Mở khóa tiềm năng của AI: Kiến trúc doanh nghiệp năng động thúc đẩy thành công dựa trên dữ liệu như thế nào

Việc áp dụng AI đang là ưu tiên ngày càng tăng đối với doanh nghiệp, với 83% của các công ty coi công nghệ này là một thành phần quan trọng cho chiến lược của họ trong năm nay. Bối cảnh bất ổn về thuế quan và ngân sách eo hẹp càng làm nổi bật tiềm năng của AI trong việc tăng hiệu quả, khai thác thông tin chuyên sâu, cắt giảm chi phí và cuối cùng là duy trì lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, khi các tổ chức đang chạy đua áp dụng AI tạo sinh, ngày càng rõ ràng rằng thành công không chỉ phụ thuộc vào bản thân công nghệ mà còn vào nền tảng chiến lược, kiến ​​trúc mà nó được xây dựng.

Khoảng cách ngày càng tăng về khả năng hiển thị CNTT

Với 60% trong số các tổ chức ưu tiên AI tạo sinh, nhưng chỉ có 48% cảm thấy sẵn sàng áp dụng, nhu cầu về sự rõ ràng theo thời gian thực, do kiến ​​trúc dẫn dắt chưa bao giờ cấp thiết hơn thế. Nếu không có mức độ hiểu biết này, các tổ chức sẽ không cân nhắc đến chi tiêu và các khoản đầu tư không cần thiết của mình - dẫn đến nợ nần nhiều hơn. Đó là một sai lầm đau đớn đối với các tổ chức, nhưng việc thực hiện các khoản đầu tư này mà không biết công nghệ sẽ phù hợp với cấu trúc tổ chức của bạn như thế nào và những lợi ích hữu hình mà nó mang lại sẽ khiến quyết định này trở nên tồi tệ hơn.

Kiến trúc doanh nghiệp được tái sinh

Đây chính là lúc kiến ​​trúc doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng: tạo nên sợi dây liên kết giữa các sáng kiến ​​AI và kết quả kinh doanh mà chúng hướng đến, giúp các nhà lãnh đạo chuyển từ ý định sang tác động. Mặc dù khó có thể đưa ra một định nghĩa duy nhất, EA về cơ bản là một khuôn khổ chuyển đổi các tài sản CNTT và quy trình kinh doanh hiện tại thành những thông tin chi tiết hữu ích, giúp doanh nghiệp thống nhất mục tiêu và chuyển đổi sang “trạng thái tương lai” mong muốn. Điều quan trọng cần lưu ý là mặc dù EA không phải là khái niệm mới, nhưng việc đảm bảo sự thống nhất chiến lược giữa mục tiêu của tổ chức và năng lực công nghệ của tổ chức đang trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Việc áp dụng AI mà không cân nhắc đến những điều này có thể dẫn đến tình trạng dư thừa công nghệ, phân bổ sai nguồn lực và phản ứng chậm chạp với động lực thị trường, tác động trực tiếp đến lợi nhuận dài hạn và danh tiếng doanh nghiệp. Điều này được chứng minh bằng thực tế là rất nhiều tổ chức đang phải vật lộn để chứng minh ROI của AI, mặc dù đã lựa chọn các công nghệ tinh vi và được đánh giá cao. Mặt khác, bằng cách đưa các trường hợp sử dụng AI vào các mô hình EA động — bao gồm các luồng giá trị và bản đồ năng lực, các tổ chức có thể đảm bảo tự động hóa được dựa trên bối cảnh chiến lược, không chỉ là khả năng kỹ thuật.

Bốn lĩnh vực của EA

Để thực sự hiểu EA là gì và cách nó có thể hỗ trợ các sáng kiến ​​AI của doanh nghiệp, điều quan trọng là phải xem xét bốn lớp kiến ​​trúc hoặc miền chính của nó. Các miền này giúp các nhà lãnh đạo hiểu theo thời gian thực về các quy trình, công nghệ và nguồn thông tin hiện tại thúc đẩy kết quả kinh doanh. Nếu không có sự hiểu biết cơ bản này, việc áp dụng AI một cách mù quáng có nhiều khả năng dẫn đến khó khăn trong tích hợp và nợ kỹ thuật không thể quản lý.

• Kiến trúc kinh doanh: Bao gồm chiến lược kinh doanh, quản trị, tổ chức và các quy trình kinh doanh chính.
• Kiến trúc ứng dụng:Phần này tập trung vào việc hiểu các ứng dụng cụ thể được sử dụng trong doanh nghiệp, cách chúng được thiết kế và cách chúng tương tác với nhau, với người dùng và các ứng dụng khác.
• Kiến trúc thông tin: Xem xét cấu trúc tài sản dữ liệu và tài nguyên quản lý dữ liệu của một tổ chức. Môn học này cung cấp kiến ​​thức về cách dữ liệu được thu thập, lưu trữ, chuyển đổi, phân phối và sử dụng. Môn học cũng đề cập đến cách dữ liệu được bảo vệ và quản lý.
• Kiến trúc công nghệ: Ghi lại các phần cứng, phần mềm và cơ sở hạ tầng mạng được sử dụng trong doanh nghiệp, cách triển khai chúng và lợi ích của chúng đối với doanh nghiệp.

Từ sự cường điệu đến việc thực hiện chiến lược

Ngoài việc áp dụng các công nghệ mới, hầu hết các doanh nghiệp đều có rất ít hiểu biết về các công cụ đã được triển khai và mang lại rất ít giá trị cho tổ chức về mặt ROI. Ví dụ như thực tế là hầu hết các giám đốc điều hành đều không hiểu biết toàn diện về các ngăn xếp công nghệ đang được tận dụng trên toàn công ty. Trong trường hợp của một doanh nghiệp lớn, điều này thậm chí có thể bao gồm hàng trăm công ty khác đã được mua lại, khiến việc triển khai AI không chỉ rất phức tạp và tốn kém mà còn rủi ro do thiếu kiến ​​thức về tuân thủ. Bằng cách tận dụng EA, các tổ chức có thể liên tục phân tích chi tiêu CNTT, xác định các công cụ dư thừa hoặc kém hiệu quả, giảm thiểu rủi ro và liên kết tốt hơn giữa đầu tư với việc tạo ra giá trị.

Phá vỡ các silo thông tin

Một lý do khác khiến việc thực hiện chiến lược xung quanh AI thường bị chậm lại là do sự không thống nhất của tổ chức. Xem xét việc triển khai AI không chỉ tác động đến một lĩnh vực kinh doanh, EA còn giúp thu hẹp khoảng cách giữa các nhóm kinh doanh và CNTT. Điều này được thực hiện bằng cách cung cấp một ngôn ngữ chung, bối cảnh trực quan và một mô hình phát triển về sự phụ thuộc và kết quả của công nghệ. Trên thực tế, một cuộc thăm dò gần đây đã tiết lộ rằng 36% của các cá nhân xếp hạng “sự không thống nhất giữa các mục tiêu kinh doanh và CNTT” là trở ngại lớn nhất của họ trong việc chuyển từ chiến lược sang thực hiện. EA thu hẹp khoảng cách này bằng cách tạo ra nền tảng cho AI có thể giải thích, có thể kiểm toán và các vòng phản hồi và quản trị cần thiết để mở rộng quy mô một cách có trách nhiệm trên khắp các nhóm.

Trên thực tế, nhiều tổ chức hiện đang áp dụng EA để tạo ra phương pháp tiếp cận “con người trong vòng lặp” nhằm giảm thiểu rủi ro quyết định AI, trong đó các đầu ra do AI tạo ra được mọi người xem xét và chấp thuận trước khi thực hiện hành động. Sự giám sát này giúp đảm bảo chất lượng, bối cảnh và sự tuân thủ, đặc biệt là khi AI được triển khai trên các môi trường doanh nghiệp phức tạp, có rủi ro cao.

Việc ứng dụng AI không phải là một quyết định dễ dàng, bất chấp những lời quảng cáo rầm rộ không ngừng về các giải pháp mới nổi và những kết quả đầy tham vọng mà các công ty hứa hẹn. Mặc dù những công cụ này chắc chắn có thể giúp doanh nghiệp đạt được mục tiêu và duy trì khả năng cạnh tranh trong bối cảnh thị trường biến động khó lường, nhưng giải pháp chỉ hiệu quả khi nó được ứng dụng vào hệ sinh thái phù hợp. Bằng cách tận dụng EA động và có được khả năng trực quan hóa bối cảnh CNTT được kết nối theo thời gian thực, các giám đốc điều hành sẽ hiểu rõ hơn về tác động của AI trước khi đầu tư ngân sách của công ty. Được trang bị những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu này, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có thể đảm bảo một phương pháp tiếp cận chiến lược, sinh lời và tuân thủ để đón nhận kỷ nguyên đổi mới mới này.