აზროვნების ლიდერები
საზრუნავთა გამიჯვნა: გადაწყვეტილების მენეჯმენტში გარღვევის სინერგიის მიღწევა
პროგრამული უზრუნველყოფა იწერება ფუნქციების ავტომატიზაციისთვის - ძირითადად ეს არის სამუშაო პროცესის მეშვეობით, რომელიც არეგულირებს მოქმედებებს. პროგრამული უზრუნველყოფის ყველაზე მნიშვნელოვანი მოქმედება, რომელიც გავლენას ახდენს ბიზნესის შედეგებზე, არის ბიზნეს გადაწყვეტილებები.
მაგრამ ხშირად, თანამშრომელი, რომელმაც თავდაპირველად დაადგინა პროგრამული უზრუნველყოფის გადაწყვეტილების სახელმძღვანელო წესები, საბოლოოდ დატოვებს კომპანიას - მხოლოდ მათი შემცვლელისთვის, რომ შეცვალოს კრიტერიუმები და შესაბამისად შეცვალოს კოდი. დროთა განმავლობაში, ეს ნიმუში მეორდება და დეველოპერის გარდა არავინ იცის, როგორ მიიღება გადაწყვეტილება.
შედეგად, ბიზნესის შედეგების გასაუმჯობესებლად ცვლილებების შეტანის მცდელობა ეჭვქვეშ აყენებს ბიზნესის წესების რეალურად წარმოჩენის ნაკლებობას.
Შეიყვანეთ შეშფოთების გამოყოფა ჩარჩო - ახალი კონცეფცია, რომელიც მიზნად ისახავს ამ მიდგომის გარდაქმნას აპლიკაციის შემუშავებაში. ეს ჩარჩო აერთიანებს ხელოვნური ინტელექტი (AI), მანქანა სწავლის (ML) და გადაწყვეტილების მართვა (DM) - ყველა სტრატეგია, რომელიც საშუალებას აძლევს პროგრამული უზრუნველყოფის ბიზნესს უფრო სწრაფად მიაწოდოს მაღალი ხარისხის პროდუქტები ბაზარზე.
Დაყავი და იბატონე
შეშფოთების მიდგომა ორიენტირებულია როგორც დეკლარაციული გადაწყვეტილების ამოღებაზე - მათ, რომლებიც წარმოქმნიან ერთსა და იმავე პასუხს გარკვეული შენატანიდან - და AI/ML გადაწყვეტილების მიღების პროცესებზე - მათ, რომლებიც აბრუნებენ ალბათობის ქულას და დროთა განმავლობაში ადაპტირდებიან. ეს ათავისუფლებს აპლიკაციებს გადაწყვეტილების ლოგიკის არსებითად რთული ქსელისგან, რაც გზას უხსნის ეფექტურობის გაზრდას.
ვთქვათ, პროგრამული უზრუნველყოფის ნაწილი შეიცავს ათ განსხვავებულ გადაწყვეტილების ალგორითმს მისი სამუშაო პროცესების მასივში. საზრუნავთა გამიჯვნის მიდგომის მიზანი იქნება გადაწყვეტილების მიღების პროცესების იზოლირება და მათი განხილვა, როგორც ცალკეული აქტივები, რომელთაგან თითოეული შეიძლება იყოს ვერსია, ტესტირება და დამოუკიდებლად განთავსება. ამგვარად, შეიძლება აღმოჩნდეს, რომ იგივე გადაწყვეტილება საჭიროა რამდენიმე სხვა გამოყენების შემთხვევაში, როგორიცაა სადაზღვევო ფასის გაანგარიშება, ანდერრაიტინგის შეფასების ფორმულირება, ან პრეტენზიების თაღლითობის მტკიცებულების აღმოჩენა და ა.შ.
რთული სისტემების მართვადი ინზოლირებულ კომპონენტებად დაყოფით, დეველოპერებს შეუძლიათ ფოკუსირება მოახდინონ კონკრეტული ფუნქციების ოპტიმიზაციაზე, საერთო აპლიკაციის მთლიანობის შელახვის გარეშე. ამგვარად, მათ შეუძლიათ ადვილად დახვეწონ გადაწყვეტილების მიღების ყველაზე შესაფერისი პროტოკოლი და მკაფიოდ გადასცენ ის თანამშრომელს, რომელსაც საბოლოოდ ესაჭიროება წესების დადგენა.
გამარტივება, განბლოკვა, გაუმჯობესება
გადაწყვეტილების მიღების პროცესის გამარტივება
საზრუნავების გამიჯვნის მიდგომის უპირველესი უპირატესობა არის მისი უნარი გადაწყვეტილების მიღების გამარტივებაში. Როდესაც გადაწყვეტილებები გამოყოფილი არიან workflow, ტექნოლოგია, რომელიც უზრუნველყოფს კომპანიის აპლიკაციების კომპლექტს, შეიძლება შეიცვალოს საჭიროებისამებრ, ბიზნესის უფრო ფართო ოპერაციების ან მიზნების შელახვის გარეშე. ყოველივე ამის შემდეგ, ბიზნეს გადაწყვეტილების მართვა არ უნდა მოითხოვდეს გადაწყვეტილების კრიტერიუმების მიღმა არსებული პროგრამული კოდის ლოგიკის ღრმა გაგებას.
უფრო მეტიც, ორგანიზაციებს შეუძლიათ უფრო ადვილად მოერგონ ცვალებად საბაზრო ძალებს და შესაბამისად განაახლონ თავიანთი გადაწყვეტილების მიღება, ვრცელი, შემდგომი ცვლილებების გამოყენების გარეშე სამუშაო პროცესში - ალტერნატივა იქნება მთელი სახლის აღდგენა, როდესაც სამზარეულოს რემონტი საკმარისი იქნება.
ისევე, როგორც ბუღალტერებს შეუძლიათ კომპანიის ფინანსების მართვა დამოუკიდებლად Excel-ის საშუალებით სპეციფიკაციის დაწერის ან პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრის ჩართვის გარეშე, ბიზნეს ლიდერებს უნდა შეეძლოთ იგივე გააკეთონ გადაწყვეტილებების ჩამოყალიბებისა და მათი კრიტერიუმების კორექტირებისას. ეს სისწრაფე სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია განვითარებად ტენდენციებზე რეაგირებისა და ახალი მომხმარებლის საჭიროებების დაკმაყოფილებისას.
განბლოკეთ თავსებადობა AI/ML-სა და გადაწყვეტილების მენეჯმენტს შორის
გადაწყვეტილების ლოგიკის ნებისმიერი მოცემული სეგმენტით, რომელიც ამოღებულია და იმართება, როგორც ცალკეული კორპორატიული აქტივი, მოწინავე AI/ML ალგორითმების ინტეგრირება ხდება უწყვეტი პროცესი. ეს ინტეგრაცია ხსნის შესაძლებლობების სრულიად ახალ სფეროს - განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც კომბინირებულია დეკლარაციულ გადაწყვეტილებებთან - რაც საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს გამოიყენონ მონაცემთა ბაზაზე დაფუძნებული შეხედულებებისა და ინტელექტუალური გადაწყვეტილების მიღების სრული პოტენციალი.
ადაპტაციის და მასშტაბურობის გაზრდა
ბიზნეს ლიდერებისთვის საბაზისო მიზანი ყოველთვის არის უკეთესი პროდუქტების ბაზარზე გატანა, მაგრამ შეშფოთების გამიჯვნის მიდგომა გაცილებით მეტის მიღწევას შეძლებს.
აღსანიშნავია, რომ ის იძლევა პირდაპირ და მუდმივ ხილვადობას ნებისმიერი ბიზნეს გადაწყვეტილების და კრიტერიუმების შესახებ, რომლებიც გავლენას ახდენდა მასზე, საშუალებას აძლევს ახალი ტექნოლოგიური შესაძლებლობების შეუფერხებლად ჩართვას საბაზისო აპლიკაციის გადახედვის საჭიროების გარეშე და ქმნის შესაძლებლობებს, რომ AI/ML უფრო ღრმად შეიყვანოთ ბიზნესის ძირითად ოპერაციებში. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, გადაწყვეტილების მიღების განცალკევება შიდა აპლიკაციებიდან კომპანიებს აძლევს დამატებით გზებს ადაპტაციისა და მასშტაბის განვითარებაზე პროგრამული აპლიკაციების ბაზრის პარალელურად.
მეტი ვიდრე თეორია
საზრუნავთა გამიჯვნა უფრო მეტია, ვიდრე თეორიული კონცეფცია; ეს არის პრაქტიკული სტრატეგია დაბალი კოდის და კოდის გარეშე გადაწყვეტილებების გასაძლიერებლად, ციფრულ ეპოქაში ბიზნესის ფუნქციონირების ტრანსფორმაციისთვის.
ფინანსური საწარმოები, ჯანდაცვის ფირმები, საწარმოო ობიექტები და სხვა, განიცდიან გაზრდილ ოპერაციულ ეფექტურობას, უფრო მოკლე განვითარების ციკლებს და უფრო დიდ თავსებადობას AI/ML ალგორითმებსა და გადაწყვეტილების მართვას შორის.
ბიზნეს გადაწყვეტილებების გამჭვირვალობის უზრუნველყოფა, ისევე როგორც მათი მართვის უნარი, კოდის კომპლექსურ ბლოკებში ჩაწერილი კრიტერიუმებისგან დამოუკიდებლად, კომპანიებს ანიჭებს მნიშვნელოვან კონკურენტულ უპირატესობას. ის ფაქტი, რომ აპლიკაციის შემუშავების ეს მიდგომა აძლიერებს AI/ML სისტემების მიღებას, კიდევ ერთი კონცეფციის დამადასტურებელია.
გადაწყვეტილების მიღების პროცესების განთავისუფლებით და AI/ML-სა და გადაწყვეტილების მენეჯმენტს შორის თანამშრომლობის ხელშეწყობით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ გააჩაღონ ინოვაციების ახალი ერა, გადაიყვანონ ბიზნესები ისეთ მდგომარეობაში, სადაც მათ შეუძლიათ აყვავდნენ ტექნოლოგიური შეფერხებების ფონზე.
