우려 사항 분리: 의사결정 관리에서 획기적인 시너지 효과 달성

기본적으로 소프트웨어는 기능을 자동화하도록 작성됩니다. 즉, 기본적으로 작업을 조율하는 워크플로를 통해 이루어집니다. 비즈니스 결과에 영향을 미치는 소프트웨어 내에서 가장 중요한 조치는 비즈니스 결정입니다.

그러나 처음에 소프트웨어 결정을 위한 지침 규칙을 수립한 직원이 결국 회사를 떠나는 경우가 많습니다. 후임자가 기준을 조정하고 이에 따라 코드를 변경하기 위해서만 말이죠. 시간이 지남에 따라 이 패턴은 반복되며 개발자 외에는 누구도 결정이 어떻게 내려지는지 실제로 알 수 없습니다.

결과적으로, 비즈니스 결과를 개선하기 위해 변화를 추구하는 것은 비즈니스 규칙이 실제로 무엇인지에 대한 가시성이 부족하여 어려움을 겪습니다.

들어가다 우려 사항 분리 프레임워크 – 애플리케이션 개발에 대한 이러한 접근 방식을 변화시키는 것을 목표로 하는 새로운 개념입니다. 이 프레임워크는 인공 지능 (일체 포함), 기계 학습 (ML) 및 의사결정 관리 (DM) – 소프트웨어 기업이 고품질 제품을 더 빠르게 시장에 출시할 수 있도록 지원하는 모든 전략입니다.

분열과 정복

우려 사항 분리 접근 방식은 특정 입력에서 동일한 답변을 생성하는 선언적 결정과 확률 점수를 반환하고 시간이 지남에 따라 적응하는 AI/ML 의사 결정 프로세스를 모두 추출하는 데 중점을 둡니다. 이는 본질적으로 복잡한 의사 결정 논리 웹에서 애플리케이션을 해방시켜 효율성을 높이는 길을 열어줍니다.

소프트웨어에 워크플로 배열 내에 10개의 서로 다른 결정 알고리즘이 포함되어 있다고 가정해 보겠습니다. 우려 사항 분리 접근 방식의 목표는 이러한 의사 결정 프로세스를 분리하여 개별 자산으로 처리하는 것입니다. 각 자산은 버전 관리, 테스트 및 자율적으로 배포할 수 있습니다. 그렇게 함으로써 보험 견적 계산, 인수 평가 공식화, 청구 사기 증거 탐지 등과 같은 여러 다른 사용 사례에서도 동일한 결정이 필요할 수 있습니다.

복잡한 시스템을 관리 가능한 독립된 구성 요소로 분해함으로써 개발자는 전체 애플리케이션의 무결성을 손상시키지 않고 특정 기능을 최적화하는 데 집중할 수 있습니다. 이렇게 하면 가장 적절한 의사 결정 프로토콜을 쉽게 연마하고 이를 궁극적으로 규칙을 수립해야 하는 직원에게 명확한 용어로 전달할 수 있습니다.

합리화, 잠금 해제, 향상

의사결정 프로세스 간소화

관심사 분리 접근 방식의 주요 이점은 의사 결정을 간소화할 수 있는 능력입니다. 언제 결정 로부터 분리되어 있다 워크플로우, 회사의 애플리케이션 제품군을 지원하는 기술은 비즈니스의 광범위한 운영이나 목표를 훼손하지 않고 필요에 따라 변경할 수 있습니다. 결국, 비즈니스 결정을 관리하려면 결정 기준 뒤에 있는 프로그래밍 코드 논리에 대한 깊은 이해가 필요하지 않습니다.

또한, 조직은 워크플로 전반에 걸쳐 광범위한 후속 수정을 적용하지 않고도 변화하는 시장 세력에 보다 쉽게 ​​적응하고 이에 따라 의사 결정을 업데이트할 수 있습니다. 대안은 부엌 개조만으로 충분할 때 집 전체를 재건축하는 것과 같습니다.

회계사가 회사 재정을 관리할 수 있는 것처럼 독립하여 사양을 작성하거나 소프트웨어 엔지니어의 개입 없이 Excel을 통해 비즈니스 리더는 결정을 내리고 기준을 조정할 때 동일한 작업을 수행할 수 있어야 합니다. 이러한 민첩성은 새로운 트렌드에 대응하고 새로운 사용자 요구를 수용할 때 매우 중요합니다.

AI/ML과 의사결정 관리 간의 호환성 확보

특정 의사 결정 논리 세그먼트를 별도의 기업 자산으로 추출하고 관리하면 고급 AI/ML 알고리즘을 통합하는 과정이 원활해집니다. 이러한 통합은 특히 선언적 의사결정과 결합될 때 완전히 새로운 가능성의 영역을 열어 조직이 데이터 기반 통찰력과 지능적인 의사결정의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 해줍니다.

적응성 및 확장성 향상

비즈니스 리더의 기본 목표는 항상 더 나은 제품의 출시를 가속화하는 것이지만, 우려사항 분리 접근 방식은 훨씬 더 많은 것을 달성할 수 있습니다.

특히 이는 모든 비즈니스 결정과 이에 영향을 미치는 기준에 대한 직접적이고 지속적인 가시성을 제공하고, 기본 애플리케이션을 정밀 검사할 필요 없이 새로운 기술 기능을 원활하게 통합할 수 있으며, AI/ML을 핵심 비즈니스 운영에 더 깊이 적용할 수 있는 기회를 창출합니다. 즉, 사내 애플리케이션에서 의사결정을 분리하면 기업은 진화하는 소프트웨어 애플리케이션 시장에 맞춰 적응하고 확장할 수 있는 추가적인 방법을 얻을 수 있습니다.

이론 그 이상

관심사의 분리는 이론적인 개념 그 이상입니다. 이는 로우코드 및 노코드 솔루션을 강화하고 디지털 시대에 기업이 운영되는 방식을 변화시키기 위한 실용적인 전략입니다.

금융 기업, 의료 기업, 제조 시설 등은 운영 효율성 향상, 개발 주기 단축, AI/ML 알고리즘과 의사결정 관리 간의 호환성 향상을 경험하고 있습니다.

비즈니스 결정에 투명성을 제공하고 이를 복잡한 코드 블록에 기록된 기준과 독립적으로 관리할 수 있는 능력을 제공함으로써 기업은 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 애플리케이션 개발에 대한 이러한 접근 방식이 AI/ML 시스템의 채택을 확대한다는 사실은 추가적인 개념 증명입니다.

의사결정 프로세스를 자유롭게 하고 AI/ML과 의사결정 관리 간의 협업을 촉진함으로써 조직은 혁신의 새로운 시대를 열어 비즈니스를 기술적 혼란 속에서도 성공할 수 있는 위치로 전환할 수 있습니다.