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附錄 A：ADM AI 願景的範例架構
組織可以針對應用程式開發和維護 (ADM) 調整 AI 願景的這個範例架構，以明確表達其轉型目標。此範例包含簡介、明確的任務陳述式、可量化的目標，以及符合可衡量成功指標的策略計畫。
簡介
在現今快速發展的數位環境中，組織必須持續創新，才能保持競爭。專案 <您的專案名稱> 計畫代表我們透過生成式 AI 技術的策略整合，改變應用程式開發和維護 (ADM) 實務的遠大願景。
透過利用 AI 的強大功能，＜您的公司名稱> 旨在大幅提升我們的開發速度、程式碼品質和營運效率。這種方法培養了前所未有的創新水準。此轉型將簡化我們的程序，讓團隊能夠提供卓越的軟體解決方案。這些解決方案將推動實際的商業價值和成長。
下列文件概述了我們透過生成式 AI 實現 ADM 目標操作模型 (TOM) 的任務、目標和關鍵策略計劃。
任務陳述式
利用生成式 AI 技術來轉換我們的 ADM 實務和軟體開發生命週期 (SDLC) 程序，以實現更快的創新、改善品質和增強的商業價值交付。
目標
透過 AI 輔助程序，將應用程式開發和交付時間表加速 <您的公司價值>%。
使用 AI 技術的分析和最佳化，改善程式碼品質並減少 <您的公司價值>% 的瑕疵。
使用 AI 擴增工具和工作流程，透過 <您的公司價值>% 提高開發人員生產力。
透過智慧型自動化和預測性維護，將營運成本降低 <您的公司價值>%。
透過啟用 <您的公司價值> x 更快對市場變化和客戶需求的回應，提高業務敏捷性。
策略計畫
為了實現我們定義的目標並衡量實現商業價值的成功，我們將專注於符合關鍵績效指標的策略計劃，如下表所示。
策略計畫 | 關鍵任務 | 效能指標 |
|---|---|---|
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1。AI 驅動的開發環境 | 1.1 實作 AI 輔助程式碼產生和完成工具。 1.2. 整合 AI 驅動的程式碼檢閱和最佳化程序。 1.3. 開發 AI 增強型測試和品質保證工作流程。 |
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2. 智慧操作和維護 | 2.1 部署採用 AI 技術的監控和預測性維護系統。 2.2. 實作 AIOps 以進行自動化事件回應和解決。 2.3. 利用 AI 進行容量規劃和資源最佳化。 |
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3. AI 擴增的需求和描述 n | 3.1 使用 AI 進行快速原型設計和反覆運算。 3.2. 實作 AI 輔助的市場分析和需求收集。 3.3. 開發 AI 驅動的工具，將業務需求轉換為技術規格 |
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4. 人才和組織轉型 | 4.1 為 ADM 建立 AI 卓越中心 (COE)。 4.2. 為所有角色開發全面的 AI 訓練計劃。 4.3. 重新定義任務角色和職業路徑，以整合 AI 技能。 |
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5. 治理和道德架構 | 5.1 為 ADM 程序中負責任的 AI 使用建立政策。 5.2. 建立 AI 道德審查委員會以進行持續監督。 5.3. 在採用 AI 技術的 ADM 中制定資料隱私權和安全性的指導方針。 |
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專注於這些策略計畫，並根據定義的指標衡量進度，將推動 ADM 功能的顯著改善。這種方法透過採用 AI 技術的創新和效率，為業務和客戶提供更大的價值。我們預期達到以下結果：
＜您的公司價值> 百分比–＜您的公司價值> 開發速度的百分比增加
＜您的公司價值> 百分比–＜您的公司價值> 百分比降低生產瑕疵
＜您的公司價值> 百分比–＜您的公司價值> 客戶滿意度分數的百分比改善
