Pemisahan Keprihatinan: Mencapai Sinergi Terobosan dalam Manajemen Keputusan

Di intinya, perangkat lunak ditulis untuk mengotomatisasi fungsi – secara fundamental melalui alur kerja yang mengatur tindakan. Tindakan paling penting dalam perangkat lunak yang memengaruhi hasil bisnis adalah keputusan bisnis.

Namun, seringkali, karyawan yang awalnya menetapkan aturan pembimbing untuk keputusan perangkat lunak akan meninggalkan perusahaan – hanya untuk digantikan oleh penggantinya yang menyesuaikan kriteria dan mengubah kode sesuai dengan itu. Seiring waktu, pola ini berulang, dan tidak ada yang lain selain pengembang yang benar-benar tahu bagaimana keputusan dibuat.

Akibatnya, upaya untuk membuat perubahan untuk meningkatkan hasil bisnis terhambat oleh kurangnya visibilitas terhadap apa yang sebenarnya adalah aturan bisnis.

Masuklah: Kerangka Pemisahan Keprihatinan – konsep baru yang bertujuan untuk mengubah pendekatan pengembangan aplikasi ini. Kerangka ini menggabungkan kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), dan manajemen keputusan (DM) – semua strategi yang memungkinkan bisnis perangkat lunak untuk mengirimkan produk berkualitas tinggi ke pasar lebih cepat.

Bagi dan Taklukkan

Pendekatan pemisahan keprihatinan berpusat pada ekstraksi keputusan deklaratif – yang menghasilkan jawaban yang sama dari input tertentu – dan proses pengambilan keputusan AI/ML – yang mengembalikan skor probabilitas dan beradaptasi seiring waktu. Ini membebaskan aplikasi dari jaringan logika keputusan yang kompleks, membuka jalan bagi peningkatan efisiensi.

Bayangkan sebuah perangkat lunak yang berisi sepuluh algoritma keputusan yang berbeda dalam array alur kerjanya. Tujuan dari pendekatan pemisahan keprihatinan adalah untuk mengisolasi proses pengambilan keputusan tersebut dan memperlakukannya sebagai aset individual, masing-masing dapat di-versi, diuji, dan diterapkan secara mandiri. Dengan demikian, mungkin terjadi bahwa keputusan yang sama diperlukan dalam beberapa kasus penggunaan lain seperti menghitung premi asuransi, merumuskan penilaian underwriting, atau mendeteksi bukti penipuan klaim, dan seterusnya.

Dengan memecah sistem yang rumit menjadi komponen yang dapat dikelola, pengembang dapat fokus pada mengoptimalkan fungsi tertentu tanpa mengompromikan integritas aplikasi secara keseluruhan. Dengan demikian, mereka dapat dengan mudah mengembangkan protokol pengambilan keputusan yang paling tepat dan menyampaikannya dengan jelas kepada karyawan yang akhirnya perlu menetapkan aturan.

Alirkan, Buka, Tingkatkan

Alirkan Proses Pengambilan Keputusan

Kelebihan utama dari pendekatan pemisahan keprihatinan adalah kemampuannya untuk mengalirkan proses pengambilan keputusan. Ketika keputusan dipisahkan dari alur kerja, teknologi yang mendorong suite aplikasi perusahaan dapat berubah sesuai kebutuhan tanpa mengancam operasi atau tujuan bisnis yang lebih luas. Pada akhirnya, mengelola keputusan bisnis tidak harus memerlukan pemahaman yang mendalam tentang logika kode program yang mendasari kriteria keputusan.

Lagipula, organisasi dapat lebih mudah beradaptasi dengan kekuatan pasar yang berubah dan memperbarui proses pengambilan keputusan mereka tanpa harus menerapkan modifikasi yang luas dan berikutnya di seluruh alur kerja – alternatifnya akan seperti membangun kembali seluruh rumah ketika renovasi dapur sudah cukup.

Sama seperti akuntan yang dapat mengelola keuangan perusahaan secara mandiri melalui Excel tanpa harus menulis spesifikasi atau melibatkan insinyur perangkat lunak, pemimpin bisnis juga harus dapat melakukan hal yang sama ketika merumuskan keputusan dan menyesuaikan kriterianya. Keluwesan ini sangat penting ketika merespons tren yang muncul dan memenuhi kebutuhan pengguna baru.

Buka Kompatibilitas Antara AI/ML dan Manajemen Keputusan

Dengan setiap segmen logika keputusan yang diekstrak dan dikelola sebagai aset perusahaan yang terpisah, integrasi algoritma AI/ML canggih menjadi proses yang mulus. Integrasi ini membuka kemungkinan baru – terutama ketika digabungkan dengan keputusan deklaratif – yang memungkinkan organisasi untuk memanfaatkan potensi penuh wawasan data-driven dan pengambilan keputusan cerdas.

Tingkatkan Keluwesan dan Skalabilitas

Tujuan dasar bagi pemimpin bisnis adalah selalu untuk mempercepat pengiriman produk yang lebih baik ke pasar, tetapi pendekatan pemisahan keprihatinan dapat melakukan lebih banyak lagi.

Terutama, ini memberikan visibilitas langsung dan berkelanjutan ke setiap keputusan bisnis dan kriteria yang mempengaruhinya, memungkinkan integrasi kemampuan teknologi baru tanpa memerlukan perubahan besar pada aplikasi dasar, dan menciptakan peluang untuk membawa AI/ML lebih dalam ke operasi bisnis inti. Dengan kata lain, melepaskan proses pengambilan keputusan dari aplikasi internal memberikan perusahaan cara tambahan untuk beradaptasi dan berkembang seiring dengan evolusi pasar aplikasi perangkat lunak.

Lebih dari Sekadar Teori

Pemisahan keprihatinan lebih dari sekadar konsep teoretis; ini adalah strategi praktis untuk memperkuat solusi low-code dan no-code, mengubah cara bisnis beroperasi di era digital.

Perusahaan keuangan, perusahaan kesehatan, fasilitas manufaktur, dan lain-lain, mengalami peningkatan efisiensi operasional, siklus pengembangan yang lebih singkat, dan kompatibilitas yang lebih baik antara algoritma AI/ML dan manajemen keputusan.

Memberikan transparansi terhadap keputusan bisnis serta kemampuan untuk mengelolanya secara independen dari kriteria yang ditulis dalam blok kode yang kompleks memberikan perusahaan keunggulan kompetitif yang signifikan. Fakta bahwa pendekatan pengembangan aplikasi ini meningkatkan adopsi sistem AI/ML adalah bukti konsep yang lebih lanjut.

Dengan membebaskan proses pengambilan keputusan dan memfasilitasi kolaborasi antara AI/ML dan manajemen keputusan, organisasi dapat melepaskan era baru inovasi, menggeser bisnis ke posisi di mana mereka dapat berkembang di tengah gangguan teknologi.