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Implementando um modelo operacional de destino do ADM baseado em IA
Use uma abordagem estruturada e em fases para implementar um modelo operacional alvo (TOM) generativo de desenvolvimento e manutenção de aplicativos de IA (ADM). A abordagem a seguir equilibra ganhos rápidos com mudanças transformadoras de longo prazo, ao mesmo tempo em que minimiza a interrupção das operações atuais. Cada fase aborda componentes específicos do TOM, destacando suas interdependências e evolução ao longo do processo de implementação.
Conforme mostrado no diagrama a seguir, a estratégia de implementação consiste em fases que progridem da complexidade básica para a avançada em um período de 12 meses:
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Fase 1: Estabelecimento da fundação — Essa fase ocorre nos meses 1 a 3. Ele estabelece estruturas básicas de governança e introduz ferramentas essenciais de IA, ao mesmo tempo em que obtém vitórias rápidas.
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Fase 2: Capacitação — Essa fase ocorre nos meses 3 a 6. Ele expande a adoção da IA e aborda processos de média complexidade. Lance seu COE de IA, expanda a adoção da IA para funções de gerenciamento de projetos e operações e colabore com seus parceiros da ADM para redesenhar os principais processos do SDLC usando IA generativa.
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Fase 3: Escalonamento da transformação — Essa fase ocorre nos meses 6 a 12 (e além). Ele implementa soluções avançadas e enfrenta desafios de maior complexidade. Por exemplo, implemente soluções avançadas de IA para design de arquitetura, desenvolvimento completo e monitoramento de segurança. Amadureça sua governança de IA até um nível corporativo e desenvolva suas relações contratuais com os parceiros da ADM para refletir a nova realidade impulsionada pela IA.
nota
Antes de iniciar a implementação, realize uma avaliação de prontidão do SDLC baseada em IA para estabelecer uma linha de base dos recursos atuais do SDLC de sua organização e identificar as principais áreas de melhoria. Para obter mais detalhes, consulte Próximas etapas.
Os cronogramas reais podem variar com base no contexto organizacional, na abordagem de implementação e em outros fatores, como o tamanho e a escala da implementação. Algumas organizações podem alcançar resultados em um período de tempo mais curto ou mais longo, dependendo de suas circunstâncias específicas e níveis de maturidade.
Ao progredir nessas fases, você pode transformar as práticas de ADM da sua organização de forma sistemática, usando a IA para impulsionar a inovação, a eficiência e a vantagem competitiva. Para obter mais informações sobre o uso de uma abordagem em fases em sua organização, consulte Roteiro para implementar um ADM TOM baseado em IA e as melhores práticas para todas as fases de implementação.
As organizações podem aprimorar suas capacidades internas por meio dessa jornada de transformação. Essa jornada também exige ajustes contínuos e comunicação clara com todas as partes interessadas. O resultado é um modelo operacional global e integrado da ADM para desenvolvimento e manutenção de software com inteligência artificial com seus provedores de serviços de consultoria e tecnologia.
Roteiro para implementar um ADM TOM baseado em IA
A tabela a seguir fornece um roteiro de referência que usa uma abordagem em fases para implementar um ADM TOM e, ao mesmo tempo, minimizar a interrupção das operações atuais. Para cada componente do ADM, o roteiro descreve as atividades relevantes que ocorrem em cada fase de implementação.
Componente ADM |
Configuração da base: meses 1-3 |
Desenvolvimento de capacidades: meses 3 a 6 |
Escalonamento da transformação: meses 6 a 12 e além |
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Alinhamento estratégico |
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Estrutura organizacional |
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Talento e habilidades |
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Governança e ética |
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Medição de desempenho |
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Ecossistema de parceiros |
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Tecnologia e ferramentas |
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Processos |
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Para obter informações sobre uma estrutura de uma visão de IA para o ADM que inclui uma declaração de missão, objetivos e iniciativas estratégicas, consulte o Apêndice A: Exemplo de estrutura da visão de IA para o ADM. Para obter uma lista de verificação de implementação detalhada que abrange governança, estrutura organizacional, funções, processos e ferramentas em todas as três fases, consulte o Apêndice B: Lista de verificação de implementação para um ADM TOM.
Melhores práticas para todas as fases de implementação
É importante ter em mente as seguintes melhores práticas em todas as fases de implementação. Para cada melhor prática, seu componente de modelo operacional relacionado é mostrado, indicando qual aspecto do modelo é mais afetado:
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Monitore e ajuste a abordagem continuamente com base no feedback e nos resultados. (Medição de desempenho)
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Comunique-se claramente com todas as partes interessadas sobre várias iniciativas de IA e seu impacto. (Alinhamento estratégico)
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Equilibre a automação de IA com a supervisão humana para ajudar a garantir a qualidade e manter o controle. (Governança e ética)
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Avalie regularmente o retorno sobre o investimento (ROI) das iniciativas de IA e ajuste a estratégia de acordo. (Medição de desempenho; alinhamento estratégico)
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Aborde questões de privacidade e segurança de dados que são específicas do uso de IA em um modelo de entrega global. (Governança e ética)
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Avalie regularmente o impacto da IA na proposta de valor da terceirização e ajuste o modelo de engajamento conforme necessário. (Ecossistema de parceiros; alinhamento estratégico)
