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다음 단계
이 전략적 문서는 생성형 AI가 애플리케이션 개발 및 유지 관리(ADM) 운영 모델의 각 계층에 미치는 영향을 살펴봅니다. 개발 속도 증가, 프로덕션 결함 감소, 고객 만족도 점수 향상과 같은 잠재적 이점을 얻을 수 있는 방법을 설명합니다. 조직의 AI 기반 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 여정을 시작하고 차세대 ADM을 위한 대상 운영 모델을 구현하려면 다음 단계를 사용합니다.
성공적인 AI 통합을 위해서는 AI 기능과 인적 전문 지식의 균형을 맞춰야 합니다. 이 균형은 조직의 SDLC 프로세스 및 ADM 관행 전반에 걸쳐 혁신, 효율성 및 경쟁 우위를 창출합니다. 이러한 단계에 따라 조직을 AI 증강 소프트웨어 개발의 최전선에 배치할 수 있습니다. 이 접근 방식은 상당한 비즈니스 가치를 창출하고 업계에서 경쟁 우위를 강화합니다.
1단계: 준비 상태 평가 수행
AWS 평가 도구
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기존 SDLC 프로세스 및 ADM 관행에서 강점과 개선 영역을 식별합니다.
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AI가 비즈니스에 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 영역을 정확히 찾아냅니다.
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문제 해결 활동의 우선순위를 정하고 구현 로드맵을 생성합니다.
2단계: 기본 기능 구축
생성형 AI를 사용하여 SDLC의 기본 기능을 이해하고 구축하는 데 도움이 되도록 생성형 AI AWS 를 사용하여에서 소프트웨어 개발 수명 주기 가속화를 참조하세요. 이 전략적 문서는 AWS 아키텍처 모범 사례를 제공하며 로드맵을 구현하기 위한 다음 작업에 도움이 될 수 있습니다.
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AI 통합을 위한 견고한 기반을 구축합니다.
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프로세스를 업계 모범 사례에 맞게 조정합니다.
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AI 증강 개발을 위해 팀을 준비합니다.
3단계: 단계별 접근 방식 구현
ADM 대상 운영 모델을 구현하려면 초기 빠른 성공부터 전체 AI 통합까지의 모든 단계를 포함하는 로드맵을 참조하세요. 샘플 프레임워크 및 구현 체크리스트를 사용합니다.
초기 채택자의 성공 스토리는 애플리케이션 개발 및 유지 관리에서 AI의 혁신적인 잠재력을 보여줍니다.
