Pāriet uz galveno saturu
DCS Flow
ENLV
Pieteikties
AI brieduma paštests

Cik gatava ir jūsu organizācija
AI izmantošanai informācijas sistēmu darbā?

Paštests par to, kā jūsu organizācija izmanto AI visā informācijas sistēmu dzīves ciklā. Jūs saņemat līmeni no 1 līdz 5, vērtējumu katrā no sešām sadaļām, savas stiprās puses un prioritātes, kā arī rezultātu PDF formātā.

Septiņas sadaļas
  1. 01Organizācijas profils un loma informācijas sistēmu dzīves ciklā
  2. 02Cilvēki un AI lietošanas prasmes
  3. 03Konteksts un organizācijas zināšanas
  4. 04AI praktiskā izmantošana IS dzīves ciklā
  5. 05Uzticamība un AI rezultātu pārbaudāmība
  6. 06AI pārvaldība, datu drošība un kontrole
  7. 07AI ieviešanas vadība un biznesa ieguvumi

Aptuvenais laiks: apmēram 10 minūtes.

Sākt paštestu

Vārdu, organizāciju un darba e-pastu palūgsim tikai vienreiz, beigās, pirms rezultāta.

Organizācijas profils un loma informācijas sistēmu dzīves ciklā

01Kāda ir jūsu organizācijas loma informācijas sistēmu uzturēšanā un attīstībā?

Varat izvēlēties vairākas atbildes, ja organizācija pilda vairākas lomas.

02Kurā nozarē galvenokārt darbojas jūsu organizācija?

Izvēlieties vienu atbildi.

03Cik cilvēku jūsu organizācijā ir iesaistīti informācijas sistēmu uzturēšanā, attīstībā vai pārvaldībā?

Skaitiet vadītājus, analītiķus, arhitektus, izstrādātājus, testētājus, drošības speciālistus un citus darbiniekus, kuri regulāri piedalās šajos procesos. Neskaitiet visu organizācijas personālu.

04Kas šobrīd visvairāk apgrūtina jūsu informācijas sistēmu uzturēšanu un attīstību?

Izvēlieties ne vairāk kā trīs būtiskākās problēmas.

0 / 3

Cilvēki un AI lietošanas prasmes

01Cik plaši jūsu organizācijas darbinieki izmanto AI ikdienas darbā?

Domājiet par darbiniekiem, kuri iesaistīti informācijas sistēmu pārvaldībā, analīzē, izstrādē, testēšanā un uzturēšanā.

02Kā organizācijā tiek pārņemta un izplatīta veiksmīga AI lietošanas pieredze?

Piemēram, kāds darbinieks atrod efektīvu veidu, kā ar AI sagatavot prasības vai analizēt programmatūras kodu.

03Kā darbinieki pārliecinās, ka AI sniegtā informācija vai sagatavotais rezultāts ir pareizs?

Piemēram, pārbaudot AI sagatavotas prasības, koda izmaiņas, testus vai tehniskus ieteikumus.

04Kā organizācija attīsta darbinieku prasmes izmantot AI savā profesionālajā darbā?

Vērtējiet ne tikai vispārīgas AI apmācības, bet arī prasmes to pielietot konkrētos IS dzīves cikla uzdevumos.

Konteksts un organizācijas zināšanas

01Kāda informācija par jūsu informācijas sistēmām ir pieejama AI rīkiem?

Piemēram, prasības, dokumentācija, darba uzdevumi, programmatūras kods, arhitektūra un izmaiņu vēsture.

02Cik viegli jūsu organizācijā var noskaidrot, kāpēc informācijas sistēmā pieņemts konkrēts lēmums?

Piemēram, kāpēc izvēlēta konkrēta arhitektūra, ieviesta funkcionalitāte vai mainīta biznesa prasība.

03Cik viegli iespējams noskaidrot, kādas prasības un izmaiņas informācijas sistēmā ir saskaņotas?

Piemēram, noskaidrot, ko pasūtītājs ir apstiprinājis, kas ir iekļauts darbu apjomā un kas faktiski ir ieviests.

04Kā tiek nodrošināts, ka AI izmanto aktuālu un pareizu informāciju par jūsu informācijas sistēmām?

Piemēram, lai AI nebalstītos uz novecojušu specifikāciju, atceltu prasību vai iepriekšējo sistēmas versiju.

AI praktiskā izmantošana IS dzīves ciklā

01Kuros informācijas sistēmu dzīves cikla posmos jūsu organizācija praktiski izmanto AI?

Domājiet par analīzi, projektēšanu, izstrādi, testēšanu, ieviešanu un uzturēšanu.

02Kā AI palīdz sagatavot prasības, specifikācijas un darba uzdevumus?

Piemēram, jaunu funkcionalitāšu prasības, izmaiņu pieprasījumus, lietotājstāstus un pieņemšanas kritērijus.

03Kā AI tiek izmantots programmatūras izstrādē, testēšanā un kļūdu novēršanā?

Ja organizācija pati neprogrammē, vērtējiet arī to, kā AI palīdz pārbaudīt vai izvērtēt ārējā piegādātāja darbu.

04Kā AI palīdz pieņemt lēmumus par informācijas sistēmu attīstību un uzturēšanu?

Piemēram, izvērtējot izmaiņu ietekmi, arhitektūras variantus, tehniskos riskus vai nepieciešamos resursus.

05Cik cieši AI ir integrēts jūsu organizācijas ikdienas darba procesos un izmantotajos rīkos?

Piemēram, uzdevumu pārvaldībā, dokumentācijā, koda repozitorijos, testēšanā vai izmaiņu pārvaldībā.

Uzticamība un AI rezultātu pārbaudāmība

01Vai, saņemot AI atbildi, varat pārbaudīt, uz kādiem informācijas avotiem tā balstīta?

Piemēram, atvērt konkrētu prasību, dokumentu, darba uzdevumu vai programmatūras koda fragmentu.

02Kā tiek pārbaudīta AI sagatavoto darba rezultātu kvalitāte pirms to izmantošanas?

Piemēram, prasību specifikācijas, arhitektūras priekšlikumi, programmatūras kods, testēšanas scenāriji vai atskaites.

03Kas notiek, ja AI sniedz nepareizu, nepilnīgu vai nepamatotu atbildi?

Piemēram, AI atsaucas uz neesošu prasību, kļūdaini interpretē dokumentu vai piedāvā neatbilstošu tehnisko risinājumu.

04Kā AI rīkojas, ja tam trūkst informācijas, lai sniegtu pamatotu atbildi?

Piemēram, nav pieejama aktuālā specifikācija, trūkst lēmuma pamatojuma vai dažādos dokumentos ir pretrunīga informācija.

05Kā tiek nodrošināta AI sagatavoto rezultātu pārbaude un apstiprināšana pirms to izmantošanas svarīgos lēmumos vai piegādēs?

Piemēram, pirms arhitektūras lēmuma apstiprināšanas, izmaiņu ieviešanas produkcijā vai rezultātu nodošanas pasūtītājam.

AI pārvaldība, datu drošība un kontrole

01Vai jūsu organizācija zina un kontrolē, kur nonāk dati, kad darbinieki izmanto AI?

Piemēram, sistēmu dokumentācija, programmatūras kods, klientu informācija, personas dati un citi ierobežotas pieejamības materiāli.

02Cik skaidri jūsu organizācijā ir noteikumi par AI izmantošanu darba vajadzībām?

Piemēram, kuri AI rīki ir atļauti, kādu informāciju tajos drīkst ievadīt un kādi rezultāti obligāti jāpārbauda.

03Kā tiek kontrolēts, kādai organizācijas informācijai AI drīkst piekļūt?

Piemēram, vai AI, kas palīdz konkrēta projekta analītiķim, var piekļūt tikai šim darbiniekam atļautajai informācijai.

04Vai organizācija spēj izsekot, kā AI tika izmantots konkrēta darba uzdevuma izpildē?

Piemēram, kā AI palīdzēja sagatavot prasības, analizēt dokumentus, veikt koda izmaiņas vai izstrādāt tehnisko priekšlikumu.

05Kā organizācija kontrolē riskus, ja AI var veikt darbības informācijas sistēmās vai darba rīkos?

Piemēram, izveidot darba uzdevumus, mainīt dokumentāciju, sagatavot koda izmaiņas vai izsaukt sistēmu API.

AI ieviešanas vadība un biznesa ieguvumi

01Kurš jūsu organizācijā ir atbildīgs par AI ieviešanu un izmantošanas attīstību?

Domājiet par atbildību par AI ieviešanu IS uzturēšanā, attīstībā un pārvaldībā.

02Vai jūsu organizācija mēra, kādus ieguvumus sniedz AI izmantošana?

Piemēram, ietaupīto darba laiku, samazinātas izmaksas, ātrāku prasību sagatavošanu, mazāk kļūdu vai labāku zināšanu pieejamību.

03Kā jūsu organizācija izvēlas, kuros darba procesos ieviest AI?

Piemēram, prasību analīzē, dokumentācijas uzturēšanā, izstrādē, testēšanā vai IS pārvaldības atskaitēs.

04Kāds ir jūsu organizācijas AI attīstības plāns nākamajiem 12 mēnešiem?

Vērtējiet, vai organizācijai ir konkrēti AI ieviešanas mērķi, prioritātes, atbildīgie un nepieciešamie resursi.

05Kā jūsu organizācija pārvērš veiksmīgus AI izmēģinājumus par pastāvīgiem darba risinājumiem?

Piemēram, pēc veiksmīga AI izmēģinājuma prasību analīzē vai testēšanā, kā tas tiek ieviests regulārā darbā?

Jūsu rezultāts ir gatavs

Norādiet, kas jautā, un rezultāts ir jūsu.

Kā mēs izmantojam šos datus

DCS Flow izmanto jūsu vārdu, organizāciju un darba e-pastu, lai sagatavotu un piedāvātu jums konsultāciju par jūsu rezultātu. Jūsu atbildes un rezultāts tiek nosūtīti DCS Flow komandai vienā e-pastā, un šī vietne tos neglabā.

E-pasts tiek piegādāts caur Google Workspace. Jūs jebkurā laikā varat lūgt to dzēst, rakstot uz šajā vietnē norādīto adresi. Ja atzīmēsiet mārketinga izvēli, mēs varam ar jums sazināties arī par DCS Flow; šo izvēli varat atsaukt jebkurā laikā.