Huolenaiheiden erottaminen: Synergian läpimurto päätöksenteossa

Ohjelmistot on kirjoitettu ytimenään automatisoimaan toimintoja – pohjimmiltaan se tapahtuu työnkulun kautta, joka ohjaa toimintoja. Ohjelmistojen tärkein toiminta, joka vaikuttaa liiketoiminnan tuloksiin, ovat liiketoimintapäätökset.

Mutta usein työntekijä, joka alun perin määritti ohjelmistopäätöksen ohjaavat säännöt, poistuu lopulta yrityksestä – vain hänen tilalleen, joka muuttaa kriteerejä ja muuttaa koodia vastaavasti. Ajan myötä tämä kaava toistaa itseään, eikä kukaan muu kuin kehittäjä todella tiedä, miten päätös tehdään.

Seurauksena on, että yritystoiminnan tulosten parantamiseen tähtäävien muutosten pyrkimistä haastaa näkyvyys siitä, mitä liiketoiminnan säännöt todellisuudessa ovat.

Syötä Huolenaiheiden erottaminen puitekehys – uusi konsepti, jonka tarkoituksena on muuttaa tätä lähestymistapaa sovelluskehitykseen. Tämä kehys yhdistää tekoäly (AI), koneoppiminen (ML) ja päätöksen hallinta (DM) – kaikki strategiat, joiden avulla ohjelmistoyritykset voivat toimittaa korkealaatuisia tuotteita markkinoille nopeammin.

Jaa ja valloita

Huolenaiheiden erottaminen keskittyy sekä deklaratiivisten päätösten poimimiseen – ne, jotka tuottavat saman vastauksen tietystä syötteestä – että tekoälyn/ML:n päätöksentekoprosesseihin – ne, jotka palauttavat todennäköisyyspisteet ja mukautuvat ajan myötä. Tämä vapauttaa sovellukset luonnostaan ​​monimutkaisesta päätöslogiikan verkosta ja tasoittaa tietä tehokkuuden lisäämiselle.

Oletetaan, että ohjelmisto sisältää kymmenen erilaista päätösalgoritmia työnkulkumatriisissaan. Huolenaiheiden erottelun tavoitteena olisi eristää nämä päätöksentekoprosessit ja käsitellä niitä yksittäisinä resursseina, joista jokainen voidaan versioida, testata ja ottaa käyttöön itsenäisesti. Tällöin voi käydä ilmi, että samaa päätöstä tarvitaan useissa muissa käyttötapauksissa, kuten vakuutustarjouksen laskemisessa, vakuutusarvion laatimisessa tai todisteiden havaitsemisessa korvauspetoksista ja niin edelleen.

Jakamalla monimutkaiset järjestelmät hallittaviin eristettyihin komponentteihin, kehittäjät voivat keskittyä tiettyjen toimintojen optimointiin vaarantamatta koko sovelluksen eheyttä. Näin he voivat helposti hioa sopivimman päätöksentekoprotokollan ja välittää sen selkeästi työntekijälle, jonka on lopulta laadittava säännöt.

Virtaviivaista, avaa, paranna

Virtaviivaista päätöksentekoprosessia

Huolestojen erottelun ensisijainen etu on sen kyky virtaviivaistaa päätöksentekoa. Kun päätökset ovat erillään työnkulku, yrityksen sovelluspakettia käyttävä teknologia voi muuttua tarpeen mukaan heikentämättä yrityksen laajempaa toimintaa tai tavoitteita. Loppujen lopuksi liiketoimintapäätöksen hallinnan ei pitäisi edellyttää syvällistä ymmärrystä päätöskriteerien taustalla olevasta ohjelmakoodilogiikasta.

Lisäksi organisaatiot voivat helpommin sopeutua muuttuviin markkinavoimiin ja päivittää päätöksentekoaan sen mukaisesti ilman, että heidän tarvitsee tehdä laajoja, myöhempiä muutoksia koko työnkulkunsa ajan – vaihtoehto olisi kuin koko talon uudelleenrakentaminen, kun keittiöremontti riittäisi.

Aivan kuten kirjanpitäjät osaavat hoitaa yrityksen taloutta itsenäisesti Excelin avulla ilman teknisten tietojen kirjoittamista tai ohjelmistosuunnittelijan ottamista mukaan yritysjohtajien pitäisi pystyä tekemään samoin päätöksiä tehdessään ja kriteereitään muuttaessaan. Tämä ketteryys on elintärkeää, kun vastataan nouseviin trendeihin ja uusiin käyttäjien tarpeisiin.

Avaa yhteensopivuus AI/ML:n ja päätöstenhallinnan välillä

Kun mikä tahansa päätöslogiikan segmentti puretaan ja sitä hallinnoidaan erillisenä yrityksenä, kehittyneiden AI/ML-algoritmien integroinnista tulee saumaton prosessi. Tämä integraatio avaa täysin uusia mahdollisuuksia – varsinkin kun se yhdistetään deklaratiivisiin päätöksiin –, jolloin organisaatiot voivat hyödyntää dataan perustuvan oivalluksen ja älykkään päätöksenteon täyden potentiaalin.

Paranna mukautuvuutta ja skaalautuvuutta

Yritysjohtajien perustavoitteena on aina nopeuttaa parempien tuotteiden markkinoille saattamista, mutta huolenaiheiden erottamisella voidaan saavuttaa paljon enemmän.

Erityisesti se tarjoaa suoran ja jatkuvan näkyvyyden kaikkiin liiketoimintapäätöksiin ja siihen vaikuttaneisiin kriteereihin, mahdollistaa uusien teknisten ominaisuuksien saumattoman käyttöönoton ilman perussovelluksen uudistamista ja luo mahdollisuuksia tuoda tekoäly/ML syvemmälle ydinliiketoimintaan. Toisin sanoen päätöksenteon irrottaminen sisäisistä sovelluksista tarjoaa yrityksille uusia tapoja mukautua ja skaalata kehittyvien ohjelmistosovellusmarkkinoiden rinnalla.

Enemmän kuin teoria

Huolenaiheiden erottaminen on enemmän kuin teoreettinen käsite; Se on käytännöllinen strategia matalakoodin ja ilman koodia sisältävien ratkaisujen tukemiseksi, mikä muuttaa yritysten toimintaa digitaaliaikana.

Rahoitusyritykset, terveydenhuoltoyritykset, tuotantolaitokset ja monet muut kokevat lisääntynyttä toiminnan tehokkuutta, lyhyempiä kehitysjaksoja ja parempaa yhteensopivuutta AI/ML-algoritmien ja päätöksenhallinnan välillä.

Liiketoiminnan päätösten läpinäkyvyyden tarjoaminen sekä kyky hallita niitä riippumattomasti monimutkaisiin koodilohkoihin kirjoitetuista kriteereistä antaa yrityksille merkittävän kilpailuedun. Se, että tämä lähestymistapa sovelluskehitykseen lisää AI/ML-järjestelmien käyttöönottoa, on lisäosoitus konseptista.

Vapauttamalla päätöksentekoprosesseja ja edistämällä yhteistyötä AI/ML:n ja päätöstenhallinnan välillä organisaatiot voivat vapauttaa uuden innovaation aikakauden, jolloin yritykset voivat menestyä teknologisten häiriöiden edessä.