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将评估见解转化为切实可行的结果
本节提供了一个框架，用于分析问卷答复，并利用这些见解来塑造生成式人工智能现代化计划的目标架构和其他关键可交付成果。该框架弥合了数据收集和实施之间的差距，并确保评估可以直接为您的现代化战略提供依据和推动。
目标架构定义：
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使用问卷答复为云服务的选择和数据管道的设计提供信息。
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确保架构设计支持指南中强调的可扩展性和互操作性。
客户准备情况评估：
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分析与当前基础架构、流程和组织文化相关的问卷答复。
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找出差距并制定解决这些差距的计划。优先考虑对于 MVP 成功至关重要的差距。
用例和延伸目标：
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从问卷答复中提取具体的业务问题，以定义明确的用例目标。
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设定与贵组织生成式 AI 现代化的长期愿景相一致的延伸目标。
工作量估计：
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使用问卷数据估算 MVP 和全面实施所需的资源、时间和预算。
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创建从 MVP 开始的分阶段方法，并概述后续阶段。
支持需求：
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根据调查问卷的答复，确定技能差距和培训需求。
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制定培训计划，支持即时的 MVP 需求和长期采用生成式 AI。
实施计划：
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创建一份全面的路线图，从 MVP 开始，概述实现全面生成式 AI 现代化的步骤。
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为实施的每个阶段定义明确的里程碑和可交付成果。
实际步骤：
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优先级矩阵：创建一个矩阵，将问卷答复映射到六个结果，以帮助确定功能和工作的优先顺序。
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迭代方法：将 MVP 设计为一系列计划版本中的第一个迭代，其中每个版本都朝着完整的目标架构构建。
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利益相关者协调：使用问卷调查结果使利益相关者了解最有价值球员的范围和实现所有结果的分阶段方法。
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持续反馈循环：实施机制，在 MVP 部署后收集反馈，并利用见解来完善后续阶段的计划。
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敏捷实施：采用敏捷方法，允许灵活地处理随时间推移的所有结果，从 MVP 中最关键的结果开始。
