Separacja problemów: osiąganie przełomowej synergii w zarządzaniu decyzjami

Podstawą oprogramowania jest automatyzacja funkcji – co w gruncie rzeczy odbywa się za pomocą workflow, który nadzoruje działania. Najważniejsze działanie w oprogramowaniu, które wpływa na wyniki biznesowe, to decyzje biznesowe.

Często zdarza się, że pracownik, który początkowo ustanowił wytyczne dla decyzji oprogramowania, ostatecznie opuści firmę, a jego następca dostosuje kryteria i zmodyfikuje kod odpowiednio. Z czasem ten wzorzec się powtarza, i nikt poza programistą nie wie, jak jest podejmowana decyzja.

W efekcie poszukiwanie możliwości poprawy wyników biznesowych jest utrudnione przez brak widoczności, co do tego, jakie są rzeczywiste reguły biznesowe.

Wkraczają: Ramy Separacji problemów – nowy koncept mający na celu przekształcenie tego podejścia do rozwoju aplikacji. Ten framework łączy sztuczną inteligencję (AI), uczenie maszynowe (ML) i zarządzanie decyzjami (DM) – wszystkie strategie, które umożliwiają firmom oprogramowania dostarczanie wysokiej jakości produktów na rynek szybciej.

Dzielić i rządzić

Podejście separacji problemów koncentruje się wokół wyodrębnienia zarówno decyzji deklaratywnych – tych, które generują tę samą odpowiedź z określonego wejścia – jak i procesów podejmowania decyzji z użyciem AI/ML – tych, które zwracają wynik prawdopodobieństwa i dostosowują się w czasie. To uwalnia aplikacje od złożonej sieci logiki decyzyjnej, tworząc drogę do zwiększenia wydajności.

Powiedzmy, że kawałek oprogramowania zawiera dziesięć różnych algorytmów decyzyjnych w swoim zestawie workflow. Celem podejścia separacji problemów byłoby wyizolowanie tych procesów podejmowania decyzji i traktowanie ich jako odrębne aktywa, z których każde może być wersjonowane, testowane i wdrażane autonomicznie. W ten sposób może się okazać, że ta sama decyzja jest potrzebna w kilku innych przypadkach użycia, takich jak obliczanie kwoty ubezpieczenia, formułowanie oceny ubezpieczeniowej lub wykrywanie dowodów oszustwa ubezpieczeniowego itd.

Przez rozłożenie skomplikowanych systemów na zarządzalne, izolowane komponenty, deweloperzy mogą skupić się na optymalizacji konkretnych funkcjonalności bez narażania integralności całej aplikacji. W ten sposób mogą łatwo doskonalić najbardziej odpowiedni protokół podejmowania decyzji i przekazywać go w jasny sposób pracownikowi, który ostatecznie musi ustanowić reguły.

Uprościć, odblokować, udoskonalić

Uprościć proces podejmowania decyzji

Główną zaletą podejścia separacji problemów jest jego zdolność do uproszczenia procesu podejmowania decyzji. Gdy decyzje są oddzielone od workflow, technologia napędzająca pakiet aplikacji firmy może ulegać zmianom w razie potrzeby bez podważania szerszych operacji lub celów biznesowych. Przecież zarządzanie decyzją biznesową nie powinno wymagać głębokiego zrozumienia programowej logiki kodu za kryteriami decyzyjnymi.

Ponadto organizacje mogą łatwiej dostosowywać się do zmieniających się sił rynkowych i aktualizować swoje procesy podejmowania decyzji odpowiednio, bez konieczności wprowadzania rozległych, następujących po sobie modyfikacji w całym workflow – alternatywą byłoby odbudowanie całego domu, gdy wystarczyłoby odnowienie kuchni.

Podobnie jak księgowi są w stanie zarządzać finansami firmy niezależnie za pomocą Excela bez konieczności pisania specyfikacji lub zaangażowania inżyniera oprogramowania, liderzy biznesu powinni być w stanie to robić, formułując decyzje i dostosowując swoje kryteria. Ta elastyczność jest niezwykle ważna, gdy reaguje się na nowe trendy i dostosowuje się do nowych potrzeb użytkowników.

Odblokować kompatybilność między AI/ML a zarządzaniem decyzjami

Z każdym wyodrębnionym i zarządzanym segmentem logiki decyzyjnej jako odrębnym aktywem korporacyjnym, integracja zaawansowanych algorytmów AI/ML staje się bezproblemowym procesem. Ta integracja otwiera całkowicie nowy zakres możliwości – szczególnie w połączeniu z decyzjami deklaratywnymi – umożliwiając organizacjom wykorzystanie pełnego potencjału danych i podejmowania decyzji opartych na danych.

Udoskonalić elastyczność i skalowalność

Podstawowym celem liderów biznesu jest zawsze przyspieszenie lepszych produktów na rynek, ale podejście separacji problemów może osiągnąć znacznie więcej.

W szczególności umożliwia ono bezpośrednią i ciągłą widoczność każdej decyzji biznesowej i kryteriów, które ją wpłynęły, ułatwia łatwe włączanie nowych możliwości technologicznych bez konieczności przebudowy podstawowej aplikacji i tworzy możliwości, aby wprowadzić AI/ML głębiej w podstawowe operacje biznesowe. Innymi słowy, odłączenie procesu podejmowania decyzji od aplikacji wewnętrznych przedstawia firmom dodatkowe sposoby, aby dostosować się i skalować wraz z ewoluującym rynkiem aplikacji oprogramowania.

Więcej niż teoria

Separacja problemów to więcej niż pojęcie teoretyczne; jest to praktyczna strategia dla umocnienia rozwiązań o niskim kodzie i bez kodu, transformująca sposób, w jaki firmy działają w erze cyfrowej.

Przedsiębiorstwa finansowe, firmy medyczne, zakłady produkcyjne i wiele innych doświadcza zwiększonej wydajności operacyjnej, krótszych cykli rozwoju i większej kompatybilności między algorytmami AI/ML a zarządzaniem decyzjami.

Przedstawienie przejrzystości decyzjom biznesowym oraz możliwości zarządzania nimi niezależnie od kryteriów zapisanych w złożonych blokach kodu daje firmom znaczną przewagę konkurencyjną. Fakt, że to podejście do rozwoju aplikacji zwiększa przyjęcie systemów AI/ML, jest dalszym dowodem koncepcji.

Przez uwolnienie procesów podejmowania decyzji i wspieranie współpracy między AI/ML a zarządzaniem decyzjami, organizacje mogą wyzwolić nową erę innowacji, przesuwając firmy w miejsce, w którym mogą prosperować w obliczu zakłóceń technologicznych.