懸念事項の分離: 意思決定管理における画期的な相乗効果の実現

ソフトウェアはその中核として、機能を自動化するために書かれています。基本的には、アクションを調整するワークフローを通じて行われます。ビジネスの成果に影響を与えるソフトウェア内での最も重要なアクションは、ビジネス上の意思決定です。

しかし多くの場合、最初にソフトウェアに関する意思決定の指針を定めた従業員が最終的には退職することになります。その後任に基準を微調整し、それに応じてコードを変更するだけです。時間が経つにつれて、このパターンが繰り返され、開発者以外の誰も、決定がどのように行われるのかを実際には知りません。

その結果、業績を改善するために変更を加えようとすると、ビジネス ルールが実際に何であるかを認識できないという課題が生じます。

を入力 関心事の分離 フレームワーク – このアプローチをアプリケーション開発に変えることを目的とした新しい概念。このフレームワークは、 人工知能 （AI）、 機械学習 (ML)、および 意思決定管理 (DM) – ソフトウェア企業が高品質の製品をより迅速に市場に提供できるようにするすべての戦略。

分割統治

関心事の分離アプローチは、宣言的意思決定 (特定の入力から同じ答えを生成する意思決定) と AI/ML 意思決定プロセス (確率スコアを返し時間の経過とともに適応する意思決定プロセス) の両方の抽出を中心としています。これにより、アプリケーションは本質的に複雑な意思決定ロジックの網から解放され、効率の向上への道が開かれます。

あるソフトウェアの一連のワークフロー内に 10 個の異なる意思決定アルゴリズムが含まれているとします。関心事の分離アプローチの目的は、これらの意思決定プロセスを分離し、個別の資産として扱い、それぞれを自律的にバージョン管理、テスト、展開できるようにすることです。そうすることで、保険見積もりの​​計算、引受査定の策定、保険金請求詐欺の証拠の検出など、他のいくつかのユースケースでも同じ決定が必要であることが判明する可能性があります。

複雑なシステムを管理しやすい独立したコンポーネントに分割することで、開発者はアプリケーション全体の整合性を損なうことなく、特定の機能の最適化に集中できます。そうすることで、最も適切な意思決定プロトコルを簡単に磨き上げ、最終的にルールを確立する必要がある従業員にそれを明確な言葉で伝えることができます。

合理化、ロック解除、強化

意思決定プロセスを合理化する

関心事の分離アプローチの主な利点は、意思決定を合理化できることです。いつ 決定 から分離されています ワークフロー、企業のアプリケーション スイートを支えるテクノロジーは、ビジネスの広範な業務や目的を損なうことなく、必要に応じて変更できます。結局のところ、ビジネス上の意思決定を管理するには、意思決定基準の背後にあるプログラム コード ロジックを深く理解する必要はありません。

さらに、組織は、ワークフロー全体に後から大規模な変更を適用する必要がなく、市場の力の変化により簡単に適応し、それに応じて意思決定を更新できます。代替手段は、キッチンの改修で十分な場合に家全体を建て直すようなものです。

簿記が会社の財務を管理できるのと同じように 単独で 仕様を作成したり、ソフトウェア エンジニアを関与させたりする必要がなく、Excel を使用してビジネス リーダーが意思決定を策定し、基準を調整する際に同じことができるはずです。この機敏性は、新たなトレンドに対応し、新しいユーザーのニーズに対応する際に不可欠です。

AI/ML と意思決定管理の間の互換性を解放する

意思決定ロジックの任意のセグメントが別個の企業資産として抽出および管理されるため、高度な AI/ML アルゴリズムの統合がシームレスなプロセスになります。この統合により、特に宣言的意思決定と組み合わせた場合に、まったく新しい可能性の領域が開かれ、組織はデータ主導の洞察とインテリジェントな意思決定の可能性を最大限に活用できるようになります。

適応性と拡張性の強化

ビジネス リーダーの基本的な目標は常に、より優れた製品の市場投入を加速することですが、懸念事項の分離アプローチにより、それ以上のことを達成できます。

特に、あらゆるビジネス上の意思決定とそれに影響を与えた基準を直接かつ継続的に可視化し、ベース アプリケーションの全面見直しを必要とせずに新しい技術機能をシームレスに組み込むことが可能になり、AI/ML をコア ビジネス オペレーションに深く組み込む機会を生み出します。言い換えれば、意思決定を社内アプリケーションから切り離すことで、進化するソフトウェア アプリケーション市場に合わせて適応し、拡張するための追加の方法が企業に提供されます。

理論以上のもの

関心の分離は理論的な概念以上のものです。これは、ローコードおよびノー​​コード ソリューションを強化し、デジタル時代におけるビジネスの運営方法を変革するための実践的な戦略です。

金融企業、ヘルスケア企業、製造施設などは、業務効率の向上、開発サイクルの短縮、AI/ML アルゴリズムと意思決定管理の間の互換性の向上を経験しています。

ビジネス上の意思決定に透明性をもたらし、コードの複雑なブロックに書き込まれた基準とは独立して意思決定を管理できる機能により、企業は大きな競争力を得ることができます。アプリケーション開発へのこのアプローチが AI/ML システムの導入を促進しているという事実は、さらなる概念実証です。

意思決定プロセスを解放し、AI/ML と意思決定管理の間のコラボレーションを促進することで、組織はイノベーションの新時代を解き放ち、テクノロジーの混乱に直面してもビジネスを成長できる立場に変えることができます。