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動作區域和建議 - AWS 方案指引

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

動作區域和建議

若要將生成式 AI 成功整合到您的 ADM 操作模型中，請考慮下列動作領域的建議。這些建議可協助您導覽組織的轉型之旅，並克服常見的挑戰。

控管和策略 – 若要建立有效的 AI 控管，並將其與整體業務策略保持一致，請考慮實作這些關鍵動作：

  1. 與 AI 擁護者建立跨職能 AI 指導委員會。

  2. 制定明確的 AI 控管政策，包括道德使用準則。

  3. 持續將 KPIs和業務目標與 AI 功能保持一致。

  4. 在 AI 驅動的合規程序上與監管機構合作。

AI 卓越中心 – 為了最大限度地提高 AI 卓越中心 (COE) 在 ADM 實務中的影響，請專注於這些計畫：

  1. 建立並啟動專用 AI COE，以推動採用、確保最佳實務，並跨 ADM 提供指引。

  2. 開發全面的 COE 操作程序和概述 AI 相關服務和支援的服務目錄。

  3. 透過進階 AI 研究和策略合作夥伴關係，持續擴展 COE 功能。

教育和文化 – 若要支援 AI 採用和整個組織持續學習的文化，請考慮這些動作：

  1. 在整個組織中實作全面的 AI 讀寫能力計劃。

  2. 培養實驗、學習和適應的文化。

  3. 建立訓練計畫，以在 AI 擴增操作中提升平台團隊技能。

技術和程序 – 若要將 AI 有效地整合到您的技術堆疊和程序中，請優先考慮這些計畫：

  1. 實作適用於架構建議和資源佈建的 AI 驅動工具。

  2. 開發 AI 模型以進行預測容量規劃和效能最佳化。

  3. 整合採用 AI 技術的可觀測性和異常偵測系統。

  4. 建立 AI 輔助的合規檢查和安全監控程序。

  5. 跨專案實作標準化的資料收集架構。

  6. 開發可同時適應瀑布和敏捷方法的 AI 模型。

資料和安全性 – 若要支援資料品質和安全性工作，請專注於這些動作：

  1. 投資資料整合、品質保證和安全程序。

  2. 建立意見回饋機制以持續改善 AI 系統。

變更管理 – 若要促進 AI 技術的順利採用，請使用下列變更管理方法：

  1. 重新設計利益相關者通訊管道，以進行 AI 增強的協同合作。

  2. 實作變更管理計劃，在 AI 產生的洞見中建立信任。

技能開發 – 若要建置必要的 AI 功能，請支援此技能開發計畫：

  • 升級資料科學、AI 解譯和 AI 支援工具的技能團隊。

合作夥伴關係 – 若要利用外部專業知識，請考慮這些合作夥伴關係的想法：

  1. 利用應用程式受管服務 (AMS) 合作夥伴進行 AI 實作。

  2. 考慮跨平台工程服務進行 AI 整合的基礎設施和/或 CloudOps 受管服務合作夥伴。

  3. 使用 IT 服務管理合作夥伴來整合 AI 與服務管理和控管服務。

人為監督 – 若要維持適當的人為控制和責任，請實作下列方法：

  • 建立人工監督 AI 產生的建議的通訊協定。

接受這些 AI 驅動的變更並有系統地解決挑戰，可協助您建立更靈活、更有效率且創新的 ADM 操作模型。成功的關鍵在於平衡人類專業知識與 AI 功能，使 IT 服務與組織目標緊密保持一致。這種方法可以推動顯著的商業價值、增強組織的競爭優勢，並使組織處於下一個 ADM 時代的領導位置。