Bagaimana Kecerdasan Buatan (AI) Dapat Meningkatkan Arsitektur Perusahaan Anda

Perusahaan sedang mengalami ledakan aplikasi dan percepatan transformasi. Ini berarti arsitektur dasar mereka – yang terdiri dari interaksi antara manusia, proses, dan teknologi – tumbuh dan berubah lebih cepat dari sebelumnya. Semua ini membutuhkan pengawasan dan manajemen yang berkala.

Tantangan organisasi dan pengambilan keputusan seperti apa yang kita hadapi? Baiklah, mari kita pertimbangkan aplikasi cloud saja. Menurut Prakiraan Gartner tentang pengeluaran pengguna akhir cloud publik, belanja pengguna akhir global untuk layanan cloud publik diperkirakan tumbuh 20.4% menjadi total $678.8 miliar pada tahun 2024ⁱCloud sekarang mewakili sekitar setengah dari semua infrastruktur TI; dengan migrasi cloud yang juga terus berlanjut dengan cepat.

Selain dari berbagai lapisan infrastruktur, server, perangkat lunak yang dibuat khusus, dan solusi siap pakai yang menjaga bisnis tetap berjalan, arsitek perusahaan juga mengelola bagaimana semua itu berinteraksi dengan sistem eksternal, dengan proses, dengan orang-orang, serta berbagai dokumen dan sumber data yang menyertainya.

Sejumlah besar data teknis dan keuangan juga terus dihasilkan. Big data terus bertambah besar. Semua ini membutuhkan pemantauan yang bijaksana karena biaya dan risiko yang signifikan dipertaruhkan: tugas para arsitek.

Bagaimana AI dapat membantu Arsitek Perusahaan?

Banyak perusahaan sudah nyaman mengandalkan Kecerdasan Buatan (AI) atau pembelajaran mesin untuk meningkatkan analisis data bisnis atau alur kerja penjualan. Misalnya, sebagai bagian dari CRM mereka, atau pertahanan keamanan siber mereka.

A Laporan tahun 2024 oleh Forbes menemukan bahwa lebih dari separuh pemilik bisnis menggunakan kecerdasan buatan untuk keamanan cyber dan untuk memerangi penipuanⁱⁱKasus penggunaan utama lainnya termasuk meningkatkan komunikasi internal dan hubungan pelanggan.

Kita juga dapat menggunakan AI untuk dengan cepat menghasilkan wawasan dari kumpulan data perusahaan lainnya.

Arsitek perusahaan yang perlu mengidentifikasi tren, hambatan, dan peluang beralih ke alat termasuk algoritma, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin untuk memahami kumpulan data teknis dan strategi bisnis mereka.

AI juga memungkinkan arsitek untuk mengekstrak lapisan nilai tambahan dari struktur, koneksi ke kompleksitas arsitektur yang telah mereka luangkan waktu dan upaya untuk mendokumentasikannya.

Mereka dapat menggunakannya untuk menarik informasi dari berbagai lapisan arsitektur perusahaan, cari pola untuk 'mengisi kekosongan' dan gabungkan semua ini secara cerdas menjadi rekomendasi sehari-hari yang lugas.

Para ahli juga memperkirakan AI akan mendapatkan manfaat dari teknologi basis data grafik; sebagai sebuah artikel di Pekan Informasi menjelaskan “Masa depan AI berfokus pada pemodelan grafik. Grafik mengkodekan kecerdasan dalam bentuk model yang menjelaskan konteks terkait di mana keputusan cerdas dieksekusiⁱⁱⁱ. "

Keputusan Bisnis Digital yang Lebih Cepat

AI adalah matematika, bukan sihir. AI sangat bergantung pada data dan didasarkan pada pola serta hubungan dalam data.

Unggah spreadsheet aplikasi, siklus hidup, atau data keuangan dan tautkan konten arsitektur lainnya di ABACUS dan mesin AI/pembelajaran mesin Meminta ABACUS akan menggunakan kumpulan data ini untuk memberikan prediksi kuantitatif nilai-nilai yang seharusnya ada di sel-sel kosong. Misalnya, jika sel untuk rekomendasi WAKTU aplikasi (Toleransi, Investasi, Migrasi, Eliminasi) kosong, Meminta ABACUS dapat menyarankan rekomendasi.

Dan dalam contoh di bawah ini, jika kita tidak yakin departemen mana yang memiliki atau menggunakan Aplikasi 944, Meminta ABACUS dapat menganalisis data kami dan menyarankan dengan keyakinan lebih dari 96% bahwa itu milik Departemen AS 11.

Mesin rekomendasi AI “Tanya ABACUS" dalam ABACUS alat arsitektur perusahaan

Kasus Penggunaan AI dalam Arsitektur Perusahaan

• Entri data yang lebih efisien, dan kualitas data yang lebih baik: AI dan pembelajaran mesin menyarankan nilai untuk sel kosong
• Menetapkan kepemilikan dengan cepat: di mana aplikasi baru secara logis dapat ditempatkan, dikelola, atau mendukung fungsi atau tim
• Memusatkan perhatian pada sistem yang sudah usang
• Mengidentifikasi kapan dua sistem berperilaku dengan cara yang serupa; haruskah keduanya digabungkan?
• Menunjukkan di mana aplikasi atau teknologi dapat mendukung proses utama
• Mengidentifikasi aplikasi atau proses mana yang harus memiliki peringkat kekritisan atau risiko yang tinggi
• Mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan proses
• “Deteksi anomali”: mengidentifikasi nilai yang tidak terduga atau outlier dalam kumpulan data

Analisis Prediktif & Rekomendasi Arsitektur Perusahaan

Meminta ABACUS menggunakan analisis prediktif, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan penemuan data cerdas.

Ini pertama kali diperkenalkan di ABACUS pada tahun 2019 dan telah diperluas dan disempurnakan dengan rilis baru.

Meminta ABACUS mudah diaktifkan dan dikonfigurasi di dalam browser. Interval pelatihan dan parameter lainnya juga dapat disesuaikan dengan mudah. ​​Misalnya, pengguna dapat mengatur jumlah minimum entitas dari jenis tertentu yang diperlukan sebelum Meminta ABACUS akan memasukkannya ke dalam set pelatihannya.

Saran yang dihasilkan AI dalam ABACUS muncul dalam teks abu-abu muda. Tingkat keyakinan ditunjukkan oleh warna batas sel: hijau untuk keyakinan tinggi (misalnya, di atas 97%) dan merah untuk keyakinan rendah (misalnya, di bawah 30%). Pengguna dapat menyesuaikan ambang batas ini sesuai keinginan mereka.

Misalnya, Meminta ABACUS mungkin menunjukkan bahwa pemilik aplikasi baru adalah “Jemima Scott”, dengan kemungkinan 94.5%.

Jika Anda setuju dengan saran tersebut, Anda dapat memilih untuk menerimanya, dan hubungan kepemilikan tersebut akan ditambahkan ke repositori Anda. Dengan cara ini, kita dapat menggabungkan kecerdasan buatan dan kecerdasan manusia. Meminta ABACUS mengusulkan nilai-nilai yang dapat ditinjau oleh arsitek, yang mungkin mempertimbangkan politik, konteks, dan rencana masa depan. Penting untuk dicatat bahwa Meminta ABACUS hanya memberikan saran dan arsitek tetap memegang kendali akhir atas penerapan rekomendasi AI.

Menggabungkan AI dan Analisis Arsitektur Perusahaan

Kami juga telah menambahkan kemampuan untuk menggabungkan Meminta ABACUS saran langsung ke dalam perhitungan dan alur kerja.

Contoh di bawah ini menunjukkan sebuah contoh sederhana, algoritma tanpa kode di ABACUS, di mana rata-rata rekomendasi aplikasi digabungkan ke proses yang didukungnya. Namun, ketika rekomendasinya kosong, Meminta ABACUS dapat memasukkan rekomendasi yang disarankan, tetapi hanya jika keyakinannya setidaknya 99% (atau di atas ambang batas yang ditetapkan).

ABACUS Menyediakan alat bagi arsitek untuk memanfaatkan AI dan pembelajaran mesin guna secara otomatis mengisi data yang hilang dalam repositori Anda. Fungsionalitas ini dapat diskalakan di seluruh kumpulan data besar: arsitek dapat menggunakan algoritma untuk mengontrol parameter saran, memastikan hanya data yang paling relevan dan berkeyakinan tinggi yang terintegrasi.

Perusahaan Bertenaga AI

Setiap perusahaan berbeda. Demikian pula, tidak ada dua "otak AI" yang sama.

The Meminta ABACUS Mesin AI belajar dan beradaptasi dengan perusahaan itu sendiri, karena merujuk pada repositori khusus Anda yang didukung oleh ABACUS' basis data grafik yang dapat dikonfigurasi.

Ketika tim arsitektur menerima atau menolak rekomendasi, dan menambahkan data, Meminta ABACUS juga belajar dan menyesuaikan diri, meningkatkan kekuatan prediktifnya.

Dengan pematangan bersama repositori arsitektur perusahaan, mesin AI akan merujuk konteks data dan keputusan bisnis, secara proaktif membuat koneksi, mengisi kumpulan data yang tidak lengkap, dan merekomendasikan tindakan selanjutnya.

Manfaat ABACUS Arsitektur Perusahaan AI

• Ulasan manusia: daripada menganggap tebakan sebagai fakta, Meminta ABACUS menyediakan interval kepercayaan yang menunjukkan seberapa besar kemungkinan prediksi tersebut benar. Nilai dapat ditinjau oleh pengguna, yang mungkin mempertimbangkan kondisi politik, konteks, dan rencana masa depan.
• Pembelajaran berkelanjutan: saat Anda memperbarui data, mesin terus belajar dari pembaruan tersebut, dan menyesuaikan prediksinya.
• Pemahaman kontekstual: hasil AI di ABACUS didasarkan pada pemahaman struktural data dalam arsitektur Anda; ini adalah pendekatan yang berbeda dengan model bahasa besar (LLM) yang bekerja dengan memprediksi kata berikutnya yang mungkin dalam sebuah kalimat
• Tidak ada masalah hak cipta: Meminta ABACUS adalah model kepemilikan yang dilatih berdasarkan data di repositori arsitektur organisasi Anda sendiri, yang Anda kendalikan. Oleh karena itu, model ini tidak akan melanggar materi berhak cipta publik atau pribadi eksternal.

ⁱGartner Memprediksi Pengeluaran Pengguna Akhir Cloud Publik di Seluruh Dunia Akan Mencapai $679 Miliar pada Tahun 2024

ⁱⁱ Bagaimana Bisnis Menggunakan Kecerdasan Buatan pada Tahun 2024 

ⁱⁱⁱ AI Berbasis Grafik Memasuki Arus Utama Perusahaan