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利用生成式AI引领下一代企业架构

企业架构

2024-12-31 10:00

原作者: 冯辰

摘要

生成式AI的到来重新定义了行业的运营模式，尤其是和像TOGAF一样的结构化框架相结合时。生成式AI的附加价值与TOGAF代表的系统方法的结合，为企业提供了创新和变革的关键机会，使其面对前所未有的IT架构理念。作为超越 ...

生成式AI的到来重新定义了行业的运营模式，尤其是和像TOGAF一样的结构化框架相结合时。生成式AI的附加价值与TOGAF代表的系统方法的结合，为企业提供了创新和变革的关键机会，使其面对前所未有的IT架构理念。

作为超越传统机器学习的人工智能技术，生成式AI如何革新业务战略？它会对公司内部的数据管理产生什么影响？它如何颠覆应用全景？企业如何利用其优势来改造技术栈？

本文旨在通过详细探讨生成式AI与TOGAF方法论之间的和谐如何重塑业务和IT全景，为这些问题提供思路。

在形成业务战略中扮演重要角色

生成式AI，因其创造新内容和解决方案的能力，在塑造企业战略方面可以发挥至关重要的作用，尤其在提升客户体验和产品设计创新上表现突出。

确实，传统的AI已经通过个性化和创新来改善客户体验。然而，生成式AI能够分析大规模数据集，使其能够提供高度定制化的互动，以匹配个人偏好，从而提升客户旅程。这种个性化的具体内容可以包括定制的产品推荐、个性化的新闻推送、虚拟购物助理等。此外，先进的自然语言处理技术使得用户互动中能够加入人性化的情感元素。这些特性使得生成式AI成为改善甚至重新设计客户体验的标杆

此外，生成式AI因其生成创新新概念，不断突破创造力的界限的能力而被视为产品设计创新的推动者。通过数据库分析和迭代过程，它优化设计，提高效率和功能性。此外，借助生成式AI，原型制作越来越快，这使得从概念到原型的过渡更加顺畅，从而能够快速评估设计模型的可用性。

生成式AI还促进了用户驱动的创新，使设计能够针对个人偏好进行定制。通过协作和迭代的方式，生成式AI从产品开发的构思阶段就开始有效地影响整个周期，引入持续的创新、适应性和多样性。

在数据架构中使用

数据建模、主数据管理是数据架构层中生成式AI可以实质性影响的几个方面。

对于预定义的业务上下文，生成式AI基于大量预训练数据集中的模式分析提供数据模型。它能够生成数据对象、它们的属性以及对象之间的关系。这种能力加速了数据建模工作流程，减少了传统上所需的大量手动工作，并增强了与业务规范的一致性。

生成式AI还可以通过自动化创建主数据模型简化复杂的主数据管理过程。它还能够建议维持高数据质量水平的策略，涵盖准确性、完整性和一致性等多个维度。通过自动化这些任务，生成式AI提高了识别和管理主数据的效率，有助于实现关键业务对象的统一和准确表示。

在应用架构中集成

生成式AI通过多种方式转变应用架构，特别是通过提供开箱即用的关键加速器和架构化的构件，使得创建稳健的应用程序成为可能，并允许架构师将主要精力集中在战略方面。这种动态方法不仅提高了效率，还确保了生成的模式与功能性规范相一致。

此外，生成式AI通过建议与业务需求相一致的最优策略来优化API集成。它提供了安全的通信方法，确保在集成过程中保护数据。通过生成多种测试用例，生成式AI还确保了集成系统的稳健性。它还促进了敏捷的API设计，以覆盖未来的潜在需求。此外，它可以提供包括最新更新在内的全面API文档。

在技术架构的优势

生成式AI可以通过深入分析多样化的标准，帮助选择最优的组合解决方案，从而实现技术架构的现代化。它提供与业务需求相匹配的定制化指导，以及像可扩展性、弹性和可逆性等关键能力。这种动态能力能够适应不断变化的IT全景和业务需求，并根据不断变化的需求和前沿的技术持续优化建议。

此外，生成式AI通过生成代码片段来加速自制解决方案的开发。它生成无错误的功能和类代码段，支持任何编程语言，从而提高效率并减少手动编码的工作量。这种能力提升了开发人员的生产力，使团队能够更多地专注于高层次的设计。它还确保生成的代码符合可维护性、可读性、协作性和一致性的编码标准。

综上所述，生成式AI能力与TOGAF的结合代表着任何行业的变革之旅。理解和实施生成式AI的能力是一个真正的赋能因素，它使企业能够探索新的可能性，提升客户体验，并优化流程和运营。

原文来源：https://www2.deloitte.com/fr/fr/pages/explore/climat-developpement-durable/navigating-nextgen-enterprise-architecture-with-genai.html

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