เสาที่ 5: องค์กรและวัฒนธรรม

สร้างรากฐานองค์กร วัฒนธรรม และพฤติกรรมที่จําเป็นในการนําตัวแทน AI มาใช้ในระดับมาตราส่วน เสาหลักนี้เน้นพฤติกรรมความเป็นผู้นํา การจัดการการเปลี่ยนแปลง แรงจูงใจ การใช้งาน และกลไกของชุมชนที่ทําให้ตัวแทนนํามาใช้ซ้ําได้ เชื่อถือ และยั่งยืนทั่วทั้งองค์กร

เสาหลักนี้มุ่งเน้นไปที่วิธีที่คุณสามารถ:

  • สร้างความเข้าใจร่วมกันเกี่ยวกับสาเหตุและตําแหน่งที่ตัวแทนมีความสําคัญ
  • ช่วยให้ผู้คนทั่วทั้งบทบาททํางานอย่างมั่นใจกับตัวแทน
  • เสริมกําลังการปรับใช้ผ่านชุมชนแชมเปี้ยนการรับรู้และการบอกเล่าเรื่องราว
  • ฝังวิธีการทํางานที่เน้น AI ในการอบรมพนักงานใหม่ การประเมินผลงาน และการดำเนินงานประจำวัน

ทําไมความพร้อมขององค์กรจึงมีความสําคัญต่อตัวแทน

ตัวแทนเปลี่ยนวิธีการทํางานให้สําเร็จซึ่งหมายความว่าความสําเร็จขึ้นอยู่กับผู้คนและแบบจําลองการดําเนินงานบนเทคโนโลยี หากไม่มีความพร้อมขององค์กร ความคิดริเริ่มของตัวแทนมีแนวโน้มที่จะแยกการทดลองโดยสองสามคน โดยมีการนํามาใช้ที่จํากัดและผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกัน

ความพร้อมขององค์กรช่วยให้มั่นใจว่าบทบาท ทักษะ แรงจูงใจ และวิธีการทํางานได้รับการพัฒนาควบคู่ไปกับความสามารถของตัวแทน โดยการลงทุนในการเปิดใช้งาน ความเป็นเจ้าของที่ชัดเจน และการปรับใช้ทางวัฒนธรรม องค์กรสามารถรักษาการใช้งานตัวแทน แจกจ่ายนวัตกรรมนอกเหนือจากทีมส่วนกลาง และเปลี่ยนให้ได้กําไรในช่วงแรกๆ เป็นผลกระทบที่ปรับขนาดได้และทําซ้ําได้ การเริ่มนําไปใช้โดยชุมชน การสนับสนุนความเป็นผู้นําที่มองเห็นได้ และแนวทางปฏิบัติที่มีโครงสร้างเพื่อเร่งการปรับใช้และต้นทุนการเปิดใช้งานระยะยาวที่ลดลง

ลักษณะของวุฒิภาวะที่สูง

เมื่อองค์กรมีความเติบโตถึงระดับสูง องค์กรจะดําเนินงานโดยให้ความสำคัญกับตัวแทนเป็นอันดับแรก

ลักษณะองค์กรและวัฒนธรรม:

  • ผู้นำแสดงพฤติกรรมที่มุ่งเน้น AI ในการทำงานประจำวัน
  • พนักงานเข้าใจว่าเมื่อไรที่ควรพึ่งพาตัวแทนและเมื่อไหร่จึงควรใช้การตัดสินของมนุษย์
  • แบบจําลองการปฏิบัติงาน AI ที่ชัดเจนจะกําหนดสิทธิ์ในการตัดสินใจ ความรับผิดชอบ และการเลื่อนระดับ
  • ชุมชนการปฏิบัติ ผู้นำ และการเล่าเรื่องรักษาแรงผลักดันอย่างต่อเนื่อง
  • การเริ่มนําไปใช้ ความมั่นใจ และความคิดเห็นจะถูกวัดและดําเนินการ
  • การเรียนรู้และการเสริมศักยภาพได้รับการบูรณาการลงในกระบวนการออนบอร์ดและรูปแบบการดำเนินการ

ลักษณะ AI ที่รับผิดชอบ:

  • AI ที่รับผิดชอบถูกฝังลึกในวัฒนธรรมองค์กรและมองว่าเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันหลัก
  • พนักงานทุกคนแสดงถึงนิสัยด้าน AI ที่รับผิดชอบและมีความสามารถในการให้เหตุผลทางจริยธรรม
  • ข้อควรพิจารณาทางจริยธรรมถูกรวมเข้ากับการตัดสินใจรายวันและการโต้ตอบกับตัวแทน
  • ความน่าเชื่อถือ ความยุติธรรม และความโปร่งใสเป็นค่านิยมองค์กรหลักที่ชี้นําการนํา AI ไปใช้
  • องค์กรเน้นอคติ ความปลอดภัย และความกังวลทางจริยธรรมในทุกโครงการของ AI
  • แนวทางปฏิบัติด้าน AI ที่รับผิดชอบได้รับการกลั่นกรองอย่างต่อเนื่องตามแนวทางปฏิบัติและข้อบังคับที่ดีที่สุดที่เกิดขึ้นใหม่

วิธีการอ่านตารางระดับความพร้อม

ตารางแสดงให้เห็นว่าความพร้อมขององค์กรและวัฒนธรรมพัฒนาไปทั่วทั้งห้าระดับความพร้อมและวัฒนธรรมอย่างไร

สําหรับแต่ละระดับ โปรดสังเกตว่า:

  • รัฐของความพร้อมและวัฒนธรรมขององค์กร: พฤติกรรมและโครงสร้างที่สังเกตได้
  • โอกาสในการพัฒนา: พื้นที่โฟกัสจริงที่เปิดใช้งานขั้นตอนถัดไป

ส่วนต่างๆ ขององค์กรอาจเติบโตด้วยความเร็วที่ต่างกัน ใช้ตารางเพื่อระบุตําแหน่งที่ช่องว่างของความพร้อมอาจจํากัดการปรับใช้หรือการปรับขนาดช้า

ความมีวุฒิภาวะขององค์กรและวัฒนธรรม

ระดับ สถานะของความพร้อมและวัฒนธรรมขององค์กร โอกาสในการก้าวหน้า
100: ค่าเริ่มต้น องค์กรและวัฒนธรรม:
  • การนํา AI ไปใช้มีเฉพาะในการทดลองแบบแยกหรือนําร่องเท่านั้น
  • ไม่มีการเล่าเรื่องร่วมขององค์กรสำหรับ AI หรือเอเย่นต์ และการสนับสนุนจากผู้นำยังอ่อนแอหรือขาด
  • ตัวแทนถูกมองว่าเป็นกิจกรรมทางเทคนิคหรือเป็นทางเลือกโดยไม่มีความเป็นเจ้าของที่ชัดเจนสําหรับการรับนําไปใช้ คุณค่า หรือความเสี่ยง
  • พนักงานขาดความชัดเจนเกี่ยวกับความคาดหวังและการเรียนรู้เป็นไปอย่างไม่เป็นทางการและกํากับตนเอง
AI ที่รับผิดชอบ:
  • ไม่มีความตระหนักถึงหลักการ AI ที่รับผิดชอบหรือข้อควรพิจารณาทางจริยธรรมในการปฏิบัติประจําวัน
  • สร้างการให้การสนับสนุนผู้บริหารที่มองเห็นได้
  • สร้างเรื่องเล่าที่คำนึงถึง "ตัวแทนเป็นอันดับแรก" ร่วมกัน
  • ส่งเสริมการสํารวจในช่วงต้นด้วย Microsoft Copilot และแบ่งปันชัยชนะก่อนเวลาเพื่อให้ได้ความสนใจอย่างไม่เป็นทางการ
  • เริ่มระบุแชมเปี้ยนที่มีศักยภาพ
  • แนะนําความตระหนักและหลักการด้าน AI ที่มีความรับผิดชอบขั้นพื้นฐานในการอภิปรายเบื้องต้น
  • เริ่มการสนทนาเกี่ยวกับจริยธรรม AI ความตระหนักรู้อคติ และการใช้งานที่มีความรับผิดชอบ
200: ที่ทําซ้ําได้ องค์กรและวัฒนธรรม:
  • ความสนใจกําลังเพิ่มขึ้น แต่การนํามาใช้ขึ้นอยู่กับบุคคลหรือทีมที่มีแรงจูงใจ
  • การฝึกอบรมและชุมชนมีอยู่เป็นระยะ โดยไม่มีโปรแกรมที่มีโครงสร้างหรือแบบจําลองการดําเนินงาน
  • สิทธิการตัดสินใจและความเป็นเจ้าของไม่ชัดเจน นําไปสู่การปฏิบัติที่ไม่สอดคล้องกันและความเสียดทาน
AI ที่รับผิดชอบ:
  • การรับรู้พื้นฐานเรื่องความรับผิดชอบของ AI มีอยู่ แต่ไม่ได้ถูกใช้อย่างสม่ำเสมอหรือถูกเสริมสร้าง
  • กําหนดและจัดทําเอกสารแบบจําลองการปฏิบัติงาน AI พื้นฐาน รวมถึงบทบาท ความเป็นเจ้าของ เส้นทางการบริโภค และเส้นทางการเลื่อนระดับ
  • แนะนําการสื่อสารที่สอดคล้องกันและการเปิดใช้งานที่มีโครงสร้าง
  • ชี้แจงความคาดหวังสําหรับการทดลอง ความเสี่ยง และความรับผิดชอบ
  • กำหนดกระบวนการการเปิดใช้ตั้งแต่เริ่มต้นและการพัฒนาทักษะใน Copilot Studio
  • สร้างพื้นที่ชุมชนภายในโดยเฉพาะ และเริ่มรับรู้ผู้ร่วมสร้าง
  • รวมการฝึกอบรม AI ที่มีความรับผิดชอบขั้นพื้นฐานในโปรแกรมการเปิดให้ใช้งาน
  • เริ่มต้นสร้างพฤติกรรมของ AI ที่รับผิดชอบและความคาดหวังในการปฏิบัติของทีม
300: การกำหนดค่า องค์กรและวัฒนธรรม:
  • มีวิธีการขององค์กรที่จัดทําเป็นเอกสารไว้อยู่
  • ทีมกลางหรือศูนย์แห่งความเป็นเลิศ (CoE) ให้มาตรฐานและการเปิดใช้งาน ในขณะที่การดําเนินการจะถูกรวมกลุ่มกัน
  • การออนบอร์ดที่มีโครงสร้าง เส้นทางการเรียนรู้ และกิจกรรมชุมชนพร้อมให้บริการแล้ว
  • พื้นที่เก็บข้อมูลความรู้และการจัดแสดงปกติปรากฏขึ้น
  • การรับรองความเป็นผู้นําเป็นปัจจุบันแต่ไม่สม่ําเสมอกัน
AI ที่รับผิดชอบ:
  • หลักการ AI ที่รับผิดชอบได้รับการจัดทําเป็นเอกสารและสื่อสารอย่างเป็นทางการทั่วทั้งองค์กร
  • แชมเปี้ยนได้รับการยอมรับและผ่านการฝึกปฏิบัติด้าน AI ที่รับผิดชอบ
  • ฝังแบบจําลองการดําเนินงานลงในวงจรการวางแผนเงินทุนและการกํากับดูแล
  • ดําเนินการตามสิทธิในการตัดสินใจและแนะนําเมตริกการปรับใช้และความเชื่อมั่น
  • ขยายเครือข่ายแชมเปี้ยนทั่วทั้งแผนก
  • เสริมสร้างพฤติกรรมด้วยการรับรู้การบอกเล่าเรื่องราวและฟอรัมผู้นํา
  • ผสานรวมความสามารถด้าน AI ที่รับผิดชอบเข้ากับข้อกําหนดบทบาทและความคาดหวังด้านประสิทธิภาพการทํางาน
  • ขยายการฝึกอบรม AI ที่รับผิดชอบเพื่อรวมการใช้งานที่ใช้ได้จริงและเฟรมเวิร์กการตัดสินใจ
400: ที่สามารถทำงานได้ องค์กรและวัฒนธรรม:
  • งานที่เจ้าหน้าที่ช่วยเหลือเป็นแนวทางปฏิบัติมาตรฐานในฟังก์ชันต่าง ๆ
  • แรงจูงใจและความคาดหวังด้านประสิทธิภาพเสริมกําลังการใช้ตัวแทนที่มีความรับผิดชอบ
  • วัฒนธรรมสนับสนุนการทดลองภายในกรอบจริยธรรมที่ชัดเจนและหน่วยธุรกิจเสนอการปรับปรุงที่ใช้ตัวแทนอย่างเชิงรุก
  • ชุมชนมีความเคลื่อนไหวและขับเคลื่อนตนเอง โดยมีการจัดงานนำเสนอและการจัดแฮ็กกาธอนอย่างสม่ำเสมอที่เน้นแนวทางปฏิบัติที่มีความรับผิดชอบ
AI ที่รับผิดชอบ:
  • ผู้นําจะจําลองลักษณะการทํางานขั้นแรกของ AI อย่างสม่ําเสมอและแสดงให้เห็นถึงการตัดสินใจของ AI ที่รับผิดชอบ
  • แนวทางปฏิบัติด้าน AI ที่รับผิดชอบถูกฝังในเวิร์กโฟลว์รายวันและกระบวนการตัดสินใจ
  • ปรับวิธีการทํางานและแรงจูงใจให้เกิดผลลัพธ์และอิสระที่มีความรับผิดชอบ
  • ใช้ข้อมูลการปรับใช้ ความคิดเห็น และคําติชมเพื่อปรับแต่งบรรทัดฐาน และเตรียมพร้อมสําหรับอิสระของตัวแทนที่เพิ่มขึ้น
  • พัฒนาความสามารถด้าน AI ที่มีความรับผิดชอบขั้นสูงและความสามารถในการตัดสินใจทั่วทั้งองค์กร
  • เตรียมพร้อมสําหรับอิสระของตัวแทนที่มากขึ้นด้วยขอบเขตการตัดสินใจที่ชัดเจนและเส้นทางการเลื่อนระดับ
500: ที่มีประสิทธิภาพ องค์กรและวัฒนธรรม:
  • องค์กรดำเนินงานโดยมีตัวแทนเป็นศูนย์กลาง
  • แนวคิดริเริ่มจากฐานรากถูกนำเสนออย่างรวดเร็ว กำกับดูแล และขยายตัวด้วยข้อควรพิจารณาทางจริยธรรมแบบฝังตัว
  • วัฒนธรรม ความเป็นผู้นํา แรงจูงใจ และการเรียนรู้จะสอดคล้องกับแนวทางปฏิบัติของ AI ที่มีความรับผิดชอบอย่างเต็มที่
  • ชุมชนต่างๆ จะตอกย้ํามาตรฐานและนวัตกรรมอย่างต่อเนื่องในขณะที่สนับสนุนการใช้ AI ทางจริยธรรม
AI ที่รับผิดชอบ:
  • AI ที่รับผิดชอบถูกฝังลึกในวัฒนธรรมองค์กรและมองว่าเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันหลัก
  • พนักงานทุกคนแสดงถึงนิสัยด้าน AI ที่รับผิดชอบและมีความสามารถในการให้เหตุผลทางจริยธรรม
  • รักษาความเป็นผู้ใหญ่ผ่านการพัฒนาแบบจำลองการปฏิบัติงานอย่างต่อเนื่องเมื่อความสามารถของตัวแทนเติบโตขึ้น
  • สนับสนุนแรงกระตุ้นผ่านการยอมรับ ความท้าทายขั้นสูง และการมีส่วนร่วมของชุมชนภายนอก
  • นําการสนทนาและแนวทางปฏิบัติด้านอุตสาหกรรมเกี่ยวกับวัฒนธรรมและนิสัยด้าน AI ที่รับผิดชอบ
  • รีเฟรชความเป็นผู้นําและโปรแกรมการเรียนรู้เพื่อก้าวนําหน้าความท้าทายด้าน AI ที่รับผิดชอบที่เกิดขึ้นใหม่

รูปแบบการป้องกันทั่วไป

ดูสัญญาณเหล่านี้ว่ารากฐานความพร้อมขององค์กรอาจจํากัดการปรับใช้ตัวแทน AI ของคุณ

ระดับ 100 – ขั้นต้น: "จิตสําราภาพของโครงการเทคโนโลยี"

รูปแบบ: รักษาความคิดริเริ่มของตัวแทน AI เป็นโครงการทางเทคนิคอย่างแท้จริงโดยไม่ต้องจัดการกับการเปลี่ยนแปลงขององค์กรและวัฒนธรรม

ทําไมจึงเกิดขึ้น: ความตื่นเต้นเกี่ยวกับความสามารถของ AI ควบคุมองค์ประกอบของมนุษย์ในการเริ่มนําไปใช้ ผู้นําด้าน IT โดยไม่มีการมีส่วนร่วมทางธุรกิจ

ความเสี่ยง: อัตราการนํามาใช้ต่ํา ความต้านทานต่อการเปลี่ยนแปลง และตัวแทนที่ยังคงไม่ได้ใช้งานแม้จะประสบความสําเร็จทางเทคนิค

วิธีหลีกเลี่ยง: เริ่มต้นด้วยการเป็นผู้สนับสนุนความเป็นผู้นําที่มองเห็นได้และคําบรรยายทางธุรกิจที่ชัดเจน กำหนดกรอบเอเจนต์เป็นการแปลงข้อมูลทางธุรกิจ ไม่ใช่แค่การปรับใช้เทคโนโลยีเท่านั้น

ระดับ 200 – ทําซ้ําได้: "การพึ่งพาของแชมเปี้ยน"

รูปแบบ: พึ่งพาบุคคลที่ได้รับแรงจูงใจมากเกินไปในการผลักดันการปรับใช้โดยไม่ต้องเปิดใช้งานอย่างเป็นระบบหรือการจัดการการเปลี่ยนแปลง

ทําไมจึงเกิดขึ้น: แชมเปี้ยนส่งมอบชัยชนะในช่วงต้นสร้างความเชื่อมั่นเท็จที่นํามาใช้จะแพร่กระจายตามธรรมชาติ การขาดแบบจําลองการปฏิบัติงานที่มีโครงสร้าง

ความเสี่ยง: โครงการมักชะงักเมื่อผู้นำโครงการลาออกหรือหมดพลัง แนวทางปฏิบัติที่ไม่สอดคล้องกันอาจทำให้เกิดช่องว่างในด้านคุณภาพและการกำกับดูแล

วิธีหลีกเลี่ยง: กําหนดรูปแบบการทํางาน มาตรฐานเอกสาร และสร้างโปรแกรมการเปิดใช้งานที่มีโครงสร้างซึ่งไม่ขึ้นอยู่กับแชมเปี้ยนรายบุคคล

ระดับ 300 – นิยาม: "การแยกมาตรฐาน"

รูปแบบ: การสร้างศูนย์แห่งความเป็นเลิศที่ดําเนินการแยกจากผู้ใช้จริงการสร้างมาตรฐานและคําแนะนําโดยไม่ได้รับการป้อนข้อมูลที่เพียงพอจากผู้ปฏิบัติงาน

เหตุใดจึงเกิดขึ้น: CoE มุ่งเน้นไปที่เอกสารประกอบและการกํากับดูแลมากกว่าประสบการณ์ของผู้ใช้ การขาดระบบข้อเสนอแนะจากผู้สนับสนุนและชุมชน

ความเสี่ยง: มาตรฐานที่ไม่สะท้อนความต้องการในโลกแห่งความเป็นจริง การใช้ทรัพยากร CoE และคําแนะนําต่ํา การขยายการตัดการเชื่อมต่อระหว่างกระบวนการอย่างเป็นทางการและแนวทางปฏิบัติจริง

วิธีหลีกเลี่ยง: ผนวกคำติชมผู้สนับสนุนลงในการดำเนินงาน CoE ตรวจสอบมาตรฐานกับผู้ปฏิบัติงานอย่างสม่ําเสมอ วัดประสิทธิภาพ CoE ผ่านการปรับใช้ของผู้ใช้ไม่ใช่เพียงแค่ความสมบูรณ์ที่สามารถส่งมอบได้

ระดับ 400 – มีความสามารถ: "การกระจายตัวของนวัตกรรม"

รูปแบบ: หน่วยธุรกิจที่พัฒนาแนวทาง AI และชุมชนของตนเองโดยไม่มีการประสานงานซึ่งนําไปสู่แนวทางปฏิบัติที่เข้ากันไม่ได้และความพยายามซ้ําซ้อน

เหตุใดจึงเกิดขึ้น: ความสําเร็จด้วยการริเริ่มในท้องถิ่นสร้างความมั่นใจในแนวทางที่เป็นอิสระ การประสานงานส่วนกลางไม่เพียงพอเมื่อการปรับใช้ขยายตัว

ความเสี่ยง: ประสบการณ์ของผู้ใช้ในหน่วยธุรกิจที่ไม่สอดคล้องกัน การฝึกอบรมซ้ําซ้อนและความพยายามด้านการกํากับดูแล ลดความสามารถในการแบ่งปันการเรียนรู้และปรับมาตราส่วนแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

วิธีหลีกเลี่ยง: สร้างชุมชนแนวทางปฏิบัติทั่วทั้งองค์กรที่เชื่อมโยงความคิดริเริ่มของหน่วยธุรกิจ สร้างกลไกสําหรับการแชร์รูปแบบและมาตรฐานทั่วทั้งโดเมนในขณะที่รักษาความเป็นอิสระภายในเครื่อง

ระดับ 500 – มีประสิทธิภาพ: "ความเฉื่อยชาทางวัฒนธรรม"

รูปแบบ: สมมติว่าวัฒนธรรมองค์กรคือ "สมบูรณ์" โดยไม่ต้องพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อสนับสนุนความสามารถด้าน AI ใหม่ ๆ และการเปลี่ยนแปลงความต้องการทางธุรกิจ

เหตุใดจึงเกิดขึ้น: ความสําเร็จด้วยวิธีการในปัจจุบันช่วยลดแรงจูงใจในการปรับตัว ความพึงพอใจในความสำเร็จของวัฒนธรรมที่ให้ความสำคัญกับตัวแทนเป็นอันดับแรก

ความเสี่ยง: วัฒนธรรมจะกลายเป็นแบบคงที่ในขณะที่ความสามารถของ AI ก้าวหน้า โอกาสที่ขาดหายไปสําหรับการแปลงข้อมูลเชิงลึกและข้อได้เปรียบในการแข่งขัน

วิธีหลีกเลี่ยง: รีเฟรชพฤติกรรมความเป็นผู้นําแนวทางปฏิบัติของชุมชนและวิธีการเปิดใช้งานอย่างต่อเนื่อง ไม่พลาดความสามารถและภัยคุกคามด้าน AI ที่เกิดขึ้นใหม่

บทบาทและความรับผิดชอบในการยอมรับตัวตนเชิงรุก

การปรับใช้ตัวแทนที่ประสบความสําเร็จจําเป็นต้องมีความรับผิดชอบที่ชัดเจนในธุรกิจ ไอที และฟังก์ชันการเปลี่ยนแปลง ในขณะที่ชื่อเรื่องแตกต่างกันไปตามองค์กร กําหนดบทบาทที่เกี่ยวข้องโดยทั่วไปต่อไปนี้เป็นส่วนหนึ่งของความพร้อมขององค์กรอย่างชัดเจน

ผู้สนับสนุนระดับผู้บริหาร

ความรับผิดชอบหลัก: ทิศทาง ความชอบธรรม และการจัดลําดับความสําคัญ

  • รับผิดชอบเหตุผลเบื้องหลังการนำตัวแทนมาใช้และสื่อสารถึงความสำคัญของเหตุผลนั้น
  • ตั้งค่าความคาดหวังสําหรับการใช้งานอย่างรับผิดชอบ การทดลอง และการรับรู้คุณค่า
  • ลบตัวบล็อกขององค์กรออกและปรับเงินทุนและแรงจูงใจ

ผู้บริหารสนับสนุนพฤติกรรมที่ให้ความสำคัญกับเอเจนต์โมเดลโดยการใช้ Copilot และเอเจนต์ในงานและการตัดสินใจของตนเอง

เจ้าของธุรกิจเอเจนต์ (ต่อโดเมนหรือกรณีการใช้งาน)

ความรับผิดชอบหลัก: ค่า ผลลัพธ์ และการเริ่มนําไปใช้

  • มีหน้าที่รับผิดชอบต่อปัญหาทางธุรกิจที่เอเย่นต์ต้องจัดการ
  • กําหนดเมตริกความสําเร็จและผลลัพธ์ที่คาดหวัง
  • ตรวจสอบให้แน่ใจว่าตัวแทนถูกฝังลงในเวิร์กโฟลว์จริง ไม่ได้ทํางานเป็นโครงการด้านข้าง
  • ทําหน้าที่เป็นจุดเลื่อนระดับสําหรับการตัดสินใจทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับตัวแทน

บทบาทนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าความคิดริเริ่มของตัวแทนยังคงนําธุรกิจไม่ใช่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี

ศูนย์ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน (CoE)

ความรับผิดชอบหลัก: การเปิดใช้งาน มาตรฐาน และขนาด

CoE ทําหน้าที่เป็นแกนหลักสําหรับการนําไปใช้อย่างยั่งยืน โดยจัดหาแนวปฏิบัติและการสนับสนุนขณะช่วยให้ทีมสามารถสร้างสรรค์สิ่งใหม่ภายในองค์กร ความรับผิดชอบทั่วไปได้แก่:

  • การกําหนดรูปแบบการกํากับดูแลและการจัดส่งของตัวแทน รวมถึงการจัดลําดับความสําคัญ และสิทธิ์ในการตัดสินใจ
  • การจัดให้มีมาตรฐาน รูปแบบ และคําแนะนําสําหรับการสร้างและตัวแทนการดําเนินงาน
  • สนับสนุนการสร้างชุมชนและส่งเสริมแชมเปี้ยนเหตุการณ์และเส้นทางการเรียนรู้
  • การประสานงานข้ามความปลอดภัย การกํากับดูแล การดําเนินการ และการติดตามค่า
  • การดูแลและแบ่งปันเรื่องราวความสําเร็จและสินทรัพย์ที่นํากลับมาใช้ใหม่ได้

CoE ไม่ได้สร้างทุกอย่างจากส่วนกลาง เมื่อถึงระดับที่สูงขึ้น จะช่วยให้การดำเนินการแบบรวมศูนย์มีมาตรฐานที่สอดคล้องกัน

แพลตฟอร์มและผู้นําด้าน IT

ความรับผิดชอบหลัก: ความพร้อมทางเทคนิคและความน่าเชื่อถือ

  • ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแพลตฟอร์ม สภาพแวดล้อม และการรวมพร้อมสําหรับสถานการณ์ของตัวแทน
  • จัดแนวสถาปัตยกรรม ข้อมูลประจําตัว การเข้าถึงข้อมูล และแนวทางปฏิบัติวงจรชีวิต
  • ร่วมมือกับ CoE เพื่อปฏิบัติการรักษามาตรฐานและยาม

บทบาทนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการนำเทคโนโลยีตัวแทนไปใช้นั้นจะปลอดภัยและขยายขอบเขตได้อย่างยั่งยืน

คู่ค้าด้านความปลอดภัย ความเสี่ยง และการปฏิบัติตามข้อบังคับ

ความรับผิดชอบหลัก: ความไว้วางใจและข้อจำกัด

  • กําหนดการใช้งานที่ยอมรับได้ ขอบเขตข้อมูล และท่าทางความเสี่ยง
  • ให้คําแนะนําเกี่ยวกับสิทธิในการตัดสินใจและเส้นทางการเลื่อนระดับสําหรับการปกครองตนเองของตัวแทน
  • ทำหน้าที่เป็นพันธมิตรในช่วงต้นของกระบวนการ แทนที่จะเป็นที่กีดขวางในขั้นตอนสุดท้าย

ในองค์กรที่สมบูรณ์ ฝังบทบาทเหล่านี้ลงในแบบจําลอง CoE แทนการใช้ผู้ตรวจสอบภายนอก

ผู้นำฝ่ายปฏิบัติการและการสนับสนุน

ความรับผิดชอบหลัก: เรียกใช้การดําเนินการ ปรับปรุงความน่าเชื่อถือ และขับเคลื่อนการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

  • ดูแลวงจรชีวิตหลังการปรับใช้ของเอเจนต์
  • กําหนดแบบจําลองการสนับสนุนตามความสําคัญของตัวแทน (ประสิทธิภาพ, แผนก, ภารกิจที่สําคัญ)
  • ตรวจสอบสุขภาพ การใช้งาน เหตุการณ์ และประสิทธิภาพการทํางาน
  • ขับเคลื่อนการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องโดยใช้การวัดและส่งข้อมูลทางไกล คําติชม และข้อมูลเชิงลึกด้านการดําเนินงาน
  • ตัดสินใจว่าจะหยุดชั่วคราว ย้อนกลับ ปรับปรุง หรือเกษียณตัวแทนเมื่อใด

หากไม่มีความเป็นเจ้าของการดำเนินงานที่ชัดเจน ความเชื่อมั่นในการรับเอาเอเจนต์ที่สามารถปรับขยายได้มาใช้จะลดลงอย่างรวดเร็ว

แชมเปี้ยนและผู้นําชุมชน

ความรับผิดชอบหลัก: การเริ่มนําไปใช้ ความมั่นใจ และการเรียนรู้แบบเพื่อน

  • ทําหน้าที่เป็นจุดติดต่อท้องถิ่นที่เชื่อถือได้ในหน่วยธุรกิจ
  • ที่ปรึกษา ผู้ใช้ใหม่และผู้สร้าง
  • แชร์การเรียนรู้ รูปแบบ และเรื่องราวความสําเร็จ
  • ให้ข้อเสนอแนะจากภาคสนามไปยัง CoE

แชมเปี้ยนมีบทบาทสำคัญในการทำให้งานที่ผู้ช่วยตัวแทนมีส่วนร่วมเป็นปกติและการรักษาแรงขับเคลื่อน

การสร้างศูนย์ตัวแทนแห่งความเป็นเลิศ (CoE)

CoE สำหรับเอเจนต์มีโครงสร้างโดยไม่มีความแข็งแรง วัตถุประสงค์ไม่ใช่การควบคุม แต่ความสามารถในการทําซ้ํา ความมั่นใจและการปรับมาตราส่วน

ศูนย์ความเป็นเลิศ (CoE) ที่มีประสิทธิภาพโดยทั่วไปแล้ว:

  • มีขนาดเล็กและข้ามฟังก์ชันการทํางาน (ธุรกิจ ไอที ความปลอดภัย การเปลี่ยนแปลง)
  • รับผิดชอบที่วิธีการนำเอเจนต์ไปใช้ให้สำเร็จ ไม่ใช่การเลือกสร้างเอเจนต์ตัวไหน
  • ดำเนินงานเป็นบริการและศูนย์กลางการเปิดใช้งาน ไม่ใช่คอขวด
  • ทํางานอย่างใกล้ชิดกับชุมชนและแชมเปี้ยนเพื่อขยายการเรียนรู้

เมื่อสร้าง CoE เริ่มต้นด้วยการกําหนดความรับผิดชอบอย่างชัดเจนสําหรับ:

  • การรับข้อมูลและจัดลำดับความสำคัญ: วิธีเสนอ ประเมิน และเรียงลำดับความคิด
  • แบบจําลองการดําเนินงานและสิทธิ์ในการตัดสินใจ: สิ่งที่ต้องจัดการจากส่วนกลางและทีมปริมาณงานใดภายในโดเมนสามารถจัดการและตัดสินใจด้วยตนเองได้
  • การเปิดให้ใช้งานและการเลี้ยงดูชุมชน: เส้นทางการเรียนรู้ การเตรียมความพร้อม การสนับสนุนแชมป์ แฮกกาธอน และการแสดง
  • มาตรฐานและการนำกลับมาใช้: รูปแบบที่แนะนำ เทมเพลต และแนวทางป้องกัน เพื่อเร่งการส่งมอบ
  • สัญญาณการปรับใช้และค่า: วิธีการตรวจสอบและแชร์การใช้งาน ความมั่นใจ และผลลัพธ์

องค์กรส่วนใหญ่พัฒนาผ่านขั้นตอน:

  • ระยะแรก: ศูนย์ความเชี่ยวชาญขนาดเล็กส่วนกลางให้คำแนะนำและการประสานงานแบบปฏิบัติจริง
  • ระดับพัฒนาการกลาง: CoE กำหนดมาตรฐานโดยที่หน่วยธุรกิจดำเนินการโดยได้รับการสนับสนุน
  • ความครบกําหนดสูง: CoE มุ่งเน้นที่สุขภาพของระบบนิเวศ เช่น ชุมชน การเรียนรู้ การกํากับดูแล และวิวัฒนาการ ในขณะที่นวัตกรรมเกิดขึ้นอย่างกว้างขวางทั่วทั้งองค์กร

ดูแลชุมชน

องค์กรที่ทํางานด้วยประสิทธิภาพสูงจะดูแลชุมชนการปรับใช้ AI โดยเจตนาโดย:

  • การกําหนดวัตถุประสงค์และเป้าหมายของชุมชน: ล้างเจตนา สอดคล้องกับผลลัพธ์ทางธุรกิจ และมาตรการความสําเร็จที่ใช้ร่วมกัน
  • การสนับสนุนและเพิ่มประสิทธิภาพให้กับแชมเปี้ยน: การจดจํา การเข้าถึงการเปิดใช้งาน และอิทธิพลต่อคําแนะนําและมาตรฐาน
  • การเตรียมความพร้อมอย่างต่อเนื่อง: จุดเข้าใช้งานที่มีโครงสร้างสําหรับผู้ใช้ใหม่และผู้สร้างใหม่ดังนั้นการเติบโตจึงไม่เจือจางคุณภาพ
  • การแชร์เรื่องราวความสําเร็จ: สร้างคุณค่าให้มองเห็นได้และเกี่ยวข้องเพื่อสร้างความเชื่อมั่นและแรงจูงใจ
  • การจัดงานแฮ็กคาธอนและความท้าทาย: พื้นที่ปลอดภัยสำหรับการทดลอง เรียนรู้ และแสดงแนวคิดใหม่ ๆ
  • การตรวจสอบสุขภาพของชุมชน: การเข้าร่วม ความคิดเห็น การสนับสนุน และสัญญาณการเรียนรู้ที่นำไปสู่การปรับปรุงตลอดเวลา

เรียนรู้เพิ่มเติม: สร้างชุมชน Copilot Studio ที่เจริญรุ่งเรือง

จุดเริ่มต้นที่ใช้งานได้จริง

องค์กรในระยะแรกของการนําไปใช้สามารถทําให้ความคืบหน้าได้อย่างรวดเร็วโดยมุ่งเน้นไปที่สัญญาณไม่ใช่ปรับขนาด:

  • สร้างคําบรรยายที่ใช้ร่วมกัน: กําหนดในภาษาธรรมดาว่า "ตัวแทนแรก" มีความหมายสําหรับองค์กรของคุณและที่ตัวแทนสามารถสร้างค่าได้อย่างปลอดภัยก่อน
  • ช่วยให้เกิดการสร้างแบบจําลองผู้นําที่มองเห็นได้: กระตุ้นให้ผู้นําใช้ Microsoft Copilot ในการทํางานประจําวัน และพูดคุยอย่างเปิดเผยเกี่ยวกับวิธีการเปลี่ยนผลผลิตและการตัดสินใจ
  • สร้างชุมชนแห่งการปฏิบัติ: ก่อตั้งพื้นที่ใน Teams หรือ Viva Engage สำหรับการสนทนาเกี่ยวกับ AI และเอเจนต์ แชร์ทรัพยากรการเรียนรู้ การสาธิต และการทดลองในช่วงต้น
  • ระบุและสนับสนุนแชมเปี้ยน: จดจําบุคคลที่ช่วยเหลือผู้อื่นอย่างเป็นธรรมชาติ ทดลอง Microsoft Copilot, Agent Builder และ Copilot Studio และแชร์การเรียนรู้ ให้พวกเขามีวิสัยทัศน์ การเข้าถึง และสิทธิในการมีส่วนร่วมในการกำหนดแนวทาง
  • เฉลิมฉลองและแบ่งปันเรื่องราวความสําเร็จ: เน้นบ่อยครั้งถึงชัยชนะและบทเรียนเล็ก ๆ ที่ได้เรียนรู้ การเล่าเรื่องช่วยเสริมความมั่นใจและทําให้การนํามาใช้เป็นที่จับต้องได้

ใช้เสานี้ในทางปฏิบัติ

ความพร้อมขององค์กรมักกําหนดขีดจํากัดสําหรับการปรับใช้ AI

เมื่อการนําไปใช้ของคุณมีความสมบูรณ์:

  • การเปลี่ยนการเปิดใช้งานจากการฝึกอบรมเครื่องมือสู่การชี้แจงพฤติกรรมและบทบาท
  • วิวัฒนาการสิทธิในการตัดสินใจเมื่อความเป็นอิสระของตัวแทนเพิ่มขึ้น
  • สร้างความสมดุลในการทดลองทางวัฒนธรรมด้วยการมีความรับผิดชอบ

ความพร้อมขององค์กรที่แข็งแกร่งหมายความว่าคุณสามารถใช้ตัวแทน AI ได้อย่างมั่นใจและสม่ําเสมอ วิธีนี้ปลดล็อกค่าทั่วทั้งองค์กรแทนที่จะอยู่ในกระเป๋าที่แยกจากกัน

บทสรุป

คุณสํารวจเสาหลักทั้งหมดของแบบจําลองความสมบูรณ์ของการปรับใช้ AI ตัวแทน: กลยุทธ์และประสบการณ์ AI, กลยุทธ์ทางธุรกิจ, การกํากับดูแล AI และการรักษาความปลอดภัย, เทคโนโลยีและข้อมูลและองค์กรและวัฒนธรรม เสาเหล่านี้จะให้เฟรมเวิร์กที่ครอบคลุมสําหรับการประเมินและความก้าวหน้าความสามารถของตัวแทน AI ขององค์กรของคุณ

พัฒนาการของความสมบูรณ์ไม่ได้เกิดขึ้นอย่างสม่ำเสมอ ส่วนต่างๆ ขององค์กรของคุณอาจก้าวหน้าในอัตราที่ต่างกัน สิ่งสําคัญคือการสร้างแนวทางปฏิบัติที่ยั่งยืนซึ่งสนับสนุนความสําเร็จในการนํามาใช้ AI ในระยะยาวทั่วทั้งองค์กรของคุณ

ทบทวนวิธีการใช้แบบจำลองการบรรลุวุฒิภาวะของการยอมรับ AI ด้วยเอเจนซี่

  • อัปเดตล่าสุดเมื่อ