Mở khóa tiềm năng của Trí tuệ nhân tạo: Làm thế nào Kiến trúc doanh nghiệp động giúp thành công dựa trên dữ liệu

Việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một ưu tiên ngày càng tăng đối với các doanh nghiệp, với 83% các công ty xem công nghệ này là một thành phần quan trọng cho chiến lược của họ trong năm nay. Một bối cảnh không chắc chắn về thuế quan và ngân sách đã làm nổi bật hơn nữa tiềm năng của AI trong việc tăng hiệu quả, đưa ra thông tin, cắt giảm chi phí và cuối cùng giúp duy trì lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, khi các tổ chức chạy đua để áp dụng AI tạo ra, điều trở nên rõ ràng là thành công không chỉ phụ thuộc vào công nghệ bản thân, mà còn phụ thuộc vào nền tảng kiến trúc chiến lược mà nó được xây dựng.

Κhuôn khổ Tăng trưởng về Tầm nhìn CNTT

Với 60% các tổ chức ưu tiên AI tạo ra, nhưng chỉ 48% cảm thấy sẵn sàng để áp dụng nó, nhu cầu về sự rõ ràng kiến trúc thời gian thực chưa bao giờ trở nên cấp thiết hơn. Nếu không có mức độ hiểu biết này, các tổ chức sẽ không thể xem xét chi tiêu và đầu tư không cần thiết – dẫn đến nợ nần nhiều hơn. Đó là một sai lầm đau đớn cho các tổ chức, nhưng việc thực hiện những khoản đầu tư này mà không biết công nghệ sẽ phù hợp với cấu trúc tổ chức và lợi ích cụ thể nó sẽ mang lại khiến quyết định này trở nên tồi tệ hơn.

Kiến trúc doanh nghiệp được Tái sinh

Đây là nơi kiến trúc doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng: cung cấp mô hình kết nối giữa các sáng kiến AI và kết quả kinh doanh mà chúng được thiết kế để phục vụ, giúp các nhà lãnh đạo chuyển từ ý định đến tác động. Mặc dù rất khó để xác định một định nghĩa duy nhất, kiến trúc doanh nghiệp cơ bản là một khuôn khổ chuyển đổi tài sản CNTT hiện tại và quy trình kinh doanh thành thông tin hành động giúp các doanh nghiệp thống nhất về mục tiêu và chuyển đổi sang trạng thái “tương lai” mong muốn. Điều quan trọng cần lưu ý là mặc dù kiến trúc doanh nghiệp không phải là mới, nhưng nó quan trọng hơn bao giờ hết để đảm bảo sự liên kết chiến lược giữa mục tiêu của tổ chức và khả năng công nghệ của họ.
Việc áp dụng AI mà không xem xét những yếu tố này có thể dẫn đến sự thừa thải công nghệ, phân bổ nguồn lực không đúng cách và phản ứng chậm với động thái thị trường, ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận lâu dài và danh tiếng kinh doanh. Điều này được minh họa bằng thực tế là nhiều tổ chức đang gặp khó khăn trong việc chứng minh ROI của AI, mặc dù đã chọn các công nghệ tinh vi và được tôn trọng. Mặt khác, bằng cách gắn các trường hợp sử dụng AI vào các mô hình kiến trúc doanh nghiệp động – bao gồm cả luồng giá trị và bản đồ khả năng, các tổ chức có thể đảm bảo rằng tự động hóa được gắn với bối cảnh chiến lược, không chỉ là khả năng kỹ thuật.

Bốn Lĩnh vực của Kiến trúc doanh nghiệp

Để thực sự hiểu kiến trúc doanh nghiệp là gì và cách nó có thể hỗ trợ các sáng kiến AI của một doanh nghiệp, điều quan trọng là phải xem xét bốn lớp kiến trúc chính hoặc lĩnh vực của nó. Những lĩnh vực này giúp các nhà lãnh đạo có hiểu biết thời gian thực về quy trình, công nghệ và tài nguyên thông tin hiện tại mà 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: Đây bao gồm chiến lược kinh doanh, quản trị, tổ chức và quy trình kinh doanh chính.
• Kiến trúc Ứng dụng: Điều 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, người dùng và các ứng dụng khác.
• Kiến trúc Thông tin: Xem xét cấu trúc của tài sản dữ liệu và tài nguyên quản lý dữ liệu. Nó cung cấp hiểu biết về cách dữ liệu được thu thập, lưu trữ, biến đổi, phân phối và tiêu thụ. Nó cũng liên quan đến cách dữ liệu này được bảo vệ và quản lý.
• Kiến trúc Công nghệ: Tài liệu này ghi lại phần cứng, phần mềm và hạ tầng mạng được sử dụng trong kinh doanh, cách chúng được triển khai và cách chúng mang lại lợi ích cho doanh nghiệp.

Từ Hype đến Thực hiện Chiến lược

Ngoài việc áp dụng các công nghệ mới, hầu hết các doanh nghiệp có rất ít thông tin về các công cụ đã được triển khai và thêm rất ít giá trị cho tổ chức về mặt ROI. Ví dụ, hầu hết các giám đốc điều hành thiếu hiểu biết toàn diện về các chồng công nghệ được sử 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 kiến trúc doanh nghiệp, các tổ chức có thể liên tục phân tích chi tiêu CNTT, xác định các công cụ trùng lặp hoặc hoạt động dưới mức, giảm thiểu rủi ro và tốt hơn align đầu tư với tạo ra giá trị.

Phá vỡ các Tấm chắn Thông tin

Một lý do khác tại sao việc thực hiện chiến lược xung quanh AI thường thất bại là do sự không phù hợp của tổ chức. Xem xét việc triển khai AI không chỉ ảnh hưởng đến một khu vực của doanh nghiệp, kiến trúc doanh nghiệp cũng giúp bắc cầu khoảng cách giữa các đội kinh doanh và CNTT. Điều này được thực hiện bằng cách cung cấp một ngôn ngữ chung, ngữ cảnh trực quan và một mô hình tiến hóa của các phụ thuộc công nghệ và kết quả. Trên thực tế, một cuộc thăm dò gần đây cho thấy 36% các cá nhân xếp hạng “sự không phù hợp giữa mục tiêu kinh doanh và CNTT” là trở ngại lớn nhất của họ trong việc chuyển từ chiến lược sang thực hiện. Kiến trúc doanh nghiệp bắc cầu khoảng cách này bằng cách tạo ra nền tảng cho AI giải thích được, kiểm toán được và các vòng phản hồi cũng như quản trị cần thiết để mở rộng nó một cách có trách nhiệm trên các đội.

Trên thực tế, nhiều tổ chức hiện đang áp dụng kiến trúc doanh nghiệp để tạo ra một cách tiếp cận “con người trong vòng lặp” nhằm giảm thiểu rủi ro quyết định AI, nơi đầu ra được tạo ra bởi AI được xem xét và phê duyệt bởi con người trước khi thực hiện. Sự giám sát này giúp đảm bảo chất lượng, ngữ cảnh và tuân thủ, đặc biệt khi AI được triển khai trên các môi trường doanh nghiệp phức tạp và có rủi ro cao.

Việc áp dụng AI không phải là một quyết định nên được thực hiện một cách nhẹ nhàng, bất kể sự cường điệu không ngừng về các giải pháp mới nổi và kết quả tham vọng mà các công ty hứa hẹn. Mặc dù những công cụ này chắc chắn có thể giúp các doanh nghiệp đạt được mục tiêu và duy trì khả năng cạnh tranh trong sự không chắc chắn của thị trường, giải pháp chỉ tốt như hệ sinh thái mà nó được giới thiệu. Bằng cách tận dụng kiến trúc doanh nghiệp động và có khả năng hình ảnh hóa cảnh quan CNTT liên kết theo thời gian thực, các giám đốc điều hành có được sự hiểu biết toàn diện hơn về tác động của AI trước khi đầu tư tiền của công ty. Với những thông tin dựa trên dữ liệu này, các nhà lãnh đạo kinh doanh có thể đảm bảo một cách tiếp cận chiến lược, có lợi nhuận và tuân thủ khi chấp nhận kỷ nguyên đổi mới này.