Tokom protekle godine, stalno čujem iste izjave na sastancima, recenzijama i arhitektonskim forumima: 
 
 “Mi radimo AI”, “Mi sada imamo chatbot”, “Mi smo raspoređivali agenta”. “Mi radimo AI”, “Mi sada imamo chatbot”, “Mi smo raspoređivali agenta”. Kada pogledam malo bliže, ono što većina organizacija zaista ima nije enterprise AI. Obično je to chatbot, ili pomoćnik za pretraživanje, ili automatizacija toka posla, ili RAG sistem. Sve su to korisne. Ja sam izgradio mnoge od njih. Ali nijedan od njih, sam po sebi, predstavlja enterprise AI arhitekturu. AI nije funkcija, AI nije proizvod. Koji je novi A u velikim organizacijama, slojevi sposobnosti moraju biti arhitektonizovani. enterprise capability layer To je upravo ono za što je Enterprise Architecture – a posebno TOGAF – stvoren. Pravi problem: AI bez arhitekture Kada radim sa velikim preduzećima, vidim da se pojavljuje vrlo uobičajeni uzorak. Timovi grade izolovane LLM pilote unutar poslovnih jedinica. Različite grupe stvaraju vlastite vektorske baze podataka. alatke za senku AI pojavljuju se izvan upravljanja. Nema dosljednog modela vlasništva podataka, nema bezbednosne arhitekture, nema operativnog modela i nema ozbiljne kontrole troškova. To nije inovacija. Ovo je arhitekturni dug koji se stvara u realnom vremenu. Zašto TOGAF odgovara AI tako prirodno TOGAF nikada nije bio namijenjen samo „IT projektima“. On je dizajniran za preobrazbu poduzeća, za uvođenje novih slojeva mogućnosti, za pokretanje prekograničnih promjena u poslovanju i za primjenu upravljanja na razini. AI je upravo takva vrsta transformacije. Šta arhitektura AI sa TOGAF-om zapravo znači Prije nego što se odabere bilo koji model ili bilo koja platforma, rukovodstvo mora biti u stanju objasniti koje poslovne rezultate AI namjerava pokrenuti, koje odluke se povećavaju ili automatiziraju, i odakle se očekuje održiva prednost. Odatle, razgovor se mora prebaciti na poslovnu arhitekturu. Koje se poslovne sposobnosti mijenjaju? Koji će se tokovi rada redizajnirati? Gde ljudi moraju ostati u krugu? I koje će se metrike zapravo kretati? Ako se AI ne mape na poslovne sposobnosti, ostaje naučni eksperiment, a ne poduzetnički sistem. Vrlo brzo, teški problemi se pojavljuju u arhitekturi podataka i aplikacija. Gde je izvor istine? Koji podaci hrane sisteme za obuku, preuzimanje i karakteristike? Kako se primjenjuju linijaža, kvaliteta, privatnost i usaglašenost? Na strani aplikacija, gde se AI integrira sa osnovnim sustavima? Gde agenti rade? Gde su službe za donošenje odluka žive? Kako tokovi rada pokreću akcije? To je mjesto na kojem se mnoge inicijative AI tiho raspadaju. Zatim dolazi tehnološka arhitektura, koja je mjesto na kojem većina organizacija provodi svoje vrijeme – često prerano. Model strategija, slojevi zaključivanja, vektorske baze podataka, skladišta funkcija, orkestracija, posmatranost, GPU i CPU strategija i kontrole troškova sve je bitno. Nakon toga dolazi nezaboravan, ali bitan posao migracije i implementacije. Koje se mogućnosti kreću prvo? Kako izbjeći neuspehe velikog udara? Kako koegzistirati sa postojećim platformama? Ovo je kako AI postaje stvarna, a ne samo impresivna u demonstracijama. A onda postoji upravljanje – što je, po mom iskustvu, mjesto gde ozbiljni programi uspevaju ili ne uspevaju. Sigurnost, zaštita podataka, kontrola pristupa, revizibilnost, upravljanje rizikom i objašnjivost nisu neobavezni u poduzećima. Konačno, moramo prihvatiti jednostavnu istinu: AI nije projekat. To je živ sistem. Modeli drift. Podaci drift. Troškovi drift. Sposobnosti evoluiraju. Ovo zahtijeva kontinuirano arhitektonsko upravljanje, a ne jednokratnu isporuku. Šta ljudi nazivaju "AI" u odnosu na ono što je zapravo Još uvek postoji mnogo zbunjenosti na tržištu. Generativna AI je uglavnom sloj sučelja. Odluka AI je tamo gde se stvara ekonomska vrijednost. Agenti su operateri koji izvršavaju unutar tokova posla. Ako ste samo izgradili GenAI sučelje, izgradili ste front end – ne korporativni sistem. Pogled na 10.000 metara Iz nadmorske visine, stvarna korporativna AI izgleda vrlo drugačije.Vidite motore odluka ugrađene u tokove rada, agente koji orkestriraju poslovne procese, pretraživanje utemeljeno na upravljanim podacima, trgovine funkcijama koje pokreću predviđanja i praćenje posmatranosti troškova, točnosti, drift i rizika. Ovo nije zbirka alata. Ovo je . new digital nervous system Jedino pitanje koje je stvarno važno Ako gradite nešto i nazivate ga "AI", postavite sebi jedno jednostavno pitanje: Je li to alat ili je to preduzetnička sposobnost? Ako se ne uklapa u korporativnu arhitekturu, poslovne mogućnosti, upravljanje i operativni model, onda to nije korporativna AI arhitektura. Završna misao AI je najveća promena u arhitekturi preduzeća od oblaka. Ako ne pristupate AI sa TOGAF-om - ili barem s istim nivoom arhitektonske discipline - gotovo sigurno ćete završiti s impresivnim demonstracijama i krhkim sistemima. Enterprise Architecture, AI Strategy, Digitalna transformacija, Vodstvo tehnologije, TOGAF

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

Ovaj audio je proizveden na originalnom jeziku priče!

Poduzeća nemaju AI problem, imaju arhitektonski problem

About Author

KOMENTARI

HANG TAGS

OVAJ ČLANAK JE PREDSTAVLJEN U

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps