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ADM 운영 모델의 조직 기능 계층
전통적으로 지식 관리, 커뮤니케이션 및 협업, 프로그램 또는 변경 관리 도구와 같은 조직 역량에는 AI별 초점이 없습니다. 생성형 AI를 ADM 관행에 통합함에 따라 조직의 역량이 발전해야 합니다. 이 섹션에서는 변환의 주요 영역과 AMS 파트너를 효과적으로 활용하기 위한 전략을 간략하게 설명합니다. 또한 AI가 글로벌 리소스 배포를 주도하고, 필수 기술을 개발하고, 새로운 역량을 개발하고, AI CoEs 설정하고, 지속적인 학습 문화를 조성하는 방법을 살펴봅니다.
전략적 파트너 및 인재 개발 - 전략적 파트너십을 구축하고 AI 통합을 위한 인재를 개발하려면 다음 주요 이니셔티브에 집중하세요.
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포괄적인 AI 훈련 프로그램을 구현합니다.
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AI COEs(Centers of Excellence)를 설정합니다.
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AI를 사용하여 경력 계획, 채용, 훈련 및 리소스 최적화를 개선합니다.
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위치별 AI 채택 변경 관리 계획을 구현합니다.
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AI를 사용하여 모범 사례, 표준 및 POVs.
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IT 아키텍처 로드맵에 부합하는 기술 평가 및 개념 증명(POCs)을 수행합니다.
운영 모델 재설계 - AI를 통합하려면 다음과 같은 변경 사항을 포함하여 운영 모델을 재설계해야 합니다.
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AI 증강 개발을 통합하도록 역할을 재정의합니다.
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AI 기반 전략적 작업을 육상 팀에 할당하여 주요 의사 결정권자와의 긴밀한 협업을 유지합니다.
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AI 생성 코드를 위한 새로운 QA 프로세스를 개발합니다.
향상된 협업 및 지식 관리 - 다음 접근 방식을 통해 협업 및 지식 관리를 개선하는 것이 좋습니다.
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AI 기반 협업 도구를 구현하여 시간대 종속성을 줄입니다.
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AI를 사용하여 엔터프라이즈 지식을 보다 효과적으로 분류하고 인덱싱합니다.
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가속화된 시장 조사 및 비즈니스 요구 사항 분석을 위해 고객 피드백, 문제 해결 및 업계 추세의 AI 기반 인사이트를 사용하세요.
거버넌스 및 규정 준수 - AI를 운영 모델에 통합할 때 적절한 거버넌스 및 규정 준수를 보장하려면 다음 조치를 구현하는 것이 좋습니다.
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위치별 규정 준수 요구 사항을 사용하여 글로벌 AI 거버넌스 프레임워크를 설정합니다.
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AI 생성 자산의 IP 소유권을 해결하고 침해 위험을 완화합니다.
인프라 및 도구 표준화 - 효과적인 AI 통합을 위해 조직 전체의 인프라 및 도구를 표준화하기 위한 노력에는 다음 단계가 포함됩니다.
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모든 위치에서 액세스할 수 있는 클라우드 기반 AI 증강 플랫폼에 투자합니다.
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AI 도구 및 환경을 전 세계적으로 표준화합니다.
성능 지표 및 참여 모델 조정 - AI 기반 프로세스에 대한 성능 지표 및 참여 모델 조정에는 다음과 같은 주요 작업이 포함됩니다.
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AI 기여를 설명하는 새로운 KPIs.
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AI 지원 프로젝트 추정 도구를 구현합니다.
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결과 기반 요금을 포함하여 유연한 참여 모델을 고려하세요.
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라이선스, 인프라 및 관리형 서비스 작업을 포함하여 AI 자산에 대한 소비 기반 요금 모델을 정의합니다.
프로그램 및 변경 관리 강화 - 프로그램 및 변경 관리를 강화하려면 다음 전략을 고려하세요.
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AI를 사용하여 사내 인재, 컨설팅 및 AMS 파트너 간의 공동 소스 모델을 개선합니다.
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새로운 이니셔티브에 대한 지식 수집, 방법론 구체화 및 경험 재사용을 개선합니다.
이러한 영역에 집중하면 글로벌 제공 위치 및 조직 역량 전반에 걸쳐 생성형 AI를 효과적으로 통합할 수 있습니다. 이 접근 방식은 ADM 운영 모델 변환을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 각 위치의 강점을 균형 있게 조정하고 AI 통합의 문제를 해결하면서 의사 결정 속도를 개선하고 비즈니스 성과 제공을 개선합니다.
