Separazione delle Preoccupazioni: Raggiungimento della Sinergia di Rottura nella Gestione delle Decisioni

Al suo nucleo, il software è scritto per automatizzare le funzioni – fondamentalmente attraverso il flusso di lavoro che orchestra le azioni. L’azione più essenziale all’interno del software che influenza i risultati aziendali sono le decisioni aziendali.

Ma spesso, il dipendente che ha inizialmente stabilito le regole guida per una decisione software lascerà eventualmente l’azienda – solo per far sì che il suo sostituto modifichi i criteri e alteri di conseguenza il codice. Nel tempo, questo modello si ripete, e nessuno, tranne uno sviluppatore, sa realmente come viene presa la decisione.

Di conseguenza, cercare di apportare modifiche per migliorare i risultati aziendali è sfidato dalla mancanza di visibilità su cosa siano realmente le regole aziendali.

Entra in scena: il framework della Separazione delle Preoccupazioni – un nuovo concetto volto a trasformare questo approccio allo sviluppo dell’applicazione. Questo framework combina intelligenza artificiale (AI), apprendimento automatico (ML) e gestione delle decisioni (DM) – tutte strategie che consentono alle aziende software di consegnare prodotti di alta qualità sul mercato più velocemente.

Dividi e Conquista

L’approccio di separazione delle preoccupazioni si concentra sull’estrazione di decisioni dichiarative – quelle che generano la stessa risposta da un determinato input – e processi decisionali AI/ML – quelli che restituiscono un punteggio di probabilità e si adattano nel tempo. Ciò libera le applicazioni dalla rete intrinsecamente complessa della logica decisionale, aprendo la strada a una maggiore efficienza.

Supponiamo che un pezzo di software contenga dieci diversi algoritmi di decisione all’interno della sua matrice di flussi di lavoro. L’obiettivo dell’approccio di separazione delle preoccupazioni sarebbe quello di isolare quei processi decisionali e trattarli come asset individuali, ciascuno dei quali può essere versionato, testato e distribuito in modo autonomo. Facendo ciò, potrebbe risultare che la stessa decisione sia necessaria in diversi altri casi d’uso, come ad esempio il calcolo di una quotazione assicurativa, la formulazione di una valutazione di underwriting o la rilevazione di prove di frode assicurativa, e così via.

Scomponendo sistemi intricati in componenti isolati gestibili, gli sviluppatori possono concentrarsi sull’ottimizzazione di funzionalità specifiche senza compromettere l’integrità dell’applicazione complessiva. In questo modo, possono facilmente perfezionare il protocollo di decisione più adatto e trasmetterlo in termini chiari al dipendente che deve stabilire le regole.

Ottimizza, Sblocca, Migliora

Ottimizza il Processo Decisionale

Un vantaggio principale dell’approccio di separazione delle preoccupazioni è la sua capacità di ottimizzare il processo decisionale. Quando le decisioni sono separate dal flusso di lavoro, la tecnologia che alimenta la suite di applicazioni di un’azienda può cambiare come necessario senza compromettere le operazioni o gli obiettivi più ampi dell’azienda. Dopotutto, la gestione di una decisione aziendale non dovrebbe richiedere una profonda comprensione della logica del codice programmatico dietro i criteri decisionali.

Inoltre, le organizzazioni possono adattarsi più facilmente alle forze di mercato in evoluzione e aggiornare di conseguenza il loro processo decisionale senza dover apportare modifiche estensive e successive in tutto il flusso di lavoro – l’alternativa sarebbe come ricostruire una casa intera quando le ristrutturazioni della cucina sarebbero sufficienti.

Proprio come i contabili possono gestire le finanze aziendali in modo indipendente tramite Excel senza dover scrivere una specifica o coinvolgere un ingegnere software, i leader aziendali dovrebbero essere in grado di fare lo stesso quando formulano decisioni e aggiustano i loro criteri. Questa agilità è vitale quando si risponde a tendenze emergenti e si soddisfano i nuovi bisogni degli utenti.

Sblocca la Compatibilità tra AI/ML e Gestione delle Decisioni

Con ogni segmento di logica decisionale estratto e gestito come un asset aziendale separato, l’integrazione di algoritmi avanzati AI/ML diventa un processo senza soluzione di continuità. Questa integrazione apre un intero nuovo regno di possibilità – soprattutto quando combinata con decisioni dichiarative – consentendo alle organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale delle informazioni basate sui dati e della gestione delle decisioni intelligente.

Migliora l’Adattabilità e la Scalabilità

L’obiettivo di base per i leader aziendali è sempre quello di accelerare la consegna di prodotti migliori sul mercato, ma l’approccio di separazione delle preoccupazioni è in grado di realizzare molto di più.

In particolare, offre una visibilità diretta e continua su ogni decisione aziendale e sui criteri che l’hanno influenzata, consente l’incorporazione senza problemi di nuove capacità tecnologiche senza richiedere un riassetto dell’applicazione di base e crea opportunità per portare AI/ML più in profondità nelle operazioni aziendali di base. In altre parole, la decoupling della gestione delle decisioni dalle applicazioni interne presenta alle aziende modi aggiuntivi per adattarsi e scalare insieme al mercato dell’applicazione software in evoluzione.

Più di una Teoria

La separazione delle preoccupazioni è più di un concetto teorico; è una strategia pratica per rafforzare le soluzioni low-code e no-code, trasformando il modo in cui le aziende operano nell’era digitale.

Le imprese finanziarie, le aziende sanitarie, le strutture di produzione e molte altre, stanno sperimentando un aumento dell’efficienza operativa, cicli di sviluppo più brevi e una maggiore compatibilità tra algoritmi AI/ML e gestione delle decisioni.

Fornire trasparenza alle decisioni aziendali, nonché la capacità di gestirle in modo indipendente dai criteri scritti in blocchi di codice complessi, concede alle aziende un significativo vantaggio competitivo. Il fatto che questo approccio allo sviluppo dell’applicazione stia aumentando l’adozione dei sistemi AI/ML è un’ulteriore prova del concetto.

Liberando i processi decisionali e favorendo la collaborazione tra AI/ML e gestione delle decisioni, le organizzazioni possono scatenare una nuova era di innovazione, spostando le aziende in una posizione in cui possono prosperare di fronte alle interruzioni tecnologiche.