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Construindo um modelo operacional de destino do ADM baseado em IA
Ao considerar suas práticas de ADM com IA generativa, é importante criar um modelo operacional de destino (TOM) abrangente. Um TOM descreve o estado desejado do modelo operacional de uma organização. O ADM TOM da sua organização deve alinhar seu pessoal, processos, tecnologia, organização e governança com sua visão estratégica.
A tabela a seguir lista os oito componentes de um TOM.
Componente TOM | Elementos componentes |
|---|---|
Alinhamento estratégico |
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Estrutura organizacional |
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Talento e habilidades |
|
Governança e ética |
|
Medição de desempenho |
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Ecossistema de parceiros |
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Tecnologia e ferramentas |
|
Processos |
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Criar um ADM TOM é um processo transformador que afeta todos os aspectos de uma organização. Considere cuidadosamente cada componente do ADM e suas interdependências para criar uma base sólida para seu SDLC baseado em IA.
A implementação de um ADM TOM deve ser adaptada às necessidades e ao contexto específicos de uma organização. Ao implementar esse modelo, avalie-o e ajuste-o continuamente com base nos desafios e oportunidades exclusivos da sua organização.
As seções a seguir fornecem mais detalhes sobre os componentes do modelo operacional ADM, incluindo suas interações.
Componente de alinhamento estratégico
O componente de alinhamento estratégico define objetivos estratégicos para o ADM baseado em IA, alinhando as iniciativas de IA às metas de negócios. Esse componente articula o valor da IA nos processos de ADM e define critérios de sucesso para a integração da IA. Esse componente interage com outros componentes da seguinte forma:
Os fatores de valor influenciam a IA específica KPIs no componente de medição de desempenho.
O alinhamento das metas de negócios informa a criação de novas funções de IA no componente da estrutura organizacional.
O roteiro de IA orienta a seleção de plataformas de IA no componente de tecnologia e ferramentas.
Componente da estrutura organizacional
O componente de estrutura organizacional aborda o design de uma organização de ADM que oferece suporte ao desenvolvimento aumentado por IA com novas funções. Esse componente estabelece um Centro de Excelência em IA (COE) e desenvolve as funções existentes para a integração da IA.
O AI COE apóia o aprendizado contínuo no componente de talentos e habilidades.
As novas funções de IA influenciam os novos requisitos de capacidade de IA no componente do ecossistema parceiro.
As equipes multifuncionais permitem a integração ágil com o SDLC aprimorado por IA no componente de processos.
Componente de talentos e habilidades
O componente de talentos e habilidades identifica as habilidades e competências de IA necessárias em todas as funções e funcionários da ADM. Esse componente define os requisitos de alfabetização em IA e cria planos de carreira com foco em IA.
Os planos de carreira se alinham às novas funções de IA no componente de estrutura organizacional.
Os requisitos de alfabetização em IA apoiam as políticas de ética da IA no componente de governança e ética.
A análise da lacuna de habilidades informa o ecossistema de ferramentas de IA no componente de tecnologia e ferramentas.
Componente de governança e ética
O componente de governança e ética estabelece uma estrutura ética para o uso da IA no ADM, incluindo políticas e conselhos de revisão. Esse componente define os requisitos de privacidade e segurança de dados para práticas de ADM baseadas em IA.
A conformidade regulatória afeta os fatores de valor no componente de alinhamento estratégico.
A estrutura de privacidade de dados influencia os protocolos de compartilhamento de dados no componente do ecossistema parceiro.
As políticas de ética da IA orientam o gerenciamento do modelo de IA no componente de processos.
Componente de medição de desempenho
O componente de medição de desempenho projeta uma nova estrutura com IA específica KPIs para medição de desempenho do ADM. Esse componente descreve os métodos para medir, relatar e otimizar o impacto da IA no ADM.
Os relatórios de impacto nos negócios influenciam as métricas de avaliação do parceiro no componente do ecossistema parceiro.
Os ciclos de feedback apoiam o aprendizado contínuo no componente de talentos e habilidades.
A IA específica KPIs informa o alinhamento das metas de negócios no componente de alinhamento estratégico.
Componente do ecossistema de parceiros
O componente do ecossistema de parceiros define as expectativas de recursos de IA nos parceiros do AMS e nos processos colaborativos. Esse componente estabelece princípios de compartilhamento de dados e propriedade de modelos para interações com parceiros.
As métricas de avaliação de parceiros informam informações específicas sobre IA KPIs no componente de medição de desempenho.
Os requisitos de capacidade de IA influenciam a análise da lacuna de habilidades no componente de talentos e habilidades.
A inovação colaborativa apoia o ecossistema de ferramentas de IA no componente de tecnologia e ferramentas.
Componente de tecnologia e ferramentas
O componente de tecnologia e ferramentas especifica tecnologias e ferramentas de IA para apoiar processos de ADM transformados. Esse componente identifica pontos de integração e requisitos de dados para o ADM baseado em IA.
A infraestrutura de dados suporta relatórios de impacto nos negócios no componente de medição de desempenho.
A integração do sistema legado afeta o SDLC aprimorado por IA no componente de processos.
A seleção de plataformas de IA influencia a inovação colaborativa no componente do ecossistema parceiro.
Componente de processos
O componente de processos redesenha o SDLC para incorporar a IA, aprimorando cada estágio com recursos de IA. Esse componente desenvolve novos processos para gerenciamento de modelos de IA e governança no desenvolvimento.
O SDLC aprimorado por IA afeta o monitoramento contínuo no componente de medição de desempenho.
O gerenciamento do modelo de IA está relacionado à infraestrutura de dados no componente de tecnologia e ferramentas.
Os fluxos de trabalho de governança dão suporte à estrutura de privacidade de dados no componente de governança e ética.
