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ADM 運用モデルの組織機能レイヤー
従来、ナレッジ管理、コミュニケーションとコラボレーション、プログラムや変更管理ツールなどの組織的な機能には、AI 固有の焦点がありません。生成 AI を ADM プラクティスに統合するとき、組織の能力は進化する必要があります。このセクションでは、AMS パートナーを効果的に活用するためのトランスフォーメーションの主要な分野と戦略の概要を説明します。このセクションでは、AI がグローバルなリソース分散を推進し、重要なスキルを育成し、新しいコンピテンシーを開発し、AI CoEs を確立し、継続的な学習文化を育む方法についても説明します。
戦略的パートナーと人材開発 – 戦略的パートナーシップを構築し、AI 統合のための人材を開発するには、以下の主要なイニシアチブに焦点を当てます。
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包括的な AI トレーニングプログラムを実装します。
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AI センターオブエクセレンス (COEs。
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AI を使用して、キャリア計画、採用、トレーニング、リソースの最適化を改善します。
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ロケーション固有の AI 導入変更管理計画を実装します。
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AI を使用して、ベストプラクティス、標準、視点 (POVs) をより効率的に開発します。
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IT アーキテクチャロードマップに沿ったテクノロジー評価と概念実証 (POCs) を実施します。
運用モデルの再設計 – AI を統合するには、以下の変更を含む運用モデルの再設計が必要です。
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AI 拡張開発を組み込むためにロールを再定義します。
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AI 主導の戦略的タスクをオンショアチームに割り当て、主要な意思決定者との緊密なコラボレーションを維持します。
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AI 生成コードの新しい QA プロセスを開発します。
コラボレーションとナレッジ管理の強化 – 以下のアプローチでコラボレーションとナレッジ管理を強化することを検討してください。
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AI を活用したコラボレーションツールを実装して、タイムゾーンの依存関係を減らします。
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AI を活用して、エンタープライズナレッジをより効果的にカタログ化およびインデックス化します。
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顧客のフィードバック、問題解決、業界トレンドからの AI 主導のインサイトを活用して、市場調査とビジネス要件の分析を加速します。
ガバナンスとコンプライアンス – AI を運用モデルに統合する際に適切なガバナンスとコンプライアンスを確保するには、以下の対策の実施を検討してください。
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ロケーション固有のコンプライアンス要件を備えたグローバル AI ガバナンスフレームワークを確立します。
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AI が生成したアセットの IP 所有権に対処し、侵害リスクを軽減します。
インフラストラクチャとツールの標準化 – 効果的な AI 統合のために組織全体のインフラストラクチャとツールを標準化するための取り組みには、以下のステップが含まれます。
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すべての場所からアクセスできるクラウドベースの AI 拡張プラットフォームに投資します。
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AI ツールと環境をグローバルに標準化します。
パフォーマンスメトリクスとエンゲージメントモデルの適応 – AI 主導のプロセスのパフォーマンスメトリクスとエンゲージメントモデルの適応には、次の主要なアクションが含まれます。
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AI の貢献を考慮した新しい KPIs を開発します。
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AI 支援プロジェクト見積もりツールを実装します。
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結果ベースの料金など、柔軟なエンゲージメントモデルを検討してください。
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AI アセットの消費ベースの料金モデルを定義し、ライセンス、インフラストラクチャ、マネージドサービスの取り組みをカバーします。
プログラムと変更管理の拡張 – プログラムと変更管理を強化するには、次の戦略を検討してください。
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AI を使用して、社内の人材、コンサルティング、AMS パートナー間の共同ソースモデルを強化します。
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新しいイニシアチブの知識収集、方法論の改良、経験の再利用を改善します。
これらの分野に重点を置くことで、グローバルデリバリーロケーションと組織能力全体で生成 AI を効果的に統合できます。このアプローチは、ADM 運用モデルの変換を加速するのに役立ちます。これにより、各ロケーションの強みのバランスを取り、AI 統合の課題に対処しながら、意思決定の速度が向上し、ビジネス成果の提供が向上します。
