Dirbtinio intelekto brandos savitikra

Kiek jūsų organizacija
pasirengusi dirbtiniam intelektui informacinių sistemų darbe?

Savitikra, kaip jūsų organizacija naudoja DI savo informacinių sistemų gyvavimo cikle. Gaunate lygį nuo 1 iki 5, balą kiekvienai iš šešių dalių, savo stipriąsias puses ir prioritetus bei rezultatą PDF formatu.

Septynios dalys

01Organizacijos profilis ir vaidmuo informacinių sistemų gyvavimo cikle
02Žmonės ir DI įgūdžiai
03Kontekstas ir organizacinės žinios
04Praktinis DI naudojimas informacinių sistemų gyvavimo cikle
05DI išvesties patikimumas ir patikrinamumas
06DI valdymas, duomenų saugumas ir kontrolė
07DI diegimo valdymas ir verslo nauda

Numatomas laikas: apie 10 minučių.

Pradėti savitikrą

Jūsų vardas, organizacija ir darbo el. paštas prašomi vieną kartą, pabaigoje, prieš rezultatą.

Organizacijos profilis ir vaidmuo informacinių sistemų gyvavimo cikle

01Koks jūsų organizacijos vaidmuo informacijos sistemų priežiūros ir plėtros srityje?

Pasirinkite visus tinkamus atsakymus, jei jūsų organizacija atlieka kelis vaidmenis.

Mes valdome savo organizacijos informacijos sistemas, o plėtrą ir priežiūrą daugiausia atlieka išoriniai tiekėjaiMes valdome ir plėtojame savo organizacijos informacijos sistemas su vidine IT komandaMes kuriame ir (arba) prižiūrime informacijos sistemas kitoms organizacijomsTeikiame konsultacijas dėl informacijos sistemų analizės, architektūros, plėtros ar valdymoTeikiame informacijos sistemų kibernetinio saugumo, saugumo testavimo ar rizikos valdymo paslaugasKitas veiklos modelis

02Kokia yra jūsų organizacijos pagrindinė pramonės šaka?

Pasirinkite vieną atsakymą.

Informacinės technologijos ir programinės įrangos kūrimasVyriausybė ir viešasis sektoriusFinansai, bankininkystė ir draudimasGamyba ir pramonėMažmeninė prekyba ir elektroninė prekybaTransportas ir logistikaSveikatos priežiūra ir farmacijos produktaiEnergetika ir komunalinės paslaugosTelekomunikacijosProfesionalūs paslaugos ir konsultacijosŠvietimas ir moksliniai tyrimaiKita pramonės šaka

03Kiek žmonių jūsų organizacijoje dalyvauja informacijos sistemų priežiūroje, vystyme ar valdyme?

Įtraukite vadovus, analitikus, architektus, programuotojus, testuotojus, saugumo specialistus ir kitus, kurie reguliariai dalyvauja šiuose procesuose. Neskaičiuokite visų darbuotojų.

1–5 žmonės6–10 žmonių11–25 žmonių26–50 žmonių51–100 žmonių101–250 žmoniųDaugiau nei 250 žmonių

04Kas šiuo metu kelia didžiausius sunkumus prižiūrint ir plėtojant jūsų informacines sistemas?

Pasirinkite iki trijų reikšmingiausių iššūkių.

0 / 3

Sunku rasti reikiamą informaciją ir dokumentusSvarbios žinios yra pavienių specialistų galvosePer ilgai užtrunka naujų darbuotojų ar tiekėjų įtraukimasKeičiasi reikalavimai ir apimtis, o tuos pokyčius sunku sektiTrūksta matomumo į darbų eigą, terminus ir kaštusSunku techninius ir architektūrinius sprendimus pagrįsti įrodymaisDokumentacija yra neišsami, pasenusi arba neprižiūrimaAtaskaitų ir informacijos konsolidavimas užima per daug laikoDidelė dalis darbų kartojasi, o plėtros ar testavimo kokybė yra nepakankamaPer didelė priklausomybė nuo išorinių tiekėjų ir jų kompetencijosSunku užtikrinti pokyčių atsekamumą, saugumą ir atitiktįŠiuo metu reikšmingų problemų nėra

Žmonės ir DI įgūdžiai

01Kaip plačiai jūsų organizacijos darbuotojai naudoja DI savo kasdieniame darbe?

Apsvarstykite darbuotojus, dalyvaujančius informacinių sistemų valdyme, analizėje, kūrime, testavime ir priežiūroje.

DI praktiškai nenaudojamas arba nežinome, ar darbuotojai jį naudoja.Atskiri darbuotojai naudoja DI savo iniciatyva, be bendro požiūrio.DI reguliariai naudoja viena komanda arba konkreti profesionalų grupė, pavyzdžiui, kūrėjai.DI reguliariai naudoja kelios komandos ir specialistai skirtinguose vaidmenyse.DI naudojimas yra įprastas ir sąmoningai organizuotas tarp komandų ir darbo eigų.

02Kaip sėkminga patirtis naudojant DI užfiksuojama ir pasidalinama jūsų organizacijoje?

Pavyzdžiui, darbuotojas atranda veiksmingą būdą naudoti DI reikalavimams parengti arba programinės įrangos kodui analizuoti.

Sėkminga praktika neužfiksuojama ir nepasidalinama.Darbuotojai kartais pasidalija patirtimi neformaliuose pokalbiuose.Sėkmingi metodai aptariami ir priimami atskirų komandų viduje.Naudingi metodai ir pavyzdžiai dokumentuojami ir prieinami kitoms komandoms.Patikrinti metodai įtraukiami į bendras darbo eigas, instrukcijas arba pakartotinai naudojamus DI sprendimus.

03Kaip darbuotojai nustato, ar dirbtinio intelekto pateikta informacija ar rezultatai yra teisingi?

Pavyzdžiui, tikrinant dirbtinio intelekto sugeneruotus reikalavimus, kodo pakeitimus, testus ar technines rekomendacijas.

Dirbtinio intelekto rezultatai nėra sistemingai tikrinami arba darbuotojai dar nenaudoja dirbtinio intelekto.Darbuotojai daugiausia remiasi tuo, ar dirbtinio intelekto atsakymas atrodo įtikinamas.Kai kurie specialistai tikrina dirbtinio intelekto rezultatus, tačiau tai priklauso nuo individualios patirties.Dauguma dirbtinio intelekto naudotojų žino, kaip patikrinti rezultatus pagal dokumentus, kodą ar kitus patikimus šaltinius.Dirbtinio intelekto rezultatų tikrinimas yra apibrėžta darbo eigos dalis, turinti aiškius kokybės kriterijus ir atsakingus savininkus.

04Kaip jūsų organizacija ugdo darbuotojų gebėjimą naudoti DI savo profesiniame darbe?

Apsvarstykite ne tik bendrąjį DI mokymą, bet ir įgūdžius, kaip taikyti DI konkrečioms informacinių sistemų gyvavimo ciklo užduotims.

DI įgūdžių ugdymui neskiriama dėmesio.Darbuotojai savarankiškai mokosi DI naudodamiesi viešai prieinama medžiaga.Organizacija retkarčiais siūlo DI mokymus arba patirties dalijimosi sesijas.Skirtingiems darbuotojų vaidmenims teikiami tiksliniai DI mokymai ir praktiniai pavyzdžiai.DI įgūdžiai sistemingai ugdomi ir vertinami atliekant realias darbo užduotis ir nuolatinį profesinį tobulėjimą.

Kontekstas ir organizacinės žinios

01Kokia informacija apie jūsų informacines sistemas yra prieinama DI įrankiams?

Pavyzdžiui, reikalavimai, dokumentacija, darbo elementai, programinės įrangos kodas, architektūra ir pakeitimų istorija.

DI neturi prieigos prie organizacinės informacijos, išskyrus tai, ką darbuotojas įveda į pokalbį.Darbuotojai gali rankiniu būdu įkelti atskirus dokumentus ar failus į DI įrankį.DI gali pasiekti pasirinktus informacijos šaltinius, pvz., dokumentus ar programinės įrangos kodą.DI gali naudoti kelis tarpusavyje susijusius šaltinius, pvz., reikalavimus, dokumentaciją, darbo elementus ir kodą.DI gali pasiekti tarpusavyje susijusias, naujausias žinias apie sistemas, architektūrą, reikalavimus, sprendimus ir pakeitimų istoriją, taikant atitinkamas kontrolės priemones.

02Kaip lengvai jūsų organizacija gali nustatyti, kodėl buvo priimtas tam tikras informacinių sistemų sprendimas?

Pavyzdžiui, kodėl buvo pasirinkta tam tikra architektūra, įvesta funkcija arba pakeistas verslo reikalavimas.

Sprendimų pagrindimai dažnai neišsaugomi ir yra žinomi tik atskiriems specialistams.Pagrindimai yra išbarstyti el. laiškuose, pranešimuose ir kituose šaltiniuose, todėl juos sunku rasti.Kai kurie sprendimai yra dokumentuoti, tačiau informacija ne visada yra naujausia arba lengvai randama.Sprendimai ir jų pagrindimai yra dokumentuoti ir ieškomi vieningoje arba tarpusavyje sujungtoje žinių aplinkoje.Sprendimus galima atsekti nuo pradinio poreikio ir reikalavimo iki patvirtinimo, įgyvendintų pakeitimų ir jų pagrindimo.

03Kaip lengvai galite nustatyti, kurie informacinių sistemų reikalavimai ir pakeitimai buvo patvirtinti?

Pavyzdžiui, nustatyti, ką patvirtino klientas, kas yra apimtyje ir kas iš tikrųjų buvo pateikta.

Informacija yra išsklaidyta, ir jos paieška gali užtrukti kelias dienas be pasitikėjimo jos išsamumu.Reikalingą informaciją reikia sudaryti rankiniu būdu iš sutarčių, korespondencijos ir darbo elementų.Reikalavimai ir pakeitimai yra įrašomi, bet jų palyginimas reikalauja papildomų pastangų.Patvirtinti reikalavimai, pakeitimai ir darbo būsenos yra skaidrūs ir gali būti rasti palyginti greitai.Pradinius reikalavimus, patvirtintus pakeitimus, darbo elementus ir faktiškai įgyvendintą funkcionalumą galima atsekti ir palyginti.

04Kaip užtikrinate, kad DI naudotų dabartinę ir tikslią informaciją apie jūsų informacines sistemas?

Pavyzdžiui, neleidžiate DI remtis pasenusia specifikacija, atšauktu reikalavimu ar ankstesne sistemos versija.

Informacijos valiuta nekontroliuojama arba DI dar nenaudoja organizacinių žinių.Darbuotojai savo nuožiūra parenka informaciją, kurią pateikia DI, ir tikrina jos valiutą.Kai kuri informacija turi versijas ar atnaujinimo datas, bet DI ne visada gali į jas atsižvelgti.DI naudoja valdomus informacijos šaltinius, kuriuose galima identifikuoti dokumentų versijas, būsenas ir valiutą.DI naudoja valdomą, tarpusavyje susietą kontekstą, atsižvelgia į informacijos būseną ir versiją, pažymi trūkstamus duomenis ar prieštaringus šaltinius.

Praktinis DI naudojimas informacinių sistemų gyvavimo cikle

01Kuriuose informacijos sistemų gyvavimo ciklo etapuose jūsų organizacija praktiškai naudoja DI?

Apsvarstykite analizę, projektavimą, kūrimą, testavimą, diegimą ir priežiūrą.

Informacijos sistemų priežiūrai ar kūrimui DI nenaudojamas.DI naudojamas daugiausia bendriems tekstams, el. laiškams ar santraukoms rengti.DI reguliariai naudojamas viename konkrečiame etape, pvz., programavimui ar testavimui.DI naudojamas keliuose etapuose, pvz., reikalavimų analizei, projektavimui, kūrimui ir testavimui.DI sąmoningai integruojamas visame IS gyvavimo cikle, išlaikant informacijos ir išvesties tęstinumą tarp etapų.

02Kaip DI padeda parengti reikalavimus, specifikacijas ir darbo elementus?

Pavyzdžiui, naujų funkcijų reikalavimai, pakeitimų užklausos, naudotojų istorijos ir priėmimo kriterijai.

DI nenaudojamas reikalavimams ar darbo elementams parengti.DI padeda patobulinti formuluotę arba suformuluoti atskiras idėjas.DI padeda parengti dokumentų ar darbo elementų juodraščius, naudodamas darbuotojo pateiktą informaciją.DI kuria struktūrinius juodraščius, naudodamas organizacijos reikalavimus, dokumentaciją ir ankstesnius darbo elementus.DI padeda parengti nuoseklius reikalavimus, specifikacijas ir priėmimo kriterijus, susiedamas juos su esama sistema ir pateikdamas išvestis žmonių peržiūrai ir patvirtinimui.

03Kaip DI naudojamas programinės įrangos kūrime, testavime ir defektų šalinime?

Jei jūsų organizacija pati nerašo kodo, apsvarstykite, kaip DI padeda peržiūrėti ar įvertinti išorinių tiekėjų pateiktą darbą.

DI nenaudojamas kūrime, testavime ar defektų analizėje.DI kartais padeda paaiškinti klaidas ar siūlo bendrus techninius sprendimus.DI reguliariai padeda rašyti ar peržiūrėti kodą, ruošti testus ar analizuoti defektus.DI naudojamas kūrimui, testavimui ir defektų analizei, pagrįstai projekto kodu ir reikalavimais, specialistams tikrinant išvestis.DI palaiko tarpusavyje susijusį kūrimo, testavimo ir defektų šalinimo darbo srautą, kuriame pakeitimai atsekami iki reikalavimų ir patikrinami prieš diegimą.

04Kaip DI palaiko sprendimus dėl informacinių sistemų kūrimo ir priežiūros?

Pavyzdžiui, vertinant pokyčių poveikį, architektūros variantus, techninę riziką ar išteklių poreikius.

DI nenaudojamas sprendimams rengti ar vertinti.DI teikia bendras rekomendacijas, nepagrįstas konkrečios sistemos informacija.DI padeda apibendrinti darbuotojo pateiktą informaciją ir suformuluoti galimus sprendimus.DI padeda palyginti sprendimų variantus, naudojant turimus sistemos reikalavimus, dokumentaciją ir techninę informaciją.DI parengia pagrįstus sprendimų variantus su šaltiniais, poveikio analize, rizika ir tolesniais veiksmais, aiškiai nurodydamas neapibrėžtumą, o sprendimus palikdamas atsakingam specialistui.

05Kaip glaudžiai dirbtinis intelektas integruotas į jūsų organizacijos kasdienius darbo procesus ir įrankius?

Pavyzdžiui, darbo valdymas, dokumentacija, kodo saugyklos, testavimas ar pokyčių valdymas.

Dirbtinis intelektas nenaudojamas arba nėra sujungtas su organizacijos darbo procesais.Darbuotojai naudoja atskirus dirbtinio intelekto pokalbių robotus, rankiniu būdu kopijuodami informaciją tarp įrankių.Dirbtinis intelektas prieinamas atskiruose darbo įrankiuose, bet išvestys vis dar dažniausiai perduodamos rankiniu būdu tarp procesų.Dirbtinis intelektas integruotas į kelis darbo įrankius ir padeda kurti ar atnaujinti informaciją esamuose darbo procesuose.Dirbtinis intelektas integruotas į tarpusavyje sujungtus darbo procesus ir gali paruošti bei perduoti išvestis tarp etapų, laikydamasis prieigos teisių, patikrinimo ir patvirtinimo procedūrų.

DI išvesties patikimumas ir patikrinamumas

01Gavę DI atsakymą, ar galite patikrinti, kokiais informacijos šaltiniais jis pagrįstas?

Pavyzdžiui, atidarant konkretų reikalavimą, dokumentą, darbo elementą ar šaltinio kodo fragmentą.

DI neidentifikuoja naudotų šaltinių ir nėra galimybės patikrinti, iš kur gauta informacija.DI kartais įvardija galimus šaltinius, bet neaišku, ar jie iš tiesų buvo naudoti.DI gali įvardyti naudotus dokumentus ar failus, bet konkrečių teiginių patikrinimui reikia papildomo paieškos.DI atsakymuose pateikiamos nuorodos į konkrečius šaltinius, kuriuos vartotojai gali atidaryti ir patikrinti.Medžiaginiai DI teiginiai gali būti atsekti iki konkrečių patikrinamų šaltinių, jų versijų ir atitinkamos informacijos.

02Kaip tikrinama dirbtinio intelekto sukurtų darbo produktų kokybė prieš juos naudojant?

Pavyzdžiui, reikalavimų specifikacijos, architektūros pasiūlymai, šaltinio kodas, testavimo atvejai ar ataskaitos.

Nėra nustatyta procedūra, kaip tikrinti DI išvestis.Išvestys tikrinamos tik tada, kai kas nors suabejoja jų tikslumu.Išvestis paprastai peržiūri atsakingas darbuotojas, tačiau nėra nuoseklių tikrinimo kriterijų.DI išvestys tikrinamos pagal nustatytus kokybės kriterijus ir lyginamos su atitinkamais reikalavimais ar kitais šaltiniais.Tikrinimas įtrauktas į darbo eigą, derinant tinkamas automatines kontrolės priemones, specialistų peržiūrą ir būtinus patvirtinimus.

03Kas nutinka, kai DI pateikia neteisingą, neišsamų ar nepagrįstą atsakymą?

Pavyzdžiui, DI cituoja neegzistuojantį reikalavimą, neteisingai interpretuoja dokumentą ar siūlo netinkamą techninį sprendimą.

Nėra apibrėžto požiūrio į DI klaidų aptikimą, todėl klaidos gali likti nepastebėtos.Klaidos taisomos tik tada, kai darbuotojas jas atsitiktinai pastebi.Darbuotojai praneša apie reikšmingas klaidas, tačiau jos nėra sistemingai analizuojamos.DI klaidos registruojamos, jų pagrindinės priežastys analizuojamos ir atliekami patobulinimai, siekiant sumažinti pasikartojimą.Įdiegta sisteminga klaidų valdymo sistema: stebima DI išvesties kokybė, analizuojami incidentai, bandomi patobulinimai ir prireikus ribojamas nesaugus naudojimas.

04Kaip DI reaguoja, kai neturi pakankamai informacijos pagrįstam atsakymui pateikti?

Pavyzdžiui, dabartinė specifikacija neprieinama, trūksta sprendimo pagrindimo arba dokumentai prieštarauja.

DI reaguoja net ir tada, kai informacijos nepakanka, ir neatskleidžia šio apribojimo.DI kartais įspėja apie neapibrėžtumą, bet gali pateikti nepagrįstas prielaidas kaip faktus.DI paprastai pažymi trūkstamą informaciją, bet vartotojai turi nustatyti, ko dar reikia.DI nustato konkrečias informacijos spragas ar prieštaravimus ir padeda suformuluoti reikiamus patikslinimus.DI darbo eigoje įtrauktas neapibrėžtumo valdymas: jis pažymi nepakankamus įrodymus, prašo patikslinimo ar papildomo patikrinimo ir nepateikia nepagrįstų išvadų kaip nustatytų faktų.

05Kaip dirbtinio intelekto sugeneruoti rezultatai peržiūrimi ir patvirtinami prieš juos naudojant priimant svarbius sprendimus ar teikiant paslaugas?

Pavyzdžiui, prieš patvirtinant architektūros sprendimą, diegiant pakeitimus į gamybą ar teikiant rezultatus klientui.

Nėra apibrėžta, kuriuos dirbtinio intelekto rezultatus reikia peržiūrėti ar patvirtinti.Darbuotojai patys sprendžia, ar peržiūra reikalinga ir kas už ją atsakingas.Esminius rezultatus dažniausiai peržiūri atsakingas specialistas, tačiau tai ne visada dokumentuojama.Apibrėžta, kuriuos dirbtinio intelekto rezultatus reikia peržiūrėti, kas tai atlieka ir kaip fiksuojamas patvirtinimas.Peržiūros ir patvirtinimo reikalavimai proporcingi su darbu susijusiai rizikai, integruoti į atitinkamus darbo procesus ir užtikrina atsakingų žmonių ir sprendimų atsekamumą.

DI valdymas, duomenų saugumas ir kontrolė

01Ar jūsų organizacija žino ir kontroliuoja, kur patenka duomenys, kai darbuotojai naudoja DI?

Pavyzdžiui, sistemos dokumentacija, pirminis kodas, klientų informacija, asmens duomenys ir kita riboto naudojimo medžiaga.

Nežinome, kokias DI priemones naudoja darbuotojai arba kur patenka įvesta informacija.Darbuotojai taip pat naudoja viešas arba asmenines DI paskyras, o duomenų perdavimas nėra centralizuotai kontroliuojamas.Organizacija patvirtino DI priemones, tačiau visų jų duomenų tvarkymo sąlygos nebuvo visiškai įvertintos.DI priemonių duomenų tvarkymo sąlygos įvertintos, leidžiamos duomenų kategorijos ir tinkamos kontrolės priemonės.Organizacija valdo DI duomenų srautus per visą jų gyvavimo ciklą, įskaitant tvarkymo vietą, saugojimą, prieigą, perdavimą paslaugų teikėjams ir ištrynimą.

02Kaip aiškiai jūsų organizacijoje apibrėžtos dirbtinio intelekto naudojimo darbe taisyklės?

Pavyzdžiui, kokie dirbtinio intelekto įrankiai leidžiami, kokia informacija gali būti įvedama ir kokie išvesties duomenys turi būti patikrinti.

Organizacijoje nėra taisyklių dėl dirbtinio intelekto naudojimo.Yra tik neformalios rekomendacijos būti atsargiems naudojant dirbtinį intelektą.Rašytinės dirbtinio intelekto naudojimo taisyklės egzistuoja, bet jos nėra nuosekliai įgyvendinamos ar peržiūrimos.Patvirtintos dirbtinio intelekto naudojimo taisyklės yra žinomos darbuotojams, apibrėžti leidžiami įrankiai ir atsakingi asmenys.Dirbtinio intelekto naudojimo taisyklės yra integruotos į darbo eigas, stebima atitiktis ir taisyklės reguliariai atnaujinamos, kad atspindėtų rizikas ir technologinius pokyčius.

03Kaip kontroliuojama DI prieiga prie organizacijos informacijos?

Pavyzdžiui, ar DI, padedantis projekto analitikui, gali pasiekti tik tą informaciją, kurią analitikui leidžiama peržiūrėti.

DI prieiga prie organizacijos informacijos nekontroliuojama arba prieigos procedūra nežinoma.Prieigą lemia tai, kokius failus darbuotojai įkelia į DI įrankį.DI prieiga ribojama tam tikrose sistemose ar duomenų šaltiniuose, bet kontrolė nenuosekli.DI prieiga valdoma pagal naudotojų vaidmenis ir leidimus, laikantis organizacijos duomenų apsaugos reikalavimų.DI prieiga nuosekliai tikrinama dėl kiekvieno prašymo ir veiksmo, laikantis naudotojų leidimų, duomenų klasifikavimo ir mažiausio privilegijų principo.

04Ar jūsų organizacija gali atsekti, kaip DI buvo naudojamas konkrečiam darbo elementui užbaigti?

Pavyzdžiui, kaip DI padėjo parengti reikalavimus, analizuoti dokumentus, keisti kodą ar parengti techninį pasiūlymą.

DI veiksmai nėra registruojami, todėl neįmanoma nustatyti, kas buvo padaryta.Dalis informacijos lieka atskiruose DI pokalbiuose arba darbuotojų asmeninėse paskyrose.DI pokalbiai ar išvestys išsaugomi, tačiau susieti juos su konkrečiais darbo elementais yra sudėtinga.DI naudojimo istorija susieta su darbo elementais, todėl galima nustatyti naudotoją, veiksmus ir išvestis.Su rizika susijusi audito informacija saugoma svarbiems DI veiksmams, įskaitant šaltinius, įrankius, veiksmus, išvestis ir patvirtinimus.

05Kaip organizacija valdo rizikas, kai DI gali atlikti veiksmus informacinėse sistemose ar darbo įrankiuose?

Pavyzdžiui, kurti darbo užduotis, redaguoti dokumentaciją, ruošti kodo pakeitimus ar kviesti sistemos API.

Leidimai DI atliekamiems veiksmams ir susijusioms rizikoms nėra vertinami.DI gali atlikti tam tikrus veiksmus, bet apribojimai ir kontrolės daugiausiai priklauso nuo vartotojo.DI veiksmai yra apriboti tam tikruose įrankiuose, o reikšmingiems pakeitimams paprastai reikalingas žmogaus peržiūra.DI veiksmams yra nustatyti leidimai, rizikos lygiai ir patvirtinimo reikalavimai prieš atliekant reikšmingus pakeitimus.DI veiksmai yra valdomi pagal mažiausiai privilegijų leidimus, technines saugumo kontrolės priemones, rizikai tinkamus patvirtinimus, stebėjimą ir galimybę sustabdyti ar atšaukti veiksmus, kur techniškai įmanoma.

DI diegimo valdymas ir verslo nauda

01Kas jūsų organizacijoje atsakingas už DI pritaikymą ir jo naudojimo plėtrą?

Apsvarstykite atsakomybę už DI pritaikymą informacijos sistemų priežiūroje, plėtroje ir valdyme.

Niekas nebuvo paskirtas atsakingu už DI pritaikymą organizacijoje.DI naudojimą daugiausia skatina pavieniai suinteresuoti darbuotojai savo iniciatyva.Komandos ar skyriaus vadovas prižiūri DI pritaikymą kartu su savo įprastomis pareigomis.Paskirtas DI pritaikymo savininkas, turintis aiškias pareigas ir įgaliojimus koordinuoti organizacijos veiklą.DI pritaikymas yra organizacijos valdymo plano dalis, su apibrėžta atskaitomybe, sprendimų priėmimo procedūromis, ištekliais ir išmatuojamais tikslais.

02Ar jūsų organizacija matuoja dirbtinio intelekto naudojimo teikiamą naudą?

Pavyzdžiui, sutaupytą laiką, mažesnes išlaidas, spartesnį reikalavimų parengimą, mažesnį klaidų skaičių ar geresnę prieigą prie žinių.

Dirbtinio intelekto naudojimo nauda nėra nei vertinama, nei matuojama.Darbuotojai mano, kad dirbtinis intelektas padeda jiems dirbti greičiau, tačiau nėra konkrečių matavimų.Yra pavienių pavyzdžių ar laiko sutaupymo ar geresnių rezultatų naudojant dirbtinį intelektą įvertinimų.Dirbtinio intelekto nauda reguliariai matuojama pasirinktose darbo eigose, lyginant rezultatus su ankstesne praktika.Dirbtinio intelekto nauda sistemingai matuojama ir vertinama išlaidų, kokybės ir produktyvumo požiūriu, o išvados informuoja apie būsimus investicinius sprendimus.

03Kaip jūsų organizacija pasirenka darbo eigas, kuriose įvesti DI?

Pavyzdžiui, reikalavimų analizė, dokumentacijos priežiūra, kūrimas, testavimas ar sistemų valdymo ataskaitos.

Nėra apibrėžto požiūrio į DI naudojimo galimybių vertinimą.DI naudojimo atvejai pasirenkami pagal darbuotojų susidomėjimą ar turimus įrankius.Nustatomi atskiri procesai, kuriuose DI galėtų padėti, bet nėra nuoseklaus prioritetų nustatymo metodo.DI diegimo galimybės vertinamos pagal numatomą naudą, diegimo sudėtingumą ir riziką.DI diegimo prioritetai nustatomi naudojant palyginamus verslo vertės, išlaidų, rizikos ir diegimo pasirengimo kriterijus ir reguliariai peržiūrimi.

04Koks yra jūsų organizacijos dirbtinio intelekto plėtros planas per ateinančius 12 mėnesių?

Įvertinkite, ar organizacija turi konkrečius dirbtinio intelekto diegimo tikslus, prioritetus, atsakingus savininkus ir reikalingus išteklius.

Dirbtinio intelekto diegimo ar plėtros planas nebuvo parengtas.Organizacija stebi dirbtinio intelekto pokyčius, tačiau konkreti diegimo veikla neplanuojama.Planuojami dirbtinio intelekto įrankiai ar atskiri bandymai, tačiau išsamaus įgyvendinimo plano nėra.Apibrėžti konkretūs dirbtinio intelekto naudojimo atvejai, įgyvendinimo terminai, savininkai ir reikalingi ištekliai.Patvirtintame etapiniame dirbtinio intelekto plėtros plane numatyti prioritetai, biudžetas, tikėtini rezultatai ir reguliari pažangos bei naudos peržiūra.

05Kaip jūsų organizacija sėkmingus DI eksperimentus paverčia nuolatiniais veikiančiais sprendimais?

Pavyzdžiui, po sėkmingo DI bandomojo projekto reikalavimų analizėje ar testavime, kaip jis įvedamas į įprastą darbą?

DI eksperimentai neatliekami arba jų rezultatai nenaudojami tolesniame darbe.Atskiri darbuotojai toliau naudoja sėkmingus DI sprendimus savo iniciatyva.Kai kuriuos DI sprendimus priima komandos, bet jų priežiūra ir vystymas nėra sistemingai organizuojami.Sėkmingi DI sprendimai vertinami, dokumentuojami ir įvedami į apibrėžtus darbo srautus su paskirtais savininkais.Apibrėžtas procesas perima DI sprendimus nuo bandomojo iki įprasto naudojimo, apimant kokybę, saugumą, kainą, naudotojų mokymą ir ilgalaikę priežiūrą.

Jūsų rezultatas paruoštas

Pasakykite, kas klausia, ir rezultatas bus jūsų.

Visas vardas *

Organizacija *

Darbo el. paštas *

Kaip mes naudojame šiuos duomenis

DCS Flow naudoja jūsų vardą, organizaciją ir darbo el. paštą, kad paruoštų ir pasiūlytų jums konsultaciją apie jūsų rezultatą. Jūsų atsakymai ir rezultatas siunčiami DCS Flow komandai kaip vienas el. laiškas ir nėra saugomi šioje svetainėje.

El. laiškas pristatomas per Google Workspace. Galite paprašyti mūsų jį ištrinti bet kuriuo metu, parašydami adresu šioje svetainėje. Jei pažymėsite rinkodaros langelį, mes taip pat galime susisiekti su jumis dėl DCS Flow; galite bet kada tai atšaukti.

DCS Flow gali susisiekti su manimi dėl savo produktų ir paslaugų.

Kiek jūsų organizacijapasirengusi dirbtiniam intelektui informacinių sistemų darbe?