雲端採用架構 （CAF） 提供在 Azure 中採用 AI 解決方案的結構化程式。 此架構概述明確的步驟，其中許多適用於Microsoft Copilot 採用。
CAF AI 採用程式支援從大型企業到 初創公司的組織。 您將瞭解如何識別 AI 使用案例、選取適當的 AI 解決方案，以及建置有效的 AI 工作負載。 本指南也涵蓋治理、管理和 AI 實作安全性所需的作業程式。
圖 1。如何使用 AI 採用指引。
AI 檢查清單
使用這些 AI 檢查清單作為採用和管理 AI 的實際藍圖。 企業檢查清單協助您的組織有效擴展 AI。 啟動檢查清單可協助您快速移至生產環境，同時採用治理、管理和安全性最佳做法。
| AI 採用步驟 | 適用的 AI 技術 | 創業檢查清單 | 企業檢查清單 |
|---|---|---|---|
| AI 策略 | 副駕駛員 Azure雲服務 |
☐ 定義 AI 技術策略 | ☐ 識別 AI 使用案例 ☐ 定義 AI 技術策略 ☐ 開發 AI 數據策略 ☐ 開發負責任的 AI 策略 |
| AI 方案 | 副駕駛員 Azure雲服務 |
☐ 存取 AI 資源 ☐ 建立負責任的 AI |
☐ 評估 AI 技能 ☐ 取得 AI 技能 ☐ 存取 AI 資源 ☐ 排定 AI 使用案例的優先順序 ☐ 建立 AI 概念證明 ☐ 建立負責任的 AI ☐ 預估傳遞時程表 |
| AI 就緒 | Azure雲服務 | ☐ 建置 AI 環境 ☐ 選擇架構 |
☐ 建立 AI 治理 ☐ 建立 AI 連線能力 ☐ 建立 AI 可靠性 ☐ 建立 AI 基礎 ☐ 選擇架構 ☐ 使用 AI 設計區域 |
| 治理 AI | 副駕駛員 Azure雲服務 |
☐ 強制執行 AI 治理原則 | ☐ 評估 AI 組織風險 ☐ 文件 AI 治理政策 ☐ 強制執行 AI 原則 ☐ 監視 AI 組織風險 |
| 管理 AI | 副駕駛員 Azure雲服務 |
☐ 管理 AI 模型 ☐ 管理 AI 成本 |
☐ 管理 AI 作業 ☐ 管理 AI 部署 ☐ 管理 AI 模型 ☐ 管理 AI 成本 ☐ 管理 AI 數據 ☐ 管理 AI 商務持續性 |
| 保護 AI | 副駕駛員 Azure雲服務 |
☐ 保護 AI 資源和數據 | ☐ 發現人工智慧安全風險 ☐ 保護 AI 資源和數據 ☐ 偵測 AI 安全威脅 |