Az elmúlt évben ugyanazokat a kijelentéseket hallottam a találkozókon, a felülvizsgálatokon és az építészeti fórumokon: 
 
 „Most van egy chatbotunk, most egy ügynököt telepítünk.” „Most van egy chatbotunk, most egy ügynököt telepítünk.” Ha kicsit közelebbről megnézem, a legtöbb szervezetnek valóban nincs vállalati AI-ja. Általában ez egy chatbot, vagy egy keresőasszisztens, vagy egy munkafolyamat automatizálása, vagy egy RAG rendszer. Mindezek hasznosak. Én magam építettem sok közülük. De ezek közül egyik sem önmagában képviseli a vállalati AI architektúrát. Az AI nem tulajdonság, az AI nem termék. Ki az új És a nagyméretű szervezetekben a kapacitási rétegeket fel kell építeni. enterprise capability layer Pontosan ezért jött létre az Enterprise Architecture – és különösen a TOGAF. Az igazi probléma: AI építészet nélkül Amikor a nagyvállalatokkal dolgozom, egy nagyon ismerős mintát látok. A csapatok elszigetelt LLM-pilótákat építenek az üzleti egységekben. Különböző csoportok saját vektoradatbázisokat hoznak létre. Az árnyékos AI-eszközök a kormányzáson kívül jelennek meg. Nincs következetes adattulajdonosi modell, nincs biztonsági architektúra, nincs működési modell, és nincs komoly költségellenőrzés. Ez nem innováció. Ez az építészeti adósság, amelyet valós időben hoznak létre. Miért illeszkedik a TOGAF olyan természetes módon az AI-hoz A TOGAF-t soha nem csak „IT projektekre” szánták, hanem a vállalati átalakításokra, az új képességrétegek bevezetésére, az üzleti változások ösztönzésére és a kormányzás nagyszabású érvényesítésére is. Pontosan ez a fajta átalakulás. Mit jelent az AI építése a TOGAF-val Mielőtt bármilyen modellt választanak vagy bármilyen platformot biztosítanak, a vezetésnek képesnek kell lennie arra, hogy elmagyarázza, milyen üzleti eredményeket szándékozik vezetni az AI, milyen döntéseket növelnek vagy automatizálnak, és honnan várható fenntartható előny. Onnan a beszélgetésnek az üzleti architektúrára kell haladnia.Milyen üzleti képességek változnak?Milyen munkafolyamatokat kell újratervezni?Hol kell az embereknek maradniuk a csőben?És milyen mutatók fognak valójában mozogni?Ha az AI nem térképezi az üzleti képességeket, akkor továbbra is tudományos kísérlet, nem vállalati rendszer. Nagyon gyorsan, a nehéz problémák felszínre az adat- és alkalmazásarchitektúrában. Hol van az igazság forrása? Milyen adatok táplálják a képzési, keresési és funkciórendszereket? Hogyan érvényesülnek a vonal, a minőség, a magánélet és a megfelelés? Alkalmazásoldalon, hol integrálódik az AI az alaprendszerekkel? Hol működnek az ügynökök? Hol élnek a döntéshozatali szolgáltatások? Hogyan indítják el a munkafolyamatok az intézkedéseket? Ez az, ahol sok AI kezdeményezés csendben összeomlik. Aztán jön a technológiai architektúra, ahol a legtöbb szervezet tölti az idejét – gyakran túl korán. Modellstratégia, következtetési rétegek, vektor adatbázisok, funkciótárak, szerveződés, megfigyelhetőség, GPU és CPU stratégia és költségkontrollok minden számít. De vállalati szempontból, amikor 10 000 lábról nézel, nem látod a modelleket. Ezután jön a migráció és a végrehajtás szörnyű, de nélkülözhetetlen munkája. Mely képességek mozognak először? Hogyan kerülheted el a big-bang kudarcokat? Hogyan létezhetsz együtt a meglévő platformokkal? Így válik az AI valóságossá, nem csak lenyűgözővé a demonstrációkban. És ott van a kormányzás – ami tapasztalatom szerint az, ahol a komoly programok sikeresek vagy kudarcot vallanak.A biztonság, az adatvédelem, a hozzáférés-ellenőrzés, az auditálhatóság, a kockázatkezelés és a magyarázhatóság nem választhatóak a vállalkozásokban. Végül el kell fogadnunk egy egyszerű igazságot: az AI nem egy projekt. Ez egy élő rendszer. A modellek lebegnek. Az adatok lebegnek. A költségek lebegnek. A képességek fejlődnek. Ez folyamatos építészeti irányítást igényel, nem pedig egyszeri szállítást. Amit az emberek "AI" -nek neveznek, szemben azzal, ami valójában A piacon még mindig sok a zűrzavar. A generatív AI többnyire interfészréteg. A döntés AI az, ahol a gazdasági értéket teremtik. Az ügynökök olyan operátorok, akik a munkafolyamatokon belül hajtanak végre. Ha csak egy GenAI interfészt építettél, akkor egy frontendet építettél – nem egy vállalati rendszert. 10 000 méteres kilátás A magasságból a valódi vállalati AI nagyon eltérőnek tűnik.Látja a munkafolyamatokba beágyazott döntéshozatali motorokat, az ügynököket az üzleti folyamatok szervezésében, az irányított adatokon alapuló keresést, a funkciótárakat, amelyek előrejelzéseket hajtanak végre, és a megfigyelhetőséget a költségek, a pontosság, a drift és a kockázat nyomon követésére. Ez nem egy szerszám, ez egy . new digital nervous system Az egyetlen kérdés, ami valóban számít Ha valamit építesz, és „AI”-nak nevezed, tedd fel magadnak egy egyszerű kérdést: Ez egy eszköz, vagy ez egy vállalati képesség? Ha nem térképezi a vállalati architektúrát, az üzleti képességeket, a kormányzást és az operatív modellt, akkor nem vállalati AI architektúra. Végső gondolat Az AI a vállalati architektúra legnagyobb változása a felhő óta. Ha nem közelítesz az AI-hoz a TOGAF-val - vagy legalább ugyanolyan szintű építészeti fegyelemmel - szinte biztosan lenyűgöző bemutatókkal és törékeny rendszerekkel fogsz végezni. Enterprise Architecture, AI stratégia, digitális átalakulás, technológiai vezetés, TOGAF

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

The Pragmatic Architect

Ez a hanganyag a történet eredeti nyelvén készült!

A vállalatoknak nincs AI-problémájuk, van architektúrájuk

About Author

HOZZÁSZÓLÁSOK

HANG TAGOK

EZT A CIKKET BEMUTATTA

Related Stories

The Little Shop at Fishbourne

THE LAST DAY OF NEW YORK

Hubble Protocol, a DeFi project on Solana Raises $10 Million Led By Crypto.com Capital, DCG and CMS

Of The First and Last Things: Part 1

The Little Shop at Fishbourne

THE LAST DAY OF NEW YORK

Hubble Protocol, a DeFi project on Solana Raises $10 Million Led By Crypto.com Capital, DCG and CMS

Of The First and Last Things: Part 1

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps