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Áreas de ação e recomendações - AWS Orientação prescritiva

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Áreas de ação e recomendações

Para integrar a IA generativa em seu modelo operacional ADM com sucesso, considere as recomendações nas seguintes áreas de ação. Essas recomendações podem ajudá-lo a navegar pela jornada de transformação da sua organização e superar desafios comuns.

Governança e estratégia — Para estabelecer uma governança de IA eficaz e alinhá-la à estratégia geral de negócios, considere a implementação dessas ações-chave:

  1. Estabeleça comitês de direção de IA multifuncionais com campeões de IA.

  2. Desenvolva políticas claras de governança de IA, incluindo diretrizes de uso ético.

  3. Alinhe KPIs continuamente os objetivos de negócios com os recursos de IA.

  4. Colabore com órgãos reguladores em processos de conformidade orientados por IA.

Centro de excelência em IA — Para maximizar o impacto de um Centro de Excelência em IA (COE) em suas práticas de ADM, concentre-se nessas iniciativas:

  1. Estabeleça e lance um COE de IA dedicado para impulsionar a adoção, garantir as melhores práticas e fornecer orientação em todo o ADM.

  2. Desenvolva procedimentos operacionais abrangentes de COE e um catálogo de serviços descrevendo serviços e suporte relacionados à IA.

  3. Expanda continuamente os recursos de COE por meio de pesquisas avançadas de IA e parcerias estratégicas.

Educação e cultura — Para apoiar uma cultura de adoção de IA e aprendizado contínuo em toda a organização, considere estas ações:

  1. Implemente programas abrangentes de alfabetização em IA em toda a organização.

  2. Promova uma cultura de experimentação, aprendizado e adaptação.

  3. Crie programas de treinamento para aprimorar as equipes da plataforma em operações aumentadas com IA.

Tecnologia e processo — Para integrar a IA de forma eficaz em sua pilha e processos de tecnologia, priorize estas iniciativas:

  1. Implemente ferramentas orientadas por IA para recomendação de arquitetura e provisionamento de recursos.

  2. Desenvolva modelos de IA para planejamento preditivo da capacidade e otimização do desempenho.

  3. Integre sistemas de observabilidade e detecção de anomalias baseados em IA.

  4. Estabeleça processos de verificação de conformidade e monitoramento de segurança assistidos por IA.

  5. Implemente estruturas padronizadas de coleta de dados em todos os projetos.

  6. Desenvolva modelos de IA que acomodam metodologias ágeis e em cascata.

Dados e segurança — Para apoiar os esforços de qualidade e segurança de dados, concentre-se nestas ações:

  1. Invista em processos de integração de dados, garantia de qualidade e segurança.

  2. Crie mecanismos de feedback para a melhoria contínua dos sistemas de IA.

Gerenciamento de mudanças — Para facilitar a adoção de tecnologias de IA, use estas abordagens de gerenciamento de mudanças:

  1. Redesenhe os canais de comunicação com as partes interessadas para uma colaboração aprimorada por IA.

  2. Implemente programas de gerenciamento de mudanças para criar confiança nos insights gerados pela IA.

Desenvolvimento de habilidades — Para criar os recursos de IA necessários, apoie esta iniciativa de desenvolvimento de habilidades:

  • Aprimore as equipes em ciência de dados, interpretação de IA e ferramentas baseadas em IA.

Parcerias — Para aproveitar a experiência externa, considere estas ideias para parcerias:

  1. Use parceiros de serviços gerenciados de aplicativos (AMS) para a implementação da IA.

  2. Considere parceiros de serviços and/or CloudOps gerenciados de infraestrutura para integração de IA em serviços de engenharia de plataforma.

  3. Use parceiros de gerenciamento de serviços de TI para integração de IA com serviços de gerenciamento e governança de serviços.

Supervisão humana — Para manter o controle e a responsabilidade humanos adequados, implemente a seguinte abordagem:

  • Estabeleça protocolos para supervisão humana das recomendações geradas pela IA.

Adotar essas mudanças impulsionadas pela IA e enfrentar os desafios de forma sistemática pode ajudá-lo a criar um modelo operacional de ADM mais ágil, eficiente e inovador. A chave para o sucesso está em equilibrar a experiência humana com os recursos de IA, alinhando os serviços de TI com os objetivos organizacionais. Essa abordagem pode gerar um valor comercial significativo, aumentar a vantagem competitiva de uma organização e posicioná-la para liderar na próxima era do ADM.