Dlaczego AI powinna być częścią Twojej architektury korporacyjnej

Sztuczna inteligencja (AI) przestała być tylko obiecującą technologią, a wiele firm traktuje ją już jako kluczowy element swoich planów transformacji cyfrowej. Wraz z rosnącym znaczeniem AI w całej organizacji coraz ważniejsze staje się skuteczne podejmowanie decyzji i solidne zarządzanie ryzykiem.

Architekci korporacyjni mają wyjątkową pozycję, by wspierać tę zmianę. Integrując AI w architekturze organizacji — w obszarach zdolności, procesów, aplikacji i struktur zarządczych — pomagają przejść do działań na dużą skalę, które faktycznie przynoszą wartość. Dlatego w tym wpisie przedstawiamy praktyczne wskazówki, jak skutecznie włączyć AI do architektury korporacyjnej.

W początkowej fazie rozwój AI koncentrował się na sprawdzaniu możliwości i poszukiwaniu zastosowań. Obecnie usługi oparte na AI są bardziej dojrzałe i coraz szerzej wykorzystywane. Dostawcy oprogramowania wbudowują funkcje lub całe komponenty oparte na AI do swoich narzędzi, a organizacje coraz częściej stosują je w praktyce. W fazie upowszechniania się AI kluczowe staje się świadome, spójne i dobrze zarządzane skalowanie. Najważniejsze pytanie brzmi: „W jakich obszarach warto stosować AI i jak robić to bezpiecznie oraz skutecznie?”

Na tym etapie niezbędna staje się architektura korporacyjna (EA). Zapewnia ona strukturę i kontekst, dzięki któremu można wyjść poza pojedyncze projekty pilotażowe i uczynić z AI stabilną zdolność obejmującą całą organizację.

AI otwiera nowe możliwości dostarczania wartości klientom i optymalizacji procesów wewnętrznych organizacji.

Przykłady zastosowań:

• Ulepszanie obsługi klienta dzięki asystentom czatu i e-mail opartym na AI, które uczą się bazując na wcześniejszych interakcjach.

• Wsparcie zespołów operacyjnych poprzez rekomendacje generowane przez AI na podstawie wzorców danych w czasie rzeczywistym.

• Przyspieszanie wdrożeń i szkoleń z wykorzystaniem dynamicznych, interaktywnych interfejsów edukacyjnych.

• Szybsze tworzenie raportów i analiz rynkowych dzięki automatycznie generowanym wnioskom.

• Automatyzacja rutynowej dokumentacji, takiej jak logi incydentów, raporty zmian czy podsumowania prac serwisowych.

Rozwiązania oparte na AI przynoszą największą wartość, gdy są ściśle powiązane z konkretnymi priorytetami biznesowymi. Aby osiągnąć mierzalne efekty, organizacje potrzebują wiarygodnych danych, zespołów, które potrafią skutecznie korzystać z AI, oraz jasno określonych zasad zapewniających odpowiedzialne i zgodne z przepisami wykorzystanie tej technologii.

Gdy AI zostaje włączone w kluczowe zdolności i aplikacje, staje się dźwignią strategicznej wartości organizacji. Architekci korporacyjni odgrywają kluczową rolę w kształtowaniu tej integracji, dbając o to, by AI dostarczało rezultaty, które faktycznie przekładają się na konkretne korzyści biznesowe.

Architektura korporacyjna wyznacza kierunek wdrażania i skalowania AI w całej organizacji. W miarę przechodzenia od prostych chatbotów do zaawansowanych agentów i narzędzi do orkiestracji, EA staje się kluczowa przy wyborze najlepszego modelu wdrożenia dla każdego przypadku. Obejmuje to ocenę korzyści i ograniczeń różnych podejść, zapewnienie odpowiedniego nadzoru dla każdego zastosowania oraz wsparcie w długofalowym dostosowywaniu rozwiązań do potrzeb organizacji.

Istnieje kilka technicznych i organizacyjnych sposobów wdrażania AI:

• Bezpośrednie korzystanie z publicznych narzędzi
  Szybkie do zaadaptowania i idealne do wstępnej ideacji, ale często nieodpowiednie w branżach regulowanych lub przy wrażliwych procesach.
• Integracja przez API
  Umożliwia włączenie funkcji AI do istniejących platform i interfejsów użytkownika przy użyciu bezpiecznych połączeń API.
• Modele własne lub dostosowane (fine-tuned)
  Dają największą kontrolę i trafność w konkretnym obszarze, ale wymagają dużych nakładów na infrastrukturę, dane i zarządzanie modelem.
• Systemy AI z agentami
  Rozwiązania architektoniczne, w których autonomiczni lub półautonomiczni asystenci planują, wnioskują i działają w imieniu użytkowników, wykorzystując modele językowe (LLM). Asystenci ci potrafią rozpoznawać otoczenie, wywoływać funkcje i współpracować z innymi asystentami.

Decyzja o tym, które podejście najlepiej się sprawdzi, leży po stronie architektów korporacyjnych. Tworzą też systemy pozwalające monitorować skuteczność i kontrolować ryzyka w czasie wdrażania AI.

Aby AI była wdrażana w sposób wspierający skalowalność i zgodność z celami biznesowymi, warto uwzględnić następujące zasady i wzorce architektoniczne:

1. Dopasuj AI do celów biznesowych
   Komponenty AI nie mogą być odizolowane od celów i procesów. Powinny być powiązane ze zdolnościami biznesowymi i strumieniami wartości, aby ich rola w osiąganiu wyników była jasna. Takie podejście zapewnia spójność strategiczną i pomaga unikać eksperymentów prowadzonych w oderwaniu od całości biznesu.
2. Uwzględnij usługi AI w warstwie aplikacji
   Agenci LLM oraz API powinny być jednoznacznie przedstawione w architekturze jako usługi aplikacyjne. Następnie można je osadzić w komponentach aplikacyjnych, aby pokazać, w jaki sposób wspierają lub ulepszają konkretne zdolności operacyjne.
3. Stosuj wzorce wdrożeniowe w zależności od złożoności i potrzeby kontroli
   W zależności od przypadku użycia architekci mogą przyjmować różne wzorce oparte na agentach, takie jak:

• • Samodzielni agenci do ograniczonej, zadaniowej automatyzacji
  • Orkiestracja wielu agentów dla złożonych procesów
  • Agenci z udziałem człowieka w sytuacjach wymagających nadzoru lub ostatecznej weryfikacji

Aby dopasować rozwiązanie architektoniczne do tolerancji ryzyka, złożoności procesów i poziomu dojrzałości organizacji, warto wziąć pod uwagę następujące kwestie:

1. Projektowanie z myślą o modułowości i elastyczności
   Architektury agentowe AI korzystają z podejścia modułowego, w którym każdy agent lub usługa mogą być rozwijane, testowane i udoskonalane niezależnie. Odpowiada to zasadom EA, takim jak luźne powiązania, kontrolowane zmiany i ponowne wykorzystanie, które pomagają ograniczać złożoność wraz z rozwojem systemów.
2. Jawne modelowanie mechanizmów nadzoru
   Aby zapewnić odpowiedzialne wykorzystanie AI, modele architektoniczne powinny uwzględniać:

• • Zabezpieczenia AI, które zapobiegają niebezpiecznym lub niepowiązanym zachowaniom
  • Ustrukturyzowaną walidację odpowiedzi, aby zapewnić dokładność i adekwatność wyników
  • Propagację tokenów tożsamości do śledzenia właścicielstwa, uprawnień i ścieżki audytu w ramach zautomatyzowanych kroków

ADOIT udostępnia zintegrowane funkcje AI, które wspierają architektów korporacyjnych w codziennej pracy – od generowania pomysłów po realizację na dużą skalę.

Dzięki ADOIT architekci mogą wykorzystywać AI, aby m.in.:

• Określać strategiczne wymagania w mapach drogowych opartych na zdolnościach, korzystając z analizy danych z repozytorium – m.in. celów przypisanych do zdolności, wykrytych luk oraz potrzeb transformacyjnych.

• Oceniać dopasowanie aplikacji do wymagań biznesu i IT oraz rekomendować dla nich strategie inwestycyjne w oparciu o kryteria TIME (tolerowanie, inwestowanie, migracja lub eliminowanie).

• Wspierać planowanie rozwoju aplikacji dzięki rekomendacjom opartym na danych o ewolucji, uwzględniając ocenę dopasowania, priorytety strategiczne i strategie inwestycyjne.

• Analizować diagramy architektury i otrzymywać inteligentne sugestie dotyczące zarówno poprawności modelowania, jak i jakości treści architektonicznej.

• Sprawdzać daty końca wsparcia elementów oprogramowania, aby lepiej zarządzać ryzykiem technologicznym i podejmować świadome decyzje w zakresie planowania.

Dzięki otwartym standardom takim jak ArchiMate i planowaniu opartym na zdolnościach, ADOIT umożliwia architektom prowadzenie inicjatyw AI w sposób uporządkowany, przejrzysty i pewny.

AI wspiera różne obszary pracy architektów – od tworzenia dokumentacji, przez analizę środowiska aplikacji, aż po symulację zmian. Architekci mogą dzięki niej m.in.:

• Opracowywać dokumentację i raporty

• Podsumowywać wkład i decyzje interesariuszy

• Wskazywać aplikacje zbędne lub wymagające usprawnień

• Testować scenariusze i symulować zmiany w architekturze

Dzięki temu architekci korporacyjni mogą skoncentrować się na działaniach strategicznych i wnoszącym wartość doradztwie, zamiast na powtarzalnych zadaniach związanych z dokumentacją.

Mapa zdolności dla lotniska w ADOIT

Aby skutecznie wdrażać AI, architekci korporacyjni powinni korzystać z uporządkowanej mapy drogowej. Dzięki podejściu krok po kroku można zachować spójność architektury i zapewnić długofalowe efekty.

Stwórz perspektywy i wizualizacje, które jasno pokażą potencjał i ograniczenia AI. Odnieś je do kluczowych czynników biznesowych, celów i analiz, aby skuteczniej prowadzić rozmowy z interesariuszami.

Przekładaj cele i kluczowe motywatory na konkretne działania. Dopasuj możliwości AI do obecnych zdolności i strumieni wartości, a następnie powiąż je z wymiernymi efektami biznesowymi.

Przedstawiaj przypadki użycia AI jako wymagania strategiczne powiązane ze zdolnościami biznesowymi i komponentami aplikacyjnymi. Wykorzystaj planowanie oparte na zdolnościach, aby je oceniać. Aby zidentyfikować potencjał AI, oceniaj zdolność po zdolności. W razie potrzeby modeluj wewnętrzne elementy, takie jak powiązane role biznesowe, procesy, obiekty danych, komponenty aplikacyjne, sprzęt i oprogramowanie systemowe.

Model operacyjny zdolności lotniska w obszarze „Obsługi pasażerów”

Ukierunkowana ocena potencjału AI zaczyna się od przeanalizowania każdej zdolności biznesowej poprzez pytania takie jak:

• Jakie role biznesowe lub aktorzy wykonują ręczne, powtarzalne lub wymagające decyzji zadania, które mogłyby zyskać na wsparciu AI?

• Czy istnieją procesy biznesowe, które obejmują duże ilości treści, decyzji lub wyjątków, a które AI mogłaby pomóc zautomatyzować lub usprawnić?

• Czy zdolność obejmuje nieustrukturyzowane lub rozproszone dane (np. e-maile, dokumenty, logi), które AI mogłaby uporządkować, podsumować lub uczynić możliwymi do przeszukiwania?

• Czy istnieją istniejące komponenty aplikacyjne, które można rozszerzyć o API lub usługi AI, aby zapewnić nową funkcjonalność lub lepszą interakcję z użytkownikiem?

• Czy są urządzenia, sprzęt lub usługi technologiczne, które można by monitorować, konfigurować lub interpretować w bardziej inteligentny sposób dzięki interfejsom lub agentom AI?

Te pytania stanowią podstawę do uporządkowanej analizy dopasowania i wpływu AI, opartej na najlepszych praktykach modelowania architektonicznego.

Zdefiniuj polityki biznesowe, ograniczenia i mechanizmy kontrolne. Powiąż je z rolami biznesowymi, obiektami danych i komponentami aplikacyjnymi, aby zapewnić odpowiedzialne i możliwie do rozliczenia wdrożenie AI.

Przygotuj mapę drogową, która pomoże Ci wdrażać AI w priorytetowych zdolnościach biznesowych etapami. Skorzystaj przy tym z przestrzeni roboczych ADOIT do planowania opartego na zdolnościach.

Sprawdź: Zajrzyj na nasz blog, aby dowiedzieć się, jak tworzyć skuteczne mapy drogowe.

Wraz z rozwojem możliwości AI, zmianami regulacji i potrzeb biznesowych, musi ewoluować także Twoja architektura. Regularnie przeglądaj i aktualizuj swoje priorytety dotyczące zdolności oraz ich wewnętrzne elementy – takie jak powiązane procesy, role, aplikacje i dane. Dostosowuj widoki, aby odzwierciedlały nowe luki i możliwości, a mapy drogowe koryguj tak, by zawsze odpowiadały aktualnej sytuacji.

AI szybko staje się fundamentem strategii cyfrowej. To właśnie architektura korporacyjna daje narzędzia, by wykorzystać jej potencjał w sposób celowy, uporządkowany i pod kontrolą.

Korzystając z odpowiednich ram architektonicznych i platform takich jak ADOIT, można przeprowadzić organizację od eksperymentów do pełnego wdrożenia, tak aby AI stała się realnym wsparciem strategicznym, a nie pojedynczym, oderwanym projektem.