작업 영역 및 권장 사항

생성형 AI를 ADM 운영 모델에 성공적으로 통합하려면 다음 작업 영역의 권장 사항을 고려하세요. 이러한 권장 사항은 조직의 혁신 여정을 탐색하고 일반적인 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

거버넌스 및 전략 - 효과적인 AI 거버넌스를 설정하고 전반적인 비즈니스 전략에 맞추려면 다음과 같은 주요 조치를 구현하는 것이 좋습니다.

1. AI 챔피언과 함께 부서 간 AI 조향 위원회를 구성합니다.

2. 윤리적 사용 지침을 포함하여 명확한 AI 거버넌스 정책을 개발합니다.

3. KPIs 및 비즈니스 목표를 AI 기능에 지속적으로 맞춥니다.

4. AI 기반 규정 준수 프로세스에 대해 규제 기관과 협업합니다.

AI Center of Excellence – AI Center of Excellence(COE)가 ADM 관행에 미치는 영향을 극대화하려면 다음 이니셔티브에 집중하세요.

1. 전용 AI COE를 설정 및 시작하여 채택을 촉진하고, 모범 사례를 보장하고, ADM 전반에서 지침을 제공합니다.

2. 포괄적인 COE 운영 절차와 AI 관련 서비스 및 지원을 설명하는 서비스 카탈로그를 개발합니다.

3. 고급 AI 연구 및 전략적 파트너십을 통해 COE 기능을 지속적으로 확장합니다.

교육 및 문화 - 조직 전체에서 AI 채택 및 지속적 학습 문화를 지원하려면 다음 작업을 고려하세요.

1. 조직 전체에 포괄적인 AI 리터러시 프로그램을 구현합니다.

2. 실험, 학습 및 적응의 문화를 조성합니다.

3. AI 증강 작업에서 플랫폼 팀의 기술을 향상하는 훈련 프로그램을 생성합니다.

기술 및 프로세스 - AI를 기술 스택 및 프로세스에 효과적으로 통합하려면 다음 이니셔티브의 우선 순위를 지정합니다.

1. 아키텍처 권장 사항 및 리소스 프로비저닝을 위한 AI 기반 도구를 구현합니다.

2. 예측 용량 계획 및 성능 최적화를 위한 AI 모델을 개발합니다.

3. AI 기반 관찰성과 이상 탐지 시스템을 통합합니다.

4. AI 지원 규정 준수 검사 및 보안 모니터링 프로세스를 수립합니다.

5. 프로젝트 간에 표준화된 데이터 수집 프레임워크를 구현합니다.

6. 폭포수와 애자일 방법론을 모두 수용하는 AI 모델을 개발합니다.

데이터 및 보안 - 데이터 품질 및 보안 노력을 지원하려면 다음 작업에 집중하세요.

1. 데이터 통합, 품질 보증 및 보안 프로세스에 투자합니다.

2. AI 시스템을 지속적으로 개선하기 위한 피드백 메커니즘을 생성합니다.

변경 관리 - AI 기술을 원활하게 채택하려면 다음과 같은 변경 관리 접근 방식을 사용합니다.

1. AI 강화 협업을 위한 이해관계자 커뮤니케이션 채널을 재설계합니다.

2. 변경 관리 프로그램을 구현하여 AI 생성 인사이트에 대한 신뢰를 구축합니다.

기술 개발 - 필요한 AI 기능을 구축하기 위해이 기술 개발 이니셔티브를 지원합니다.

• 데이터 과학, AI 해석 및 AI 기반 도구에서 팀을 개선합니다.

파트너십 - 외부 전문 지식을 활용하려면 파트너십에 대한 다음 아이디어를 고려하세요.

1. AI 구현을 위해 애플리케이션 관리형 서비스(AMS) 파트너를 활용합니다.

2. 플랫폼 엔지니어링 서비스 전반의 AI 통합을 위해 인프라 및/또는 CloudOps 관리형 서비스 파트너를 고려하세요.

3. 서비스 관리 및 거버넌스 서비스와의 AI 통합을 위해 IT 서비스 관리 파트너를 사용합니다.

인적 감독 - 적절한 인적 제어 및 책임을 유지하려면 다음 접근 방식을 구현합니다.

• AI 생성 권장 사항에 대한 인적 감독을 위한 프로토콜을 설정합니다.

이러한 AI 기반 변화를 수용하고 문제를 체계적으로 해결하면 보다 민첩하고 효율적이며 혁신적인 ADM 운영 모델을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 성공의 핵심은 인적 전문 지식과 AI 역량의 균형을 맞추고 IT 서비스를 조직의 목표에 긴밀하게 맞추는 것입니다. 이 접근 방식은 상당한 비즈니스 가치를 창출하고, 조직의 경쟁 우위를 강화하며, ADM의 다음 시대를 주도할 수 있도록 조직을 포지셔닝할 수 있습니다.