释放人工智能潜力：动态企业架构如何推动数据驱动的成功

人工智能的采用已成为企业日益重视的优先事项， 83% 的企业将这项技术视为今年战略的关键组成部分。关税不确定性和预算紧张的背景下，人工智能在提高效率、挖掘洞察、降低成本以及最终保持竞争优势方面的潜力进一步凸显。然而，随着各企业竞相采用生成式人工智能，越来越明显的是，成功不仅取决于技术本身，还取决于其所依托的战略架构基础。

IT 可见性差距不断扩大

通过 60% 的组织优先考虑生成式人工智能，但只有 48% 的组织表示已做好采用该技术的准备，因此，对实时、架构主导的清晰性的需求从未如此迫切。缺乏这种程度的理解，组织无法考量其支出和不必要的投资，从而导致债务增加。这对组织来说是一个痛苦的错误，但如果在不了解该技术如何融入组织结构及其将带来的实际效益的情况下进行这些投资，则会使决策变得更加糟糕。

企业架构重生

企业架构 (EA) 发挥着至关重要的作用：在 AI 计划与其预期业务成果之间搭建连接桥梁，帮助领导者从意图转化为实际行动。虽然很难给出一个明确的定义，但 EA 本质上是一个框架，它将当前的 IT 资产和业务流程转化为可操作的洞察，帮助企业协调目标，并过渡到理想的“未来状态”。值得注意的是，虽然 EA 并非新生事物，但如今比以往任何时候都更需要确保组织目标与技术能力之间的战略一致性。

如果不考虑这些因素就采用人工智能，可能会导致技术冗余、资源错配以及对市场动态的响应迟缓，从而直接影响长期盈利能力和企业声誉。许多企业尽管选择了成熟且备受推崇的技术，却仍难以证明人工智能的投资回报率，这充分证明了这一点。另一方面，通过将人工智能用例植根于动态企业架构模型（包括价值流和能力图谱），企业可以确保自动化植根于战略背景，而不仅仅是技术可能性。

EA 的四个领域

要真正理解企业架构 (EA) 是什么以及它如何支持企业的 AI 计划，务必了解其四个主要架构层或领域。这些领域有助于领导者实时了解推动业务成果的现有流程、技术和信息资源。如果没有这种基础层面的理解，盲目采用 AI 更有可能导致集成困难和难以管理的技术债务。

• 商业架构：这包括业务战略、治理、组织和关键业务流程。
• 应用架构：这主要关注了解企业中使用的特定应用程序、它们的设计方式以及它们如何相互交互、如何与用户交互以及其他应用程序交互。
• 信息架构：思考组织的数据资产和数据管理资源的结构。它有助于理解数据的收集、存储、转换、分发和使用方式。它还涉及如何保护和管理这些数据。
• 技术架构：记录业务中使用的硬件、软件和网络基础设施、它们的部署方式以及它们如何使业务受益。

从炒作到战略实施

除了采用新技术之外，大多数企业对已部署的工具缺乏深入了解，在投资回报率 (ROI) 方面对组织的价值贡献微乎其微。例如，大多数高管对公司内部正在使用的技术栈缺乏全面的了解。对于大型企业来说，这甚至可能包括数百家被收购的公司，这使得人工智能的部署不仅非常复杂且成本高昂，而且由于缺乏合规性知识，风险也很大。通过利用企业架构 (EA)，组织可以持续分析 IT 支出，识别冗余或表现不佳的工具，降低风险敞口，并更好地将投资与价值创造相结合。

打破信息孤岛

围绕人工智能的战略执行常常失败的另一个原因是组织错位。考虑到人工智能的实施不仅仅影响业务的某个领域，企业架构 (EA) 还有助于弥合业务和 IT 团队之间的差距。这是通过提供共享语言、可视化环境以及不断发展的技术依赖关系和结果模型来实现的。事实上，最近的一项民意调查显示 36% 的个人将“业务与 IT 目标不一致”列为从战略到执行的最大障碍。EA 通过构建可解释、可审计的 AI 基础，以及在团队之间负责任地扩展 AI 所需的反馈循环和治理，弥合了这一差距。

事实上，许多组织目前正在采用企业架构 (EA) 来创建一种“人机交互”方法来降低 AI 决策风险，即 AI 生成的输出在采取行动之前需要经过人工审核和批准。这种监督有助于确保质量、上下文和合规性，尤其是在复杂、高风险的企业环境中部署 AI 时。

无论新兴解决方案如何被炒作，无论企业承诺的成果多么雄心勃勃，拥抱人工智能都绝非轻率之举。虽然这些工具确实能够帮助企业实现目标，并在市场变幻莫测的环境中保持竞争力，但解决方案的优劣取决于其所融入的生态系统。通过利用动态企业架构 (EA) 并获得实时可视化互联 IT 格局的能力，高管们可以在投资公司资金之前更全面地了解人工智能的影响。凭借这些数据支持的洞察，企业领导者可以确保以战略性、盈利性和合规性的方式迎接这个全新的创新时代。