- Descentralização. As iniciativas de IA geralmente precisam de lagos de dados centralizados, enquanto os modelos orientados por domínio enfatizam a propriedade descentralizada.
- Governança complexa. Garantir que a qualidade, a linhagem e a conformidade dos dados se torne mais desafiadora à medida que os dados são federados entre os domínios, mas consumidos centralmente pelos modelos de IA.
- Acesso de dados sob demanda. Os sistemas de IA requerem acesso e adaptabilidade de dados em tempo real, que podem colidir com a natureza mais fixa e centrada no processo das estruturas tradicionais da EA.
Como a EA moderna pode ponder a lacuna?
De acordo com Dharani Pothula“Os arquitetos corporativos precisam estabelecer pipelines de dados robustos, aplicar padrões de qualidade de dados e implementar estruturas de governança que permitam que a IA opere efetivamente sem comprometer a segurança ou a conformidade”. Em vez de ser fundamentalmente incompatível, a mudança para os modelos de dados centrada na IA está provocando uma transformação no próprio EA por padrão, se não por design. Os principais analistas e profissionais enfatizam que a EA deve evoluir de críticas rígidas e recorrentes e modelos estáticos para uma disciplina mais dinâmica, em tempo real e focada em resultados.
As oportunidades de arquitetura fundamental e adaptativa para a EA são muitas, mas exigem etapas evolutivas, flexibilidade e capacidade de resposta menos focadas em construções rígidas, estruturas e estruturas organizacionais. Como mencionei anteriormente, a noção de incorporação ou federação da EA diretamente nas funções de negócios conecta a função às realidades dos negócios e à arte do possível. Esta noção de “EA infundida” significa que precisamos de uma variante verdadeiramente ágil da EA como prática.
- EA moderna Deve apoiar os domínios de negócios semi-semi e totalmente autônomos fluidamente, estruturas para compartilhamento de dados, governança de IA e colaboração entre domínios.
- Governança de dados baseada em IA Também pode automatizar verificações de qualidade de dados, gerenciamento de metadados e monitoramento de conformidade, ajudando as equipes da EA a gerenciar o aumento da complexidade dos fluxos de dados de IA.
- Composibilidade e arquiteturas nativas de nuvem estão bem emparelhados para permitir uma mudança para designs de nuvem modulares, de primeira e baseada em AI-OPIPs, que são mais adequados às demandas da IA e da análise em tempo real. A diferença é arquiteturas de empresas observáveis, inteligentes e dinâmicas.
- Arquitetura adaptativa Não é mais apenas um exercício aspiracional de “slides”. A IA permite o monitoramento, análise e arquiteturas corporativas adaptativas em tempo real, afastando-se da documentação estática e para modelos de vida e evolução.
E a tecnologia do agente e o que isso significa para a EA? O mapeamento de capacidades há muito tempo considera com destaque na EA em termos de alinhamento e transformação estratégicos, roteiros e fusões e aquisições, para citar alguns. Os exercícios, no entanto, podem ser longos esforços de análise envolvendo alinhamentos complexos e orquestrados das partes interessadas em várias unidades de negócios. O processo, as ferramentas e os resultados são desafiadores, na melhor das hipóteses, dado a demanda a tempo, análise, documentação e comunicação e envolvimento das partes interessadas.