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# 將評估洞見轉換為可行的結果
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本節提供分析問卷回應的架構，並使用這些洞見來塑造生成式 AI 現代化計畫的目標架構和其他關鍵交付項目。此架構填補了資料收集與實作之間的差距，並確保評估會直接通知並推動您的現代化策略。

**目標架構定義：**
+ 使用問卷回應來通知雲端服務的選擇和資料管道的設計。
+ 請確定架構設計支援可擴展性和互通性，如 指南中所強調。

**客戶整備度評估**：
+ 分析與目前基礎設施、程序和組織文化相關的問卷回應。
+ 識別差距並建立解決差距的計劃。優先考慮對 MVP 成功至關重要的差距。

**使用案例和延伸目標**：
+ 從問卷回應中擷取特定業務問題，以定義明確的使用案例目標。
+ 設定延伸目標，以符合組織對生成式 AI 現代化的長期願景。

**嘗試估計**：
+ 使用問卷資料來預估 MVP 和完整實作的資源、時間和預算。
+ 建立以 MVP 開頭的分階段方法，並概述後續階段。

**啟用需求**：
+ 根據問卷回應，找出技能差距和訓練需求。
+ 制定訓練計畫，同時支援立即 MVP 需求和長期採用生成式 AI。

**實作計畫**：
+ 建立以 MVP 開頭的完整藍圖，並概述完整生成式 AI 現代化的步驟。
+ 定義實作每個階段的明確里程碑和交付項目。

實際步驟：
+ **優先順序矩陣**：建立將問卷回應映射至[六個結果](outcomes.md)的矩陣，以協助排定特徵和工作的優先順序。
+ **疊代方法**：將 MVP 設計成一系列計劃版本中的第一個疊代，其中每個版本都朝向完整目標架構建置。
+ **利益相關者一致性**：使用問卷結果來調整 MVP 範圍的利益相關者，以及實現所有結果的分階段方法。
+ **持續意見回饋迴圈**：實作機制以在 MVP 部署後收集意見回饋，並使用洞察來精簡後續階段的計劃。
+ **敏捷實作**：採用敏捷的方法，允許彈性地解決一段時間內的所有結果，從 MVP 中最關鍵的結果開始。