Разделяне на загрижеността: Постигане на пробивна синергия в управлението на решения

В основата си софтуерът е написан за автоматизиране на функции – основно това е чрез работен поток, който организира действия. Най-същественото действие в софтуера, което влияе върху бизнес резултатите, са бизнес решенията.

Но често пъти служителят, който първоначално е установил ръководните правила за софтуерно решение, в крайна сметка ще напусне компанията – само за да бъде заменен, за да коригира критериите и да промени съответно кода. С течение на времето този модел се повтаря и никой друг освен разработчик не знае как се взема решението.

В резултат на това стремежът към извършване на промени за подобряване на бизнес резултатите е предизвикан от липсата на видимост за това какво всъщност представляват бизнес правилата.

Влез в Разделяне на загрижеността рамка – нова концепция, насочена към трансформиране на този подход към разработването на приложения. Тази рамка съчетава изкуствен интелект (AI), машинно обучение (ML) и управление на решенията (DM) – всички стратегии, които позволяват на софтуерните фирми да доставят висококачествени продукти на пазара по-бързо.

Разделяй и владей

Подходът за разделяне на опасенията се съсредоточава около извличането както на декларативни решения – тези, които генерират един и същ отговор от определен вход – така и на процеси за вземане на решения AI/ML – тези, които връщат вероятностен резултат и се адаптират с течение на времето. Това освобождава приложенията от присъщо сложната мрежа от логика на вземане на решения, проправяйки пътя за повишена ефективност.

Да приемем, че част от софтуера съдържа десет различни алгоритъма за вземане на решения в своя набор от работни потоци. Целта на подхода за разделяне на загрижеността би била да изолира тези процеси на вземане на решения и да ги третира като отделни активи, всеки от които може да бъде версииран, тестван и внедряван автономно. При това може да се окаже, че същото решение е необходимо в няколко други случая на употреба, като например изчисляване на застрахователна оферта, формулиране на оценка на поемане на застраховка или откриване на доказателства за измама с искове и т.н.

Чрез разбиването на сложни системи на управляеми изолирани компоненти, разработчиците могат да се съсредоточат върху оптимизирането на конкретни функционалности, без да компрометират целостта на цялостното приложение. По този начин те могат лесно да усъвършенстват най-подходящия протокол за вземане на решения и да го предадат по ясен начин на служителя, който в крайна сметка трябва да установи правилата.

Рационализирайте, отключете, подобрете

Рационализирайте процеса на вземане на решения

Основно предимство на подхода за разделяне на загрижеността е способността му да рационализира вземането на решения. Кога решения са отделени от работния процес, технологията, захранваща пакета от приложения на компанията, може да се променя според нуждите, без да подкопава по-широките операции или цели на бизнеса. В крайна сметка, управлението на бизнес решение не трябва да изисква задълбочено разбиране на логиката на програмния код зад критериите за вземане на решение.

Освен това организациите могат по-лесно да се адаптират към променящите се пазарни сили и съответно да актуализират вземането на решения, без да се налага да прилагат обширни последващи модификации в работния си процес – алтернативата би била като възстановяване на цяла къща, когато ремонтът на кухнята би бил достатъчен.

Точно както счетоводителите могат да управляват фирмените финанси независимо чрез Excel, без да се налага да пишат спецификация или да включват софтуерен инженер, бизнес лидерите трябва да могат да правят същото, когато формулират решения и коригират своите критерии. Тази гъвкавост е от жизненоважно значение, когато отговаряте на нововъзникващите тенденции и отговаряте на новите нужди на потребителите.

Отключете съвместимостта между AI/ML и Decision Management

С всеки даден сегмент от логиката за вземане на решения, извлечен и управляван като отделен корпоративен актив, интегрирането на усъвършенствани AI/ML алгоритми се превръща в безпроблемен процес. Тази интеграция отваря изцяло ново царство от възможности – особено когато се комбинира с декларативни решения – позволявайки на организациите да впрегнат пълния потенциал на управлявани от данни прозрения и интелигентно вземане на решения.

Подобрете адаптивността и скалируемостта

Основната цел за бизнес лидерите винаги е да ускорят пускането на пазара на по-добри продукти, но подходът за разделяне на концерните може да постигне много повече.

По-специално, той предоставя пряка и текуща видимост на всяко бизнес решение и критериите, които са го повлияли, позволява безпроблемно включване на нови технологични възможности, без да се налага основен ремонт на базовото приложение, и създава възможности за внасяне на AI/ML по-дълбоко в основните бизнес операции. С други думи, отделянето на вземането на решения от вътрешните приложения предоставя на компаниите допълнителни начини за адаптиране и мащабиране заедно с развиващия се пазар на софтуерни приложения.

Повече от теория

Разделянето на загрижеността е повече от теоретична концепция; това е практична стратегия за укрепване на решения с нисък код и без код, трансформираща начина, по който бизнесът работи в дигиталната ера.

Финансови предприятия, здравни фирми, производствени мощности и други изпитват повишена оперативна ефективност, по-кратки цикли на разработка и по-голяма съвместимост между AI/ML алгоритми и управление на решения.

Осигуряването на прозрачност на бизнес решенията, както и способността да се управляват независимо от критериите, записани в сложни блокове от код, предоставя на компаниите значително конкурентно предимство. Фактът, че този подход към разработването на приложения увеличава приемането на AI/ML системи, е допълнително доказателство за концепцията.

Чрез освобождаване на процесите на вземане на решения и насърчаване на сътрудничеството между AI/ML и управлението на решения, организациите могат да отприщят нова ера на иновации, измествайки бизнеса в позиция, в която могат да процъфтяват в лицето на технологични прекъсвания.