tra sviluppo e operazioni

Cambiamento basato sull'intelligenza artificiale

  • Usa l'intelligenza artificiale per una maggiore automazione, analisi predittiva e gestione intelligente dell'infrastruttura.

Vantaggi principali

  • Cicli di implementazione accelerati

  • Affidabilità e prestazioni del sistema migliorate

  • Rilevamento e risoluzione proattivi dei problemi

Considerazioni chiave

  • Integrazione degli strumenti di intelligenza artificiale con i processi esistenti DevOps

  • Bilanciamento dell'automazione con la necessaria supervisione umana

Passaggi chiave

  • Implementa l'ottimizzazione delle CI/CD pipeline basata sull'intelligenza artificiale.

  • Adotta strumenti di generazione di infrastrutture assistite dall'intelligenza artificiale come codice (IaC).

  • Sviluppa competenze AIOps per la manutenzione predittiva e la riparazione automatizzata.

Tecnico di supporto

La tabella seguente fornisce una panoramica di come il ruolo di tecnico dell'assistenza può adattarsi all'utilizzo delle funzionalità di intelligenza artificiale generativa.

Aspetto del ruolo

Description

Focus attuale

  • Risoluzione dei problemi e degli incidenti degli utenti

  • Mantenimento dell'affidabilità del sistema

  • Fornire assistenza tecnica agli utenti finali

Cambiamento basato sull'intelligenza artificiale

  • Adotta l'intelligenza artificiale per la valutazione intelligente dei problemi, la risoluzione automatizzata dei problemi e il supporto predittivo.

Vantaggi principali

  • Tempi di risoluzione dei problemi più rapidi

  • Tassi di risoluzione alla prima chiamata migliorati

  • Identificazione proattiva di potenziali problemi di sistema

Considerazioni chiave

  • Garantire che i sistemi di intelligenza artificiale comprendano e classifichino accuratamente problemi tecnici complessi

  • Mantenere il contatto umano nelle interazioni con i clienti

Passaggi chiave

  • Implementa basi di conoscenza basate sull'intelligenza artificiale per una risoluzione più rapida dei problemi.

  • Adotta sistemi di classificazione e routing dei ticket basati sull'intelligenza artificiale.

  • Sviluppa processi e competenze collaborando con chatbot basati sull'intelligenza artificiale e assistenti virtuali per l'assistenza clienti.