فصل الاهتمامات: تحقيق توافق مثالي في إدارة القرارات

في جوهره، يتم كتابة البرمجيات لآليّة الوظائف – وبشكل أساسي من خلال سير عمل ينسق الإجراءات. الإجراء الأكثر أهمية داخل البرمجيات الذي يؤثر على نتائج الأعمال هو قرارات الأعمال.

لكن في كثير من الأحيان، يغادر الموظف الذي وضع في البداية القواعد التوجيهية للقرار البرمجي الشركة – فقط ليتم تعديل معاييره وتعديل الشفرة البرمجية وفقًا لذلك. مع مرور الوقت، يتكرر هذا النمط، ولا يعرف أحد ما لم يكن مطورًا كيف يتم اتخاذ القرار.

نتيجة لذلك، يتعذر تعديل القرارات لتحسين النتائج التجارية بسبب نقص الرؤية لما هي القواعد التجارية الحقيقية.

ادخل: إطار فصل الاهتمامات – مفهوم جديد يهدف إلى تحويل هذا النهج لتطوير التطبيقات. يجمع هذا الإطار بين الذكاء الاصطناعي (AI)، التعلم الآلي (ML)، وإدارة القرارات (DM) – جميعها استراتيجيات تمكن الشركات البرمجية من تقديم منتجات عالية الجودة إلى السوق بشكل أسرع.

قسم وتحكم

يتمحور نهج فصل الاهتمامات حول استخراج القرارات الإعلانية – تلك التي تنتج نفس الإجابة من مدخل معين – وعملية اتخاذ القرار بالذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي – تلك التي تعيد درجة احتمال وتتطور مع مرور الوقت. هذا يحرر التطبيقات من شبكة القرارات المعقدة بشكل固有، مما يفتح الطريق لزيادة الكفاءة.

لنفترض أن قطعة من البرمجيات تحتوي على عشرات خوارزميات اتخاذ القرار المختلفة داخل مصفوفة سير العمل. هدف نهج فصل الاهتمامات سيكون عزل عمليات اتخاذ القرار هذه ومعالجتها كأصول فردية، يمكن إصدارها واختبارها وتحديثها بشكل مستقل. وبذلك، قد يظهر أن نفس القرار مطلوب في حالات استخدام أخرى مثل حساب سعر تأمين، أو صياغة تقييم التأمين، أو الكشف عن أدلة على احتيال المطالبات، وغيرها.

من خلال تقسيم الأنظمة المعقدة إلى مكونات معزولة إدارة، يمكن للمطورين التركيز على تحسين الوظائف المحددة دون المساس بسلامة التطبيق ككل. وبذلك، يمكنهم بسهولة تحسين بروتوكول اتخاذ القرار الأكثر ملاءمة وتحويله بوضوح إلى الموظف الذي يحتاج في النهاية إلى وضع القواعد.

سلسلة، وفك، وتحسين

سلسلة عملية اتخاذ القرار

ميزة رئيسية لنهج فصل الاهتمامات هي قدرته على سلسلة عملية اتخاذ القرار. عندما يتم فصل القرارات عن سير العمل، يمكن للتكنولوجيا التي تعمل بها مجموعة التطبيقات الخاصة بالشركة أن تتغير حسب الحاجة دون المساس بعمليات الشركة الأوسع أو أهدافها. في النهاية، لا ينبغي أن يتطلب إدارة قرار تجاري فهمًا عميقًا لل منطق البرمجي خلف معايير القرار.

علاوة على ذلك، يمكن للشركات التكيف بسهولة مع القوى السوقية المتغيرة وتحديث عمليات اتخاذ القرار وفقًا لذلك دون الحاجة إلى تطبيق تعديلات شاملة لاحقة في سير العمل – البديل سيكون مثل إعادة بناء المنزل كله عندما يكون من الكافي إعادة بناء المطبخ.

مثل المحاسبين الذين يمكنهم إدارة المالية الشركة باستقلالية من خلال برنامج إكسل دون الحاجة إلى كتابة مواصفات أو إشراك مهندس برمجي، ينبغي أن يكون قادة الأعمال قادرين على القيام بذلك عند صياغة القرارات وتعديل معاييرهم. هذه المرونة ضرورية عند الاستجابة للاتجاهات الناشئة وتلبية احتياجات المستخدمين الجديدة.

فك التوافق بين الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي وإدارة القرارات

مع أي قطعة معزولة من منطق القرار وإدارتها كأصل شركات منفصل، يصبح دمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي المتقدمة عملية سلسة. هذا التكامل يفتح نطاقًا جديدًا من الإمكانيات – خاصة عند الجمع مع القرارات الإعلانية – مما يسمح للشركات باستخدام إمكانيات الرؤى القائمة على البيانات وصنع القرار الذكي.

تحسين المرونة والتناسب

الهدف الأساسي لقادة الأعمال هو دائمًا تسريع المنتجات الجيدة إلى السوق، ولكن نهج فصل الاهتمامات يمكن أن ينجز الكثير من ذلك.

وبشكل ملحوظ، يوفر رؤية مباشرة ومستمرة لأي قرار تجاري ومعاييره، ويمكن دمج القدرات التكنولوجية الجديدة دون الحاجة إلى إعادة بناء التطبيق الأساسي، وينشئ فرصًا لجلب الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي إلى عمليات الأعمال الأساسية. بمعنى آخر، فصل اتخاذ القرار عن التطبيقات الداخلية يعرض الشركات على طرق إضافية للتكيف والتناسب مع سوق التطبيقات البرمجية المتطورة.

أكثر من نظرية

فصل الاهتمامات هو أكثر من مفهوم نظري؛ إنه استراتيجية عملية لتعزيز حلول البرمجة منخفضة الرمز وبدون رمز، ويتغير كيفية عمل الأعمال في العصر الرقمي.

تجارب الشركات المالية، والشركات الصحية، ومصانع التصنيع، وغيرها، تظهر زيادة في الكفاءة التشغيلية، واختصار دورات التطوير، وزيادة التوافق بين خوارزميات الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي وإدارة القرارات.

توفير الشفافية للقرارات التجارية بالإضافة إلى القدرة على إدارتها بشكل مستقل عن المعايير المكتوبة في كتل شفرة معقدة يعطي الشركات ميزة تنافسية كبيرة. حقيقة أن هذا النهج لتطوير التطبيقات يعزز اعتماد أنظمة الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي هو دليل إضافي على الفكرة.

من خلال تحرير عمليات اتخاذ القرار وتعزيز التعاون بين الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي وإدارة القرارات، يمكن للشركات إطلاق عهد جديد من الابتكار، مما يغير الأعمال إلى وضع يمكنها فيه النجاح في مواجهة الاضطرابات التكنولوجية.