Arquitectura Empresarial e Inteligencia Artificial. ¿Te suena raro? Te contamos…
Un nuevo año conlleva un salto incremental considerable en avances tecnológicos y un reto para las compañías sobre cómo se van a adaptar a lo que viene para seguir siendo relevantes en el mercado.
Desde el departamento de IT debemos planear estrategias que cumplan con los objetivos empresariales planteados para el presente año. Allí es donde entra la Arquitectura Empresarial y la inteligencia artificial AI y cómo afectan a la consecución de resultados de las empresas.
Primero, definamos
¿Qué es IA?
Según MEGA INTERNACIONAL La Inteligencia Artificial permite que una máquina realice una tarea que requiere razonamiento basado en representaciones, inferencias, aprendizaje y memorización: por ejemplo, reconocimiento de imágenes, traducción de idiomas, análisis o toma de decisiones.
Lo anterior no quiere decir que la AI vaya a reemplazar a las personas en todo, es una ayuda que ahora es fundamental para aumentar la productividad y tomar decisiones más acertadas sobre el negocio.
¿Qué es la Arquitectura Empresarial?
La arquitectura empresarial se encarga de definir cómo va a estar estructurada tu compañía u organización, y ésta se compone de un mapa de organización, mapa de procesos de negocio, mapa de sistemas y mapa de información.
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¿Cómo la AI impulsa a la Arquitectura Empresarial?
Una Inteligencia Artificial que ayude a integrar las funciones de una compañía, sin duda será un factor decisivo y diferenciador en el mercado gracias a los aportes que puede hacer en materia de innovación y que puede resultar en crecimiento de la compañía.
Implementar IA en la estrategia de Arquitectura Empresarial es una idea que no pueden pasar por alto los directores de TI, y encargados del crecimiento de la compañía si quieren continuar con la Transformación Digital y seguir siendo competitivos y relevantes en el mercado.
¿Cómo la Arquitectura Empresarial aprovecha la IA?
El método colaborativo entre los dos conceptos (Arquitectura Empresarial & Inteligencia Artificial) se basa en un gráfico de conocimiento que describe los componentes de la empresa y sus interacciones, así como en una herramienta de gobierno de software para enmarcar y orquestar la transformación sin dejar de ser ágil y aportando a la innovación.
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Algunas de las aplicaciones de la IA
Transformación de modelos
Los modelos no son universales, hay que transformar los modelos para producir diferentes enfoques para varios usos. Se puede confiar en un mecanismo dual de transformación de gráficos formales más inteligencia artificial para ofrecer vistas que satisfagan las necesidades de varios usuarios de la empresa.
Proceso de lenguaje natural
Las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PNL) se basan en el análisis semántico de la pregunta y su aproximación a la información del marco de referencia. La provisión de resultados vía consultas e informes facilita a todos los empleados de una empresa la consulta de los datos para que entiendan su funcionamiento, estructura y contribuyan a su transformación.
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Data normalization
Sigue el mismo principio que las técnicas de PNL, la normalización de datos permite conciliar términos y presentar resúmenes de datos. Por lo general, si realiza un escaneo de su portafolio en busca de aplicaciones o tecnologías implementadas en toda la empresa, los datos sin procesar contendrán duplicados y variantes (diferencias de nombres, errores tipográficos, versiones menores de software, etc.), esto es lo que pretende evitar la Data Normalization.
Metadatos y reconocimiento de patrones de negocio
Las nuevas herramientas en la nube incorporan cada vez más metadatos, tanto en el contexto de big data como en el contexto del procesamiento informático: descripciones de API, ETL, etc. El análisis semántico de estos metadatos y su conciliación con la información en el repositorio: carteras de los procesos, funciones y productos de la empresa facilitan la conexión entre los equipos encargados de la gestión operativa y los encargados de los nuevos desarrollos y la transformación continua.
Análisis de riesgo de proyectos de transformación
Al recopilar datos operativos de proyectos junto con datos arquitectónicos (escala, dominio, complejidad, ramificaciones, tecnologías, escala de la transformación, tiempo y recursos…), podemos intentar predecir el nivel de riesgo de un proyecto de transformación. Este riesgo es, por supuesto, diferente de una empresa a otra y considera muchos factores, como la cultura de su proyecto, por ejemplo. Aquí se necesitan suficientes datos de una empresa para obtener una firma relevante que la caracterice.
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El objetivo de una compañía, siempre será escalar, y el buen uso de sus recursos de TI son fundamentales, e innovar para ser referente en la industria es prioridad para equipos de tecnología.
La Inteligencia Artificial es fundamental para la innovación, y enfocándola de forma correcta con la Arquitectura Empresarial puede llegar a resultados beneficiosos y con una robusta base de ideas para la compañía.