Plannen voor AI-acceptatie

Dit artikel helpt u bij het maken van een AI-acceptatieplan dat de AI-strategie van uw organisatie transformeert in bruikbare stappen. Een AI-acceptatieplan overbrugt de kloof tussen AI Vision en uitvoering. Het plan zorgt voor afstemming tussen AI-initiatieven en bedrijfsdoelen, terwijl de vaardigheden, resourcevereisten en implementatietijdlijnen worden aangepakt.

AI-vaardigheden beoordelen

Huidige mogelijkheidsevaluatie voorkomt onjuiste toewijzing van resources en zorgt voor realistische projectplanning die is afgestemd op de gereedheid van de organisatie. AI-projecten mislukken wanneer organisaties implementaties proberen uit te voeren buiten hun technische volwassenheid of beschikbaarheid van gegevens. U moet uw vaardigheden, gegevensassets en infrastructuur evalueren om een basis te vormen voor een succesvolle AI-acceptatie. U doet dit als volgt:

1. Meet uw AI-volwassenheidsniveau met behulp van het framework voor vaardigheden en gegevensgereedheid. Het framework biedt objectieve criteria om de huidige AI-mogelijkheden van uw organisatie te beoordelen. Met deze meting voorkomt u dat projecten te veel worden toegewezen buiten uw huidige mogelijkheden. Gebruik de volgende tabel om uw vervaldatum te beoordelen:

   AI-volwassenheidsniveau	Vereiste vaardigheden	Gereedheid van gegevens	Haalbare AI-toepassingsgevallen
   Niveau 1	▪ Basiskennis van AI-concepten ▪ Mogelijkheid om gegevensbronnen te integreren en prompts in kaart te brengen	▪ Minimaal tot nul gegevens beschikbaar ▪ Beschikbare ondernemingsgegevens	▪ Azure-snelstartprojecten ▪ Een Copilot-oplossing
   Niveau 2	▪ Ervaring met selectie van AI-modellen ▪ Bekendheid met AI-implementatie en eindpuntbeheer ▪ Ervaring met het opschonen en verwerken van gegevens	▪ Minimaal tot nul gegevens beschikbaar ▪ Kleine, gestructureerde gegevensset ▪ Kleine hoeveelheid domeinspecifieke gegevens beschikbaar	▪ Alle projecten op niveau 1 ▪ Aangepaste analytische AI-workload met behulp van Azure AI-services ▪ Aangepaste generatieve AI-chatapp zonder Retrieval Augmented Generation (RAG) in Azure AI Foundry ▪ Aangepaste machine learning-app met geautomatiseerde modeltraining ▪ Een generatief AI-model verfijnen
   Niveau 3	▪ Vaardigheid in prompt-engineering ▪ Vaardigheid in selectie van AI-modellen, gegevenssegmentering en queryverwerking ▪ Kennis van gegevensvoorverwerking, opschonen, splitsen en valideren ▪ Grondgegevens voor indexering	▪ Grote hoeveelheden historische bedrijfsgegevens die beschikbaar zijn voor machine learning ▪ Kleine hoeveelheid domeinspecifieke gegevens beschikbaar	▪ Alle projecten op niveau 1-2 ▪ Generatieve AI-app met RAG in Azure AI Foundry ▪ Een machine learning-model trainen en implementeren ▪ Een klein AI-model trainen en uitvoeren op virtuele Azure-machines
   Niveau 4	▪ Geavanceerde AI-/machine learning-expertise, waaronder infrastructuurbeheer ▪ Vaardigheid in het verwerken van complexe ai-modeltrainingswerkstromen ▪ Ervaring met indeling, modelbenchmarking en prestatieoptimalisatie ▪ Sterke vaardigheden bij het beveiligen en beheren van AI-eindpunten	▪ Grote hoeveelheden gegevens die beschikbaar zijn voor training	▪ Alle projecten op niveau 1-3 ▪ Grote generatieve of niet-generatieve AI-apps trainen en uitvoeren op virtuele machines, Azure Kubernetes Service of Azure Container Apps

2. Inventariseer uw gegevensassets en evalueer hun kwaliteit voor AI-use cases. Gegevenskwaliteit heeft rechtstreeks invloed op de prestaties van het AI-model en bepaalt welke use cases u met succes kunt implementeren. Deze inventaris toont vereisten voor gegevensvoorbereiding en helpt bij het prioriteren van use cases op basis van beschikbare gegevens. Documentgegevensbronnen, indelingen, kwaliteit en toegankelijkheid binnen uw organisatie.

3. Controleer uw technologie-infrastructuur en bepaal vereisten voor AI-gereedheid. Infrastructuurcapaciteit beperkt het BEREIK van AI-projecten en beïnvloedt implementatiestrategieën. Deze beoordeling helpt u bij het plannen van infrastructuurinvesteringen en het selecteren van de juiste Azure-services. Evalueer rekenresources, opslagcapaciteit, netwerkbandbreedte en beveiligingscontroles die nodig zijn voor uw ai-doelgebruiksscenario's.

AI-vaardigheden verkrijgen

Een uitgebreide strategie voor het bouwen van mogelijkheden zorgt ervoor dat uw organisatie over de vaardigheden beschikt die nodig zijn om AI-systemen te implementeren en te onderhouden. Hiaten in vaardigheden zorgen voor projectvertragingen en vergroten het risico op implementatiefouten. U moet een meervoudige benadering ontwikkelen die training, inhuur en partnerschappen combineert om duurzame AI-mogelijkheden te bouwen. U doet dit als volgt:

1. Ontwikkel interne AI-vaardigheden via gestructureerde leerprogramma's. Interne vaardigheidsontwikkeling biedt langetermijnondersteuning en zorgt voor kennisretentie binnen uw organisatie. Deze aanpak bouwt het vertrouwen van de organisatie op en vermindert de afhankelijkheid van externe resources. Gebruik de AI Learning Hub platform voor gratis AI-training, certificeringen en productrichtlijnen. Stel certificeringsdoelen in, zoals Azure AI Fundamentals, Azure AI Engineer Associate en Azure Data Scientist Associate-certificeringen .

2. Rekrutering van AI-professionals om kritieke hiaten in vaardigheden te vullen buiten interne capaciteit. Externe werving biedt directe toegang tot gespecialiseerde expertise en versnelt projecttijdlijnen. Deze strategie helpt hiaten op te vullen die te lang duren om intern te ontwikkelen. Neem experts in dienst bij het ontwikkelen van modellen, generatieve AI of AI-ethiek. Werk functiebeschrijvingen bij om de huidige vaardigheidsbehoeften te weerspiegelen en bouw een werkgeversmerk op dat innovatie en technisch leiderschap benadrukt.

3. Werk samen met Microsoft-experts om uw AI-mogelijkheden aan te vullen. Microsoft-partnerschappen bieden toegang tot bewezen expertise en best practices voor de branche en verminderen implementatierisico's. Deze aanpak versnelt het leren en zorgt voor afstemming met Microsoft AI-technologieën. Gebruik de Marketplace van Microsoft-partners voor toegang tot AI, gegevens en Azure-expertise in verschillende branches.

Toegang tot AI-resources

Duidelijke toegangsvereisten en licentiestrategieën voorkómen vertragingen in de implementatie en zorgen voor naleving van beleidsregels binnen de organisatie. Verschillende AI-oplossingen hebben verschillende toegangspatronen die van invloed zijn op kosten, beveiliging en governance. U moet de specifieke toegangsvereisten voor elke AI-oplossing in uw portfolio begrijpen om budgetten en beveiligingscontroles effectief te plannen. U doet dit als volgt:

Prioriteit geven aan AI-toepassingen

Strategische prioriteitstelling zorgt ervoor dat u resources richt op projecten die maximale waarde leveren terwijl ze overeenkomen met de mogelijkheden van uw organisatie. Het prioriteren van gebruiksscenario's vermindert het implementatierisico en versnelt de tijd tot waarde. U moet elke use-case evalueren op basis van haalbaarheids-, strategische waarde- en resourcevereisten om een haalbaar implementatieschema te maken. U doet dit als volgt:

1. Evalueer gebruiksvoorbeelden op basis van uw huidige AI-maturiteit en beschikbare middelen. Realistische evaluatie voorkomt overtoewijzing aan projecten buiten uw huidige mogelijkheden en zorgt voor een succesvolle implementatie. Met deze evaluatie kunt u zich richten op haalbare doelen die een impuls geven aan toekomstige projecten. Bekijk uw ai-volwassenheidsniveau, de beschikbaarheid van gegevens, de technische infrastructuur en de personeelscapaciteit voor elke use case die in uw AI-strategie is gedefinieerd.

2. Gebruiksvoorbeelden rangschikken op strategische waarde en haalbaarheid van implementatie. Strategische rangschikking helpt u bij het toewijzen van beperkte resources aan projecten met de hoogste potentiële impact en kans op succes. Met deze aanpak wordt het rendement op AI-investeringen gemaximaliseerd terwijl het vertrouwen van de organisatie wordt vergroot. Score elke use case op bedrijfsimpact, technische complexiteit, resourcevereisten en afstemming met organisatiedoelen.

3. Maak een geprioriteerd implementatieschema met duidelijke succescriteria. Een gestructureerde roadmap biedt een duidelijke richting voor implementatieteams en maakt het bijhouden van voortgang mogelijk op basis van gedefinieerde mijlpalen. Deze roadmap helpt bij het beheren van verwachtingen van belanghebbenden en resourcetoewijzing. Selecteer use cases met de hoogste prioriteit en definieer specifieke metrische succesgegevens, tijdlijnen en resourcevereisten voor elk project.

Concepten valideren via proof of concepts

Bewijs van concepten vermindert implementatierisico's door technische haalbaarheid en bedrijfswaarde te valideren voordat de ontwikkeling op volledige schaal wordt uitgevoerd. PoCs helpen potentiële uitdagingen te identificeren en vereisten in een gecontroleerde omgeving te verfijnen. U moet gerichte validatieprojecten maken die kernveronderstellingen testen en gegevens verzamelen voor geïnformeerde besluitvorming. U doet dit als volgt:

1. Selecteer een geschikte use-case voor het valideren van het concept. De juiste PoC-selectie zorgt voor een balans tussen leermogelijkheden met beheersbare risico's en complexiteit. Deze selectie zorgt ervoor dat u zinvolle inzichten verzamelt zonder uw team of organisatie te overweldigen. Kies een hoogwaardig project in uw lijst met prioriteit die overeenkomt met uw AI-volwassenheidsniveau. Begin met interne, niet-klantgerichte projecten om risico's te beperken en uw aanpak te testen.

2. Implementeer een gericht proof-of-concept met behulp van Microsoft-richtlijnen en -hulpprogramma's. Gestructureerde implementatie vermindert de ontwikkeltijd en zorgt ervoor dat u bewezen procedures voor uw gekozen AI-aanpak volgt. Deze benadering maximaliseert het leren en minimaliseert de investering in resources. Gebruik de volgende implementatiehandleidingen op basis van uw AI-type:

   AI-soort	Implementatiehandleiding
   Generatieve AI	Azure PaaS: Azure AI Foundry en Azure OpenAI Microsoft Copilots: Copilot Studio en Microsoft 365 Copilot-uitbreidbaarheid
   Machinaal leren	Azure Machine Learning
   Analytische AI	Azure AI-services met specifieke handleidingen voor Inhoudsveiligheid, Custom Vision, Document Intelligence en andere services

3. Gebruik PoC-resultaten om de prioriteit van uw use-case en implementatiebenadering te verfijnen. PoC-inzichten onthullen praktische uitdagingen en kansen die toekomstige projectplanning en resourcetoewijzing informeren. Deze feedbacklus zorgt ervoor dat uw AI-roadmap realistisch en haalbaar blijft. Documenteer geleerde lessen, technische uitdagingen en bedrijfswaarde die worden gedemonstreerd. Pas uw use-caseprioriteiten aan op basis van bewezen haalbaarheid en gemeten impact.

Verantwoorde AI-procedures instellen

Verantwoordelijke AI-procedures beschermen uw organisatie tegen ethische, juridische en reputatierisico's en zorgen ervoor dat AI-systemen in overeenstemming zijn met organisatiewaarden. Vroege integratie van verantwoorde AI-principes voorkomt kostbare herontwerpen en bouwt vertrouwensrelaties van belanghebbenden op. U moet vanaf het begin ethische overwegingen, governanceframeworks en beveiligingsmaatregelen in uw implementatieplan insluiten. U doet dit als volgt:

1. Gebruik verantwoorde AI-planningshulpprogramma's om potentiële effecten te evalueren en ethische systemen te ontwerpen. Systematische evaluatiehulpprogramma's helpen potentiële risico's te identificeren en ervoor te zorgen dat AI-systemen voldoen aan ethische normen en wettelijke vereisten. Deze hulpprogramma's bieden gestructureerde benaderingen voor complexe ethische overwegingen. Gebruik de ai-impactbeoordelingssjabloon,Human-AI eXperience Toolkit en Responsible AI Maturity Model om uw planningsproces te begeleiden.

2. Implementeer AI-governanceframeworks om projectbeslissingen te begeleiden en systeemgedrag te bewaken. Governanceframeworks bieden consistente besluitvormingscriteria en zorgen voor verantwoordelijkheid in AI-projecten. Met deze frameworks kunnen organisaties de controle over AI-ontwikkeling en -implementatie behouden. Beleidsregels opstellen die betrekking hebben op rollen, verantwoordelijkheden, nalevingsvereisten en ethische normen. Zie Governance AI voor gedetailleerde richtlijnen over governance-implementatie.

3. Pas best practices voor AI-beveiliging en -bewerkingen toe gedurende de levenscyclus van de implementatie. Beveiliging en operationele uitmuntendheid zorgen ervoor dat AI-systemen gedurende hun levenscyclus betrouwbaar, veilig en rendabel blijven. Deze procedures voorkomen beveiligingsincidenten en operationele fouten. Implementeer AI-bewerkingsframeworks zoals GenAIOps of MLOps voor het bijhouden van implementaties en prestatiebewaking. Zie AI en Beveiligde AI beheren voor gedetailleerde implementatierichtlijnen.

Tijdlijnen voor levering schatten

Realistische tijdlijnschatting maakt effectieve resourceplanning en belanghebbendenbeheer mogelijk en zorgt voor succes van het project. De nauwkeurigheid van de tijdlijn is afhankelijk van de complexiteit van het project, de volwassenheid van de organisatie en de beschikbaarheid van resources. U moet schattingen van tijdlijnen baseren op empirische gegevens uit uw proof of concepts en organisatiemogelijkheden. U doet dit als volgt:

1. Gebruik proof-of-conceptresultaten om de implementatietijdlijnen voor elke use-case te schatten. PoC-gegevens bieden realistische basislijnramingen die rekening houden met de specifieke mogelijkheden en beperkingen van uw organisatie. Deze benadering produceert nauwkeurigere tijdlijnen dan theoretische schattingen. Documenteer ontwikkeltijd, testcycli en implementatiecomplexiteit waargenomen tijdens de Implementatie van PoC.

2. Houd rekening met de volwassenheid en complexiteitsfactoren binnen de organisatie bij het plannen van de tijdlijn. Verschillende AI-oplossingen hebben specifieke implementatietijdlijnen die variëren op basis van de gereedheid en het projectbereik van de organisatie. Dit inzicht helpt bij het instellen van de juiste verwachtingen met belanghebbenden. Microsoft Copilots bieden doorgaans de kortste tijdlijnen voor het rendement op investeringen (dagen tot weken), terwijl aangepaste Azure AI-workloads enkele weken tot maanden nodig hebben om de productiegereedheid te bereiken.

3. Bouw in buffertijd voor leren, iteratie en onverwachte uitdagingen. AI-projecten ondervinden vaak onvoorziene technische uitdagingen en vereisen meerdere iteraties om gewenste resultaten te bereiken. Buffertijd voorkomt planningsdruk die kan inbreuk maken op kwaliteit of ethische overwegingen. Voeg 20-30% tijd voor onvoorziene gebeurtenissen toe aan de eerste schattingen en plan voor meerdere ontwikkelingscycli.

Azure-hulpmiddelen

Volgende stap

Voltooi uw planning voor AI-adoptie door de technische basis voor implementatie tot stand te brengen. Voor aangepaste AI-workloads met Azure gaat u verder met AI Ready om uw technische omgeving te configureren. Voor acceptatie van Microsoft Copilot gaat u verder met AI-governance om het toezicht van de organisatie vast te stellen.