釋放企業級人工智慧潛能的 5 個步驟

這是我們關於在您的系統中整合、自動化和擴展人工智慧的三篇系列部落格文章的最後一篇。 DevSecOps 流程。

这 第一篇文章 報告闡述了在企業範圍內擴展人工智慧如何加速創新，並量化了其帶來的財務和業務優勢。 第二篇文章 總結了擴展人工智慧所需的要求以及如何擴展人工智慧。 Digital.ai 幫助您滿足這些要求。

現在讓我們進入正題：為了最大限度地獲得領導層的支持並取得成功，您應該採取哪些具體行動？以下是五個關鍵步驟：

1. 克服維持現狀的慣性

在整個軟體開發生命週期中大規模應用人工智慧似乎風險高、成本高，而且可能具有顛覆性。然而，當你開始量化不作為的真正成本時——包括錯失大幅提高開發人員生產力、增強系統安全性等帶來的切實經濟效益——你會發現，人工智慧的真正價值遠不止於此。 DevSecOps 實務經驗、更快的上市速度以及更高的創新聲譽—維持現狀的風險極高。具體來說，即使採用分析師預測的最低值，也要計算轉型後您將獲得的財務收益。例如：

• 能節省多少成本？ 20％減少 使用生成式人工智慧編碼工具為您的企業創建產品，開發時間會縮短嗎？
• 淨財務收益是多少？ 10％改善 在程式碼優化以及發現和糾正低效方面 10％的速度?
• 突然改變應用程式註冊流程可以節省哪些成本？ 20％的速度 由於人工智慧驅動的自動化？

2. 明確各利害關係人的利益和需求

一旦你確信企業獲得的財務優勢是切實可見且實質的，就要具體說明所有利害關係人的利益和要求：開發人員、開發團隊、企業架構師、IT、營運和安全團隊。

企業級人工智慧將如何改善員工的工作和工作滿意度？它將如何改變他們的角色？需要哪些新技能？他們將如何獲得這些技能？需要多長時間？提前解決這些問題是獲得所需支援和預算的關鍵。

3. 擁抱以人工智慧為中心的3大支柱

如本系列部落格文章第 2 篇所述，其中包括：

• AI供電 軟件交付 工作流程： 利用人工智慧的力量，實現軟體交付工作流程的自動化和加速。
• 基於人工智慧的程式碼治理： 簡化發布流程，加快測試和偵錯速度，並在問題發生前防止問題軟體部署。
• 預測智能： 將機器學習演算法應用於整合資料集，以增強團隊的可視性，並幫助管理者更準確地預測結果，從而做出更好的決策。

4. 與…會面 Digital.ai 顧問

為了討論您在人工智慧方面的具體業務目標、當前能力和成熟度， DevSecOps並探索企業級人工智慧的可能性和商業價值。

我們的專業服務專家與您的領導團隊建立真正的合作關係， DevSecOps 我們是一家以公開、誠實溝通為核心的組織。我們量身訂製的建議是基於多年來協助全球各大企業的經驗，不僅涵蓋人工智慧領域，還包括數位轉型的各個面向。

5. 制定您的人工智慧賦能路線圖 DevSecOps 對於企業

與所有關鍵利害關係人群體和領導團隊合作， Digital.ai 專家可以幫助您制定詳細的路線圖，明確所有重要里程碑並滿足所有核心需求，包括：

• 建立負責任的人工智慧政策和治理保障措施
• 確保您擁有所需數據，並且這些數據始終在您的掌控之中。
• 建立一個既考慮您的業務優先事項又考慮營運實際情況的人工智慧模型
• 抓住每一個機會，識別並實施自動化。
• 加強和擴大主要利害關係人之間的合作
• 解決技能差距和新的技能需求

終於出現了一個對所有利害關係人有利的AI應用案例。

人工智能驅動 DevSecOps 它之所以脫穎而出，是因為它能讓所有相關人員受益，提升整個軟體開發生命週期的效率，並幫助企業加速創新，提早達成產品上市目標。對於開發人員而言，它簡化了工作流程，使他們能夠專注於真正重要的事情，並追求自己的興趣。對於 IT 部門而言，它透過預測基礎設施需求、最大限度地減少冗餘並降低成本，從而減輕了他們的負擔。此外，它將安全性和治理無縫整合到流程中，而不是事後才添加。對於企業而言，它帶來了顯著且可量化的財務優勢和競爭優勢。最重要的是，它不會擾亂原有的工作流程，不會將企業鎖定在特定供應商的工具和技術中，不會超出預算，也不會引發對意外後果的擔憂。

 

閱讀本部落格系列的其他文章。 第一部分 以及 第二部分 現在！

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