View a markdown version of this page

行动领域和建议 - AWS 规范性指导

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

行动领域和建议

要成功地将生成式 AI 集成到您的 ADM 运营模型中，请考虑以下行动领域的建议。这些建议可以帮助您驾驭组织的转型之旅并克服常见的挑战。

治理和战略 — 要建立有效的人工智能治理并使其与整体业务战略保持一致，请考虑实施以下关键行动：

  1. 建立由人工智能拥护者组成的跨职能人工智能指导委员会。

  2. 制定明确的人工智能治理政策，包括道德使用指南。

  3. 持续将业务目标与 AI 能力保持一致 KPIs 。

  4. 就人工智能驱动的合规流程与监管机构合作。

人工智能卓越中心 — 为了最大限度地发挥人工智能卓越中心 (COE) 对您的 ADM 实践的影响，请重点关注以下举措：

  1. 建立并启动专门的 AI COE，以推动采用，确保最佳实践，并在整个 ADM 中提供指导。

  2. 制定全面的 COE 操作程序和服务目录，概述与 AI 相关的服务和支持。

  3. 通过先进的人工智能研究和战略合作伙伴关系，持续扩展 COE 能力。

教育和文化 — 为了支持整个组织采用人工智能和持续学习的文化，请考虑采取以下行动：

  1. 在整个组织中实施全面的人工智能素养计划。

  2. 培养一种实验、学习和适应的文化。

  3. 创建培训计划，提高平台团队在 AI 增强运营中的技能。

技术和流程 — 要将 AI 有效地集成到您的技术堆栈和流程中，请优先考虑以下举措：

  1. 实施 AI 驱动的工具，用于架构推荐和资源配置。

  2. 开发 AI 模型，用于预测性容量规划和性能优化。

  3. 集成 AI 驱动的可观测性和异常检测系统。

  4. 建立 AI 辅助的合规性检查和安全监控流程。

  5. 跨项目实施标准化数据收集框架。

  6. 开发既适用于瀑布式方法又适用于敏捷方法的 AI 模型。

数据和安全 — 为支持数据质量和安全工作，请重点采取以下行动：

  1. 投资于数据集成、质量保证和安全流程。

  2. 创建反馈机制，持续改进 AI 系统。

变更管理 — 为了促进人工智能技术的顺利采用，请使用以下变更管理方法：

  1. 重新设计利益相关者沟通渠道，实现人工智能增强型协作。

  2. 实施变更管理计划，建立对 AI 生成的见解的信任。

技能发展 — 要建立必要的 AI 能力，请支持此技能发展计划：

  • 提升团队在数据科学、人工智能解释和人工智能驱动工具方面的技能。

伙伴关系 — 要利用外部专业知识，请考虑以下伙伴关系想法：

  1. 利用应用程序托管服务 (AMS) 合作伙伴实施 AI。

  2. 考虑基础设施 and/or CloudOps 托管服务合作伙伴，实现跨平台工程服务的 AI 集成。

  3. 使用 IT 服务管理合作伙伴将 AI 与服务管理和治理服务集成。

人为监督 — 为了保持适当的人为控制和问责制，请实施以下方法：

  • 制定协议，对人工智能生成的建议进行人工监督。

拥抱这些人工智能驱动的变革并系统地应对挑战可以帮助您创建更敏捷、更高效、更具创新性的 ADM 运营模式。成功的关键在于平衡人类专业知识和人工智能能力，使IT服务与组织目标紧密结合。这种方法可以推动显著的业务价值，增强组织的竞争优势，并使组织在下一个ADM时代处于领先地位。