Adskillelse av bekymringer: Oppnå gjennombruddssynergi i beslutningsstyring

I kjernen er programvare skrevet for å automatisere funksjoner – fundamentalt gjennom arbeidsflyt som orkestrerer over handlinger. Den viktigste handlingen innen programvare som påvirker bedriftsresultater er bedriftsbeslutninger.

Men ofte er det ansatte som opprinnelig etablerte retningslinjene for et programvarebeslut, som til slutt forlater bedriften – bare for å bli erstattet av en ny ansatt som justerer kriteriene og endrer koden etter hvert. Over tid gjentar dette mønsteret seg, og ingen andre enn en utvikler vet virkelig hvordan beslutningen blir tatt.

Som resultat er det vanskelig å foreta endringer for å forbedre bedriftsresultatene, på grunn av mangelen på synlighet til hva forretningsreglene virkelig er.

Enter: Adskillelse av bekymringer-rammeverket – et nytt konsept rettet mot å transformere denne tilnærmingen til programvareutvikling. Dette rammeverket kombinerer kunstig intelligens (AI), maskinlæring (ML) og beslutningsstyring (DM) – alle strategier som muliggjør at programvarebedrifter kan levere høykvalitetsprodukter til markedet raskere.

Del og erobrer

Adskillelse av bekymringer-tilnærmingen handler om å trekke ut både deklarative beslutninger – de som genererer samme svar fra en bestemt innputt – og AI/ML-beslutningsprosesser – de som returnerer en sannsynlighetspoeng og tilpasser seg over tid. Dette frigjør applikasjoner fra det komplekse nettverket av beslutningslogikk, og åpner vei for økt effektivitet.

La oss si at et programvareprodukt inneholder ti forskjellige beslutningsalgoritmer innenfor sin arbeidsflyt. Målet med adskillelse av bekymringer-tilnærmingen ville være å isolere disse beslutningsprosessene og behandle dem som individuelle eiendommer, hver av dem kan versjoneres, testes og deployes uavhengig. Ved å gjøre dette, kan det være slik at samme beslutning er nødvendig i flere andre bruksområder, som å beregne en forsikringspris, formulere en underwriting-vurdering eller oppdage bevis for svindel, og så videre.

Ved å bryte ned komplekse systemer i håndterbare isolerte komponenter, kan utviklere fokusere på å optimalisere bestemte funksjoner uten å kompromittere integriteten til hele applikasjonen. På den måten kan de enkelt finjustere den mest passende beslutningsprotokollen og formidle den på en tydelig måte til den ansatte som til slutt må etablere reglene.

Strømlinje, lås opp, forbedre

Strømlinje beslutningsprosessen

En primær fordel med adskillelse av bekymringer-tilnærmingen er dens evne til å strømlinje beslutningsprosessen. Når beslutninger er skilt fra arbeidsflyt, kan teknologien som driver et selskaps applikasjonssuite endres som nødvendig uten å underminere bedriftens videre operasjoner eller mål. I etterkant bør det ikke være nødvendig å ha en dyp forståelse av den programmatisk kode-logikken bak beslutningskriteriene.

I tillegg kan organisasjoner enklere tilpasse seg skiftende markedskrefter og oppdatere sine beslutningsprosesser etter hvert, uten å måtte gjøre omfattende, påfølgende endringer gjennom hele arbeidsflyten – alternativet ville være å bygge om et helt hus når kjøkkenrenovering ville være nok.

Likeledes som regnskapsførere kan håndtere selskapets finansielle transaksjoner uavhengig via Excel uten å måtte skrive en spesifikasjon eller involvere en programvareutvikler, bør bedriftsledere kunne gjøre det samme når de formulerer beslutninger og justerer kriteriene. Denne fleksibiliteten er avgjørende når det gjelder å reagere på nye trender og tilpasse seg nye brukerbehov.

Lås opp kompatibilitet mellom AI/ML og beslutningsstyring

Med hver enkelt segment av beslutningslogikk trekkes ut og håndtert som en separat bedriftseiendom, blir integrering av avanserte AI/ML-algoritmer en sømløs prosess. Denne integreringen åpner opp en helt ny sfære av muligheter – spesielt når kombinerer med deklarative beslutninger – og lar organisasjoner utnytte fullt potensialet av data-drevne innsikter og intelligente beslutninger.

Forbedre tilpasningsevne og skalerbarhet

Målsettingen for bedriftsledere er alltid å akselerere bedre produkter til markedet, men adskillelse av bekymringer-tilnærmingen kan oppnå mye mer.

Blant annet gir den direkte og kontinuerlig synlighet til enhver bedriftsbeslutning og kriteriene som påvirkte den, muliggjør sømløs inkorporering av nye tekniske muligheter uten å måtte gjennomføre en omfattende revisjon av grunnapplikasjonen, og skaper muligheter for å bringe AI/ML dyptere inn i kjernen av bedriftens operasjoner. Med andre ord, å skille beslutningsprosessen fra interne applikasjoner presenterer bedrifter med flere måter å tilpasse seg og skalerer sammen med den utviklende programvareapplikasjonsmarkedet.

Mer enn en teori

Adskillelse av bekymringer er mer enn et teoretisk konsept; det er en praktisk strategi for å styrke lavkode- og ingenkode-løsninger, og transformerer hvordan bedrifter opererer i den digitale tidsalderen.

Finansbedrifter, helsefirmaer, produsentanlegg og mer, er i ferd med å oppleve økt operasjonell effektivitet, kortere utviklingscykluser og større kompatibilitet mellom AI/ML-algoritmer og beslutningsstyring.

Å gi synlighet til bedriftsbeslutninger samt evnen til å håndtere dem uavhengig av kriteriene skrevet inn i komplekse blokker av kode, gir bedrifter en betydelig konkurransefordel. Det faktum at denne tilnærmingen til programvareutvikling er i ferd med å øke adopsjonen av AI/ML-systemer, er ytterligere bevis for konseptet.

Ved å frigjøre beslutningsprosesser og fremme samarbeid mellom AI/ML og beslutningsstyring, kan organisasjoner utløse en ny æra av innovasjon, og flytte bedrifter til en posisjon der de kan trives i møte med teknologiske forstyrrelser.