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AI 기반 ADM 대상 운영 모델 구축
생성형 AI를 사용한 ADM 관행을 고려할 때 포괄적인 대상 운영 모델(TOM)을 설계하는 것이 중요합니다. TOM은 조직 운영 모델의 원하는 상태를 설명합니다. 조직의 ADM TOM은 인력, 프로세스, 기술, 조직 및 거버넌스를 전략적 비전에 맞게 조정해야 합니다.
다음 표에는 TOM의 8가지 구성 요소가 나열되어 있습니다.
TOM 구성 요소 | 구성 요소 |
|---|---|
전략적 정렬 |
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조직 구조 |
|
인재 및 기술 |
|
거버넌스 및 규정 준수 |
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성능 측정 |
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파트너 에코시스템 |
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기술 및 도구 |
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프로세스 |
|
ADM TOM 구축은 조직의 모든 측면에 영향을 미치는 혁신적인 프로세스입니다. AI 기반 SDLC를 위한 강력한 기반을 만들려면 각 ADM 구성 요소와 해당 상호 종속성을 신중하게 고려하세요.
ADM TOM 구현은 조직의 특정 요구 사항 및 컨텍스트에 맞게 조정되어야 합니다. 이 모델을 구현할 때 조직의 고유한 과제와 기회에 따라 모델을 지속적으로 평가하고 조정합니다.
다음 섹션에서는 상호 작용을 포함하여 ADM 운영 모델의 구성 요소에 대한 자세한 내용을 제공합니다.
전략적 정렬 구성 요소
전략적 조정 구성 요소는 AI 기반 ADM의 전략적 목표를 정의하여 AI 이니셔티브를 비즈니스 목표에 맞춥니다. 이 구성 요소는 ADM 프로세스에서 AI의 가치를 설명하고 AI 통합의 성공 기준을 설정합니다. 이 구성 요소는 다음과 같이 다른 구성 요소와 상호 작용합니다.
가치 동인은 성능 측정 구성 요소의 AI별 KPIs에 영향을 미칩니다.
비즈니스 목표 조정은 조직 구조 구성 요소에서 새 AI 역할 생성을 알립니다.
AI 로드맵은 기술 및 도구 구성 요소의 AI 플랫폼 선택을 안내합니다.
조직 구조 구성 요소
조직 구조 구성 요소는 새로운 역할로 AI 증강 개발을 지원하는 ADM 조직의 설계를 다룹니다. 이 구성 요소는 AI COE(Center of Excellence)를 설정하고 AI 통합을 위한 기존 역할을 발전시킵니다.
AI COE는 인재 및 기술 구성 요소에서 지속적인 학습을 지원합니다.
새로운 AI 역할은 파트너 에코시스템 구성 요소의 새로운 AI 기능 요구 사항에 영향을 미칩니다.
부서 간 팀은 프로세스 구성 요소에서 AI 강화 SDLC와의 민첩한 통합을 지원합니다.
인재 및 기술 구성 요소
인재 및 기술 구성 요소는 ADM 역할 및 직원 전반에서 필요한 AI 기술과 역량을 식별합니다. 이 구성 요소는 AI 리터러시 요구 사항을 정의하고 AI 중심의 진로를 생성합니다.
경력 경로는 조직 구조 구성 요소의 새 AI 역할과 일치합니다.
AI 리터러시 요구 사항은 거버넌스 및 윤리적 구성 요소에서 AI 윤리적 정책을 지원합니다.
기술 격차 분석은 기술 및 도구 구성 요소의 AI 도구 에코시스템에 정보를 제공합니다.
거버넌스 및 윤리적 구성 요소
거버넌스 및 윤리적 구성 요소는 정책 및 검토 위원회를 포함하여 ADM에서 AI를 사용하기 위한 윤리적 프레임워크를 설정합니다. 이 구성 요소는 AI 기반 ADM 관행에 대한 데이터 프라이버시 및 보안 요구 사항을 정의합니다.
규정 준수는 전략적 정렬 구성 요소의 가치 동인에 영향을 미칩니다.
데이터 프라이버시 프레임워크는 파트너 에코시스템 구성 요소의 데이터 공유 프로토콜에 영향을 미칩니다.
AI 정책이 프로세스 구성 요소의 AI 모델 관리를 안내합니다.
성능 측정 구성 요소
성능 측정 구성 요소는 ADM 성능 측정을 위한 AI별 KPIs. 이 구성 요소는 ADM에서 AI 영향을 측정, 보고 및 최적화하는 방법을 간략하게 설명합니다.
비즈니스 영향 보고는 파트너 에코시스템 구성 요소의 파트너 평가 지표에 영향을 미칩니다.
피드백 루프는 인재 및 기술 구성 요소에서 지속적인 학습을 지원합니다.
AI별 KPIs는 전략적 조정 구성 요소의 비즈니스 목표 조정에 정보를 제공합니다.
파트너 에코시스템 구성 요소
파트너 에코시스템 구성 요소는 AMS 파트너 및 협업 프로세스의 AI 기능에 대한 기대치를 정의합니다. 이 구성 요소는 파트너 상호 작용을 위한 데이터 공유 및 모델 소유권 원칙을 설정합니다.
파트너 평가 지표는 성능 측정 구성 요소의 AI별 KPIs에 정보를 제공합니다.
AI 기능 요구 사항은 인재 및 기술 구성 요소의 기술 격차 분석에 영향을 미칩니다.
공동 혁신은 기술 및 도구 구성 요소의 AI 도구 에코시스템을 지원합니다.
기술 및 도구 구성 요소
기술 및 도구 구성 요소는 변환된 ADM 프로세스를 지원하는 AI 기술 및 도구를 지정합니다. 이 구성 요소는 AI 기반 ADM의 통합 지점 및 데이터 요구 사항을 식별합니다.
데이터 인프라는 성능 측정 구성 요소에서 비즈니스 영향 보고를 지원합니다.
레거시 시스템 통합은 프로세스 구성 요소의 AI 강화 SDLC에 영향을 미칩니다.
AI 플랫폼 선택은 파트너 에코시스템 구성 요소의 협업 혁신에 영향을 미칩니다.
구성 요소를 처리합니다.
프로세스 구성 요소는 AI를 통합하도록 SDLC를 재설계하여 AI 기능으로 각 단계를 개선합니다. 이 구성 요소는 개발 중인 AI 모델 관리 및 거버넌스를 위한 새로운 프로세스를 개발합니다.
AI 강화 SDLC는 성능 측정 구성 요소의 지속적인 모니터링에 영향을 미칩니다.
AI 모델 관리는 기술 및 도구 구성 요소의 데이터 인프라와 관련이 있습니다.
거버넌스 워크플로는 거버넌스 및 윤리적 구성 요소에서 데이터 프라이버시 프레임워크를 지원합니다.
