MEGA Community

lgarello · ‎12-10-2023

L'intelligenza artificiale, e più specificatamente la tecnologia Deep Learning, ha il potenziale per cambiare completamente il modo in cui le aziende operano. L’Enterprise Architecture sta iniziando ad integrare questa tecnologia. Come? Ecco alcuni spunti di riflessione.

Nell'odierno panorama aziendale, frenetico e in continua evoluzione, l’enterprise architecture (EA) è diventato uno strumento cruciale per le organizzazioni, per rimanere competitive ed efficienti. Progettando e ottimizzando la struttura e i processi di un'azienda, l’EA può aiutare le aziende ad allineare i propri obiettivi, risorse e tecnologie per guidare l'innovazione e la crescita.

Tuttavia, la complessità e l’ascesa delle imprese moderne spesso pongono sfide significative ai professionisti EA. I metodi tradizionali di pianificazione e implementazione di un’attività EA possono avere bisogno di supporto per stare al passo con la velocità e la diversità delle operazioni aziendali e dei sistemi IT. È qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale (IA).

Come potente tecnologia in grado di automatizzare, analizzare e ottimizzare attività e dati complessi, l'IA può potenzialmente rivoluzionare il campo dell’EA. Sfruttando le funzionalità dell'IA come l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi predittiva, i professionisti dell’EA possono acquisire nuove informazioni sulle prestazioni, i rischi e le opportunità della loro organizzazione. Possono anche sviluppare strategie più agili e adattive che rispondono ai cambiamenti dell'ambiente aziendale e alle esigenze dei clienti.

Innovazione: come viene utilizzata l'IA nell'Enterprise Architecture?

L’Enterprise Architecture è un metodo in continua trasformazione nelle organizzazioni, che devono costantemente adattarsi al loro ecosistema: normative, aspettative dei clienti, nuove tecnologie, ecc. Questo metodo collaborativo si basa su un grafico della conoscenza che descrive i componenti e le interazioni dell'azienda e su un software tool di governance per inquadrare e orchestrare la trasformazione, rimanendo agile.

Nell’EA, gli algoritmi classici sono utilizzati per eseguire analisi di impatto, confronti di scenari o analisi degli incidenti all'interno della struttura aziendale. Ma come si può immaginare, un business è un sistema complesso, non lineare e che coinvolge molte variabili. Per un tale sistema, è difficile modellare a priori le equazioni del suo comportamento e le regole che governano la sua evoluzione.

L'intelligenza artificiale, in particolare il Deep Learning, gioca su diversi livelli di astrazione - da cui la nozione di profondità - per estrarre significato dai dati e produrre un risultato liberandosi dalla conoscenza delle equazioni che governano il sistema.

Ecco alcuni campi di applicazione dell’IA e Deep Learning rilevanti per l’EA

Riconoscimento delle immagini

Questo permette di fotografare disegni per convertirli istantaneamente in modelli strutturati. I modelli possono essere un processo, dati, strutture applicative, reti informatiche, ecc. La conversione del disegno in un modello strutturato consente quindi di analizzarlo, ad esempio, per sapere che tali dati sensibili sono utilizzati nel quadro di un determinato processo aziendale.

Traduzione linguistica

Molte aziende devono comunicare internamente in diverse lingue: un’unica lingua di lavoro ufficiale e integrata da lingue locali permette ad ogni comunità linguistica di contribuire alla propria lingua madre. Traduzione automatica istantanea o batch funzionano bene per costruire un repository multilingue e facilitare la comunicazione interna e l'allineamento.

Trasformazione di modelli

La particolarità di ogni modello è che non è universale. I modelli sono rappresentazioni della realtà progettate per un uso particolare. Dobbiamo trasformare i modelli per produrre punti di vista diversi per i vari servizi. Si può fare affidamento su un doppio meccanismo di trasformazione, inserendo l’intelligenza artificiale per offrire opzioni che soddisfino le preoccupazioni di più utenti in azienda.

Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)

Le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (o quasi) si basano sull'analisi semantica della domanda e sulla sua approssimazione all'informazione dal sistema di riferimento [attraverso distanze vettoriali, per esempio - cf. Word2vec]. La fornitura di risultati tramite query e report rende più facile per tutti i dipendenti aziendali consultare i dati in modo che comprendano il funzionamento e la struttura, contribuendo alla loro trasformazione.

Normalizzazione dei dati

Sullo stesso principio delle tecniche di PNL, la normalizzazione dei dati rende possibile la riconciliazione dei termini e la presentazione di sintesi dei dati. In genere, si esegue la scansione della tua IS alla ricerca di applicazioni o tecnologie distribuite in tutta l'azienda. I dati grezzi conterranno duplicati e varianti - differenze di nome, errori di battitura, versioni minori di software, ecc. - o componenti non significativi che coprono le informazioni preziose. È quindi necessario estrarre una visione pulita e consolidata, metterla in prospettiva e classificare le leve gestionali dell'azienda.

Metadati e riconoscimento dei modelli di business

I nuovi strumenti cloud incorporano sempre più metadati, sia nel contesto dei big data che dell'elaborazione informatica - descrizioni di API, ETL, ecc. L'analisi semantica di questi metadati e la loro riconciliazione con le informazioni nel repository - portafogli dei processi aziendali, funzioni e prodotti - facilitano il collegamento tra i team responsabili della gestione operativa e quelli responsabili dei nuovi sviluppi e della trasformazione. È un contributo cruciale al successo dell’agilità.

Analisi dei rischi dei progetti di trasformazione

Raccogliendo dati operativi da progetti collegati a dati architettonici - scala, dominio, complessità, ramificazioni, tecnologie, scala della trasformazione, tempi e risorse ... - possiamo provare a prevedere il livello di rischio di un progetto di trasformazione. Questo rischio, naturalmente, è diverso da un'azienda all'altra e considera molti fattori, come quello della sua cultura progettuale.

Trasformare l'enterprise architecture con approfondimenti basati sull'IA: un nuovo approccio all'ottimizzazione aziendale

L'IA può essere applicata in vari modi per migliorare i progetti EA, ma la fase iniziale è particolarmente cruciale. L'utilizzo dell'IA nell'avvio di un programma di Enterprise Architecture può avere un impatto significativo rispetto ai metodi tradizionali. Senza IA, identificare le aree che hanno bisogno di miglioramento in un'organizzazione può richiedere molto tempo, risorse ed essere incline all'errore umano. Ad esempio, l'analisi manuale dei dati può solo identificare efficacemente alcuni colli di bottiglia, portando allo sviluppo di un programma di architettura aziendale che deve soddisfare pienamente le esigenze dell'organizzazione.

D'altra parte, le organizzazioni possono risparmiare tempo e risorse utilizzando l'IA nelle fasi iniziali dello sviluppo di un programma EA, ottenendo allo stesso tempo approfondimenti più accurati.

Gli strumenti di intelligenza artificiale possono analizzare in modo rapido ed efficiente grandi volumi di dati per individuare le aree che richiedono miglioramenti, come i colli di bottiglia dei processi o le aree prive di automazione.

Le aziende possono sviluppare un programma EA più efficace e su misura per le loro esigenze specifiche avendo una comprensione più precisa di queste aree. L'IA può fornire un vantaggio competitivo consentendo alle organizzazioni di costruire programmi di architettura aziendale più efficienti ed efficaci.

Come può l'IA supportare gli architetti EA nel loro lavoro quotidiano?

L'IA può aiutare in modo significativo gli architetti EA nelle loro attività quotidiane fornendo informazioni preziose, automatizzando attività ripetitive e analizzando dati complessi in tempo reale.

L'IA può essere d'aiuto fornendo agli architetti le best practice basate su analisi dei dati. Sfruttando tecniche avanzate di analisi dei dati, l'IA può identificare modelli e tendenze invisibili all'occhio umano, consentendo agli architetti di sviluppare strategie più informate ed efficaci.

Inoltre, l'IA può abilitare l'analisi dei dati multi-source in tempo reale per aiutare a prendere decisioni rapide e informate. Ad esempio, nel settore automobilistico, l'IA può utilizzare la NLP avanzata per analizzare i dati non strutturati, come le specifiche dei veicoli, le comunicazioni interne e i registri di manutenzione, per identificare informazioni chiave e tendenze.

Con queste informazioni, gli architetti possono prendere decisioni informate in base allo stato attuale del business, alle tendenze della supply chain e all'efficienza produttiva. Sfruttando l'IA per analizzare le fonti di dati interne, le aziende automobilistiche possono sviluppare efficaci strategie EA su misura per le loro esigenze specifiche e ottimizzare le loro operazioni per il successo.

Oltre a fornire informazioni preziose, l'IA può automatizzare le attività ripetitive, consentendo agli architetti di concentrarsi su attività più strategiche. Ad esempio, i chatbot basati sull'IA possono gestire le richieste di routine delle parti interessate, permettendo di lavorare su compiti più complessi come la progettazione e l'implementazione di nuovi sistemi e architetture.

L'IA può anche aiutare gli architetti a generare documentazione essenziale e a produrre report in modo più efficiente utilizzando strumenti avanzati di elaborazione del linguaggio naturale come GPT-3. Questo strumento NLP genera un testo di alta qualità che assomiglia alla scrittura umana, consentendo di automatizzare il processo di creazione di report e documenti.

Ciò consente di risparmiare tempo e sforzi preziosi, consentendo di concentrarsi su attività più strategiche e di fornire un eccellente valore al business. Integrando strumenti di IA come GPT-3 nel loro flusso di lavoro, gli architetti possono ottimizzare la loro produttività, semplificare i loro compiti e diventare più efficaci.

Prevenire il fallimento dell'EA: come l'IA può aiutare a gestire la complessità e ottimizzare il processo decisionale

I progetti EA possono fallire per vari motivi, come la mancanza di supporto da parte della leadership, la scarsa comunicazione tra le parti interessate e una comprensione inadeguata delle esigenze aziendali.

Tuttavia, uno dei motivi più comuni del fallimento di progetti EA è l'incapacità di gestire efficacemente la complessità. Con l'aumento dei big data e la crescente complessità aziendale, gli architetti EA affrontano sempre più sfide.

Qui è dove l’IA può svolgere un ruolo significativo, nel prevenire il fallimento del progetto EA. Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale possono aiutare gli architetti a gestire la complessità fornendo informazioni e identificando modelli che sarebbero difficili da rilevare utilizzando metodi tradizionali. Ad esempio, l'IA può analizzare grandi volumi di dati provenienti da fonti diverse e fornire informazioni preziose sui processi e sui sistemi aziendali.

Inoltre, può essere una risorsa preziosa per gli architetti nell'identificare e anticipare potenziali problemi che possono ostacolare il successo del progetto. Per esempio, l’IA può contrassegnare i rischi potenziali e le dipendenze che incidono sui tempi di progetto, budget, o portata. Con questa conoscenza, si può gestire in modo più efficace il rischio e prevenire il fallimento del progetto.

Oltre alla gestione del rischio, l'IA può anche migliorare il processo decisionale fornendo informazioni tempestive e accurate, permettendo agli architetti di prendere decisioni informate in modo più efficiente. Con gli strumenti basati sull'IA, gli architetti possono valutare vari scenari e prevedere il loro impatto sull'organizzazione, riducendo il rischio di decisioni sbagliate e prendendo decisioni basate su analisi di dati piuttosto che sulla singola intuizione.

Sfruttare le tecniche dell'IA per migliorare gli strumenti EA

Gli architetti aziendali possono sfruttare la potenza dell’IA per migliorare i loro strumenti e ottenere preziose informazioni sull'architettura della loro organizzazione.

Una di queste tecniche sono le reti neurali artificiali (GNN), che possono aiutare gli architetti ad analizzare dati complessi e identificare modelli e relazioni tra sistemi e processi. Sfruttando le GNN si può comprendere meglio l'architettura aziendale e ottimizzarne le prestazioni.

I sistemi di raccomandazione per l'apprendimento automatico (ML) possono essere un potente strumento per gli architetti, consentendogli di prendere decisioni consapevoli in modo sicuro. Analizzando grandi volumi di dati, i sistemi di raccomandazione ML possono classificare e raccomandare la migliore linea d'azione in base alle attuali esigenze aziendali e alle metriche di performance. Il sistema può fornire un tasso di confidenza per ogni raccomandazione, consentendo agli architetti di valutare il rischio associato a ciascuna decisione e fare scelte informate.

La strategia per immaginare il futuro dell'IA al servizio dell'Enterprise Architecture

Dovrebbe essere una promessa! Come possiamo vedere dagli esempi sopra menzionati, l’Enterprise Architecture non è immune dall'attrattiva del potenziale dell'IA. Vedremo sviluppi nel suo utilizzo negli anni a venire. Stiamo lavorando alla sua applicazione e alle sfide più difficili per le aziende: la trasformazione continua e il design dell'impresa è a prova di futuro. Ma questo richiede una potente rappresentazione (digital twin) dell'azienda e grandi volumi di dati, due driver per nuove soluzioni.

Stiamo anche lavorando a soluzioni per identificare opportunità di trasformazione e raccomandare scenari di trasformazione. Ad esempio, l'identificazione e le raccomandazioni delle strategie di migrazione al Cloud...

Considerazioni finali sul ruolo dell'IA nell'Enterprise Architecture

In conclusione, l'integrazione dell'IA nell'enterprise architecture può trasformare questo settore critico fornendo informazioni preziose, migliorando il processo decisionale e migliorando le prestazioni complessive dell'azienda. Tuttavia, affrontare i problemi di etica, sicurezza, trasparenza e spiegazione dell'IA è essenziale per garantire un uso responsabile ed efficace della stessa.

Sfruttando tecniche di intelligenza artificiale come il deep learning, la comprensione avanzata della PNL e del linguaggio, i sistemi di raccomandazione ML, il riconoscimento delle immagini e il riconoscimento dei modelli, gli architetti EA possono ottimizzare l'architettura aziendale, ridurre i rischi e aumentare le possibilità di successo del progetto.

In definitiva, l'integrazione dell'IA nell'EA non è un sostituto delle competenze umane, ma piuttosto un miglioramento, fornendo agli architetti potenti strumenti per fornire valore al business in modo più efficiente ed efficace.