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生成式 AI 成熟度模型中的關卡
生成式 AI 成熟度模型分為四個主要層級。每個層級代表組織使用生成式 AI 功能的進度。此模型可協助組織了解目前所在位置，並引導他們前往生成式 AI 旅程中的後續步驟。下圖顯示生成式 AI 成熟度模型的四個層級，以及每個層級的關鍵活動。
以下是生成式 AI 成熟度模型中的四個層級：
每個成熟度層級的標籤反映了組織中生成式 AI 採用的影響。當您在指定層級識別組織的位置時，您可以深入了解下一個成熟度層級的機會。較低層級通常包含更具策略性的生成式 AI 使用案例，而較高層級本質上往往更具策略性和變革性。
許多組織會發現，多個成熟度層級的特性適用於其團隊和使用案例。這是因為沒有任何單一層級本質上是上級或下級 - 適當的成熟度層級與組織的目標和準備度相關。
注意
此生成式 AI 成熟度模型不適用於將組織或其生成式 AI 功能分類為僅初學者或轉型者。反之，生成式 AI 採用的每個層面都應該獨立考慮。每個成熟度層級的特性代表該特定層面內的連續性，但不一定與其他層面的相同層級相關聯。
下表提供四個關卡的概觀。
| 類別 | 第 1 級：Envision | 第 2 級：實驗 | 第 3 級：啟動 | 第 4 級：擴展 |
|---|---|---|---|---|
| 描述 | 組織探索生成式 AI 概念、建立意識，並識別潛在的使用案例。 | 組織透過結構化試行專案和概念驗證來驗證生成式 AI 的潛力，同時建置核心技術功能和實作的基礎架構。 | 組織有系統地部署生產就緒的生成式 AI 解決方案，其具有強大的控管、監控和支援機制，可提供一致的價值和卓越營運，同時維持安全和合規標準。 | Organizations 透過可重複使用的元件、標準化模式和自助式平台建立全企業的生成式 AI 功能，以加速採用，同時維持自動化控管和促進創新。 |
| 焦點 | 建立對生成式 AI 技術的意識和理解，探索潛在的應用程式，並識別 AI 可為業務增加價值的領域 | 透過結構化試行計畫驗證商業價值並建置核心能力 | 部署可立即生產的解決方案，透過強大的啟動程序、全面的控管架構和效能監控來提供可衡量的商業價值 | 建立可重複使用的元件和模式，以加速整個企業採用生成式 AI |
| 條件 |
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| 關鍵活動 |
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若要進一步說明並了解成熟度模型，請務必了解組織在其生成式 AI 採用旅程中的進展。此進展不僅反映了組織如何使用生成式 AI 功能，也反映了促使他們提升採用率的原因。在早期階段，許多使用者可能完全沒有正式的 AI 程序。相反地，他們將其工具視為來自各種內部來源的改進功能集合。隨著組織的成熟，這些功能會變得更加一致地管理和標準化。最後，隨著功能變得更加精細且易於探索，而且隨著使用者自然選擇使用 AI 功能，組織通常會擺脫外部動機，例如命令或獎勵。在理想情況下，他們甚至開始將自己的努力投入更廣泛的 AI 創新和開發。
