Gửi bình luận
Viện Chiến lược Phát triển Kinh tế số
Đối mặt với một cuộc khủng hoảng hiện sinh, kiến trúc doanh nghiệp phải từ bỏ giáo điều lỗi thời để có thể quản trị thích ứng do AI thúc đẩy nhằm đảm bảo sự tồn tại và mang lại giá trị.
Trí tuệ nhân tạo
Kiến trúc doanh nghiệp (EA - enterprise architecture) đóng một vai trò quan trọng trong sự suy trì và phát triển của doanh nghiệp. Kiến trúc doanh nghiệp được xây dựng nhằm quy định mối tương tác về tích hợp và chuẩn hóa giữa quy trình nghiệp vụ và hạ tầng CNTT trong hoạt động của một doanh nghệp. Và vì thế, nó sẽ hoạch định mô hình tổ chức và vận hành sao cho doanh nghiệp đạt được những mục tiêu đề ra một cách hiệu quả nhất. Một cách tổng quát, kiến trúc tổng thể là sự kết hợp của kiến trúc CNTT – công nghệ vận hành và kiến trúc nghiệp vụ. EA thường do CNTT quản lý, không chỉ để thích ứng với động lực kinh doanh hướng đến kết quả mà còn có thể vô tình tạo ra cuộc khủng hoảng hiện sinh trong doanh nghiệp thế kỷ 21, được kích hoạt bởi các sự kiện, thay đổi, thách thức mới. Sự xuất hiện của các hệ thống trí tuệ chỉ trong vòng ba năm qua đã đẩy nhanh cuộc khủng hoảng và thách thức giá trị của chức năng, quy trình và sự phù hợp của EA với kết quả kinh doanh.
Những hệ thống thông minh hiện nay dường như đã làm cho EA không còn phù hợp nữa và gây tổn hại đến kết quả kinh doanh. Một chuyên gia đã nói rằng “mối nguy hiểm lớn nhất trong thời kỳ thay đổi không phải là sự thay đổi, mà là việc hành động theo logic của ngày hôm qua”. Doanh nghiệp cần một số hướng dẫn mới để có thể thay đổi cuộc chơi, và phải thừa nhận ba nguyên lý cốt lõi:
Theo Gartner, hơn 80% CEO kỳ vọng AI sẽ đóng góp vào tăng trưởng doanh thu hàng đầu vào năm 2025, trong khi chỉ có 3% CIO kỳ vọng như vậy.
EA đã phải đối mặt với những sự thay đổi quan trọng (điện toán đám mây, API-first…), và lần này sự thay đổi không chỉ là có thật mà còn diễn ra theo thời gian thực. EA thực sự đang ở thời điểm uốn hiện sinh, cũng như tất cả các chức năng liên quan đến AI. Trong khi các CIO đang vật lộn với việc đẩy nhanh quá trình áp dụng AI, sự phức tạp gia tăng của dữ liệu và những yêu cầu pháp lý ngày càng tăng, thì khuôn khổ và hoạt động EA truyền thống ngày càng không phù hợp với tốc độ và quy mô của nhu cầu kinh doanh hiện đại. Sự hội tụ của AI tác nhân, kiến trúc dữ liệu thế hệ tiếp theo và quản trị dựa trên tác nhân đòi hỏi một sự thay đổi cơ bản về cách định vị EA để tạo ra giá trị.
Sự phát triển nhanh chóng của AI và các công nghệ lấy dữ liệu làm trung tâm đang buộc các tổ chức phải suy nghĩ lại về cách họ cấu trúc và quản lý tài sản thông tin của mình. Các doanh nghiệp đang ngày càng chuyển từ kiến trúc dữ liệu theo miền - nơi dữ liệu do các lĩnh vực kinh doanh sở hữu và quản lý - sang các mô hình dữ liệu lấy AI/ML (trí tuệ nhân tạo/máy học) làm trung tâm đòi hỏi tích hợp xuyên miền trên quy mô lớn. Câu hỏi đặt ra là liệu quá trình chuyển đổi này có tương thích với hoạt động EA truyền thống hay không. Câu trả lời: Mặc dù có những căng thẳng, nhưng sự thay đổi này về cơ bản không trái ngược với EA mà đòi hỏi một sự chuyển đổi đáng kể trong cách thức hoạt động của EA.
Xung đột giữa EA truyền thống với kiến trúc dữ liệu theo hướng nhận thức
Kiến trúc doanh nghiệp có lịch sử lâu đời trong việc cung cấp cho tổ chức một phương pháp có cấu trúc để liên kết các hệ thống CNTT với mục tiêu kinh doanh, tập trung vào quy trình kinh doanh chuẩn hóa, quản trị dữ liệu và ngăn xếp công nghệ. Kiến trúc dữ liệu theo miền, chẳng hạn như mạng dữ liệu, hỗ trợ điều này bằng cách chỉ định quyền sở hữu các sản phẩm dữ liệu cho các lĩnh vực kinh doanh, cho phép tính linh hoạt và tối ưu hóa cục bộ trong khi vẫn duy trì những tiêu chuẩn về khả năng tương tác và quản trị trong toàn doanh nghiệp. Tuy nhiên, cách tiếp cận này có thể dẫn đến các kho dữ liệu và quản trị phân mảnh, khiến việc thực hiện truy cập thông tin chi tiết theo thời gian thực, được hỗ trợ bởi AI, đòi hỏi dữ liệu phải thông liền mạch trong toàn tổ chức trở nên khó khăn.
Các mô hình dữ liệu AI mới nổi: Nhu cầu và sự xung đột mới
Các mô hình AI và ML (máy học) đòi hỏi phải tiếp tục truy cập vào các tập dữ liệu lớn, đa dạng và được quản lý chặt chẽ. Các mô hình này thường yêu cầu tổng hợp dữ liệu trên nhiều lĩnh vực khác nhau, vượt qua ranh giới do kiến trúc theo miền đặt ra. Điều này phần lớn trái ngược với hầu hết các nguyên tắc EA và phụ thuộc vào ba động lực chính:
EA hiện đại có thể thu hẹp khoảng cách như thế nào
Theo các chuyên gia, kiến trúc doanh nghiệp cần thiết lập các tuyến dữ liệu mạnh, thực thi những tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu và triển khai khuôn khổ quản trị cho phép AI hoạt động hiệu quả mà không ảnh hưởng đến bảo mật hoặc tính tuân thủ. Thay vì về cơ bản là không tương thích, sự chuyển đổi sang mô hình dữ liệu lấy AI làm trung tâm đang tạo ra sự chuyển đổi trong chính EA theo mặc định nếu không phải theo thiết kế. Các nhà phân tích hàng đầu nhấn mạnh rằng EA phải chuyển từ những đánh giá định kỳ, cứng nhắc và các mô hình tĩnh sang một ngành năng động hơn, theo thời gian thực và tập trung vào kết quả.
Vậy công nghệ tác nhân có vai trò như thế nào? Theo chuyên gia, khả năng học hỏi thông qua trí nhớ và củng cố kết quả của tác nhân cho phép tổ chức tác nhân trở thành các bộ phận kinh doanh thông minh và thích ứng. Sự chuyển đổi từ tự động hóa AI sang AI tác nhân thể hiện một sự chuyển đổi cơ bản về cách tổ chức trở nên thông minh và năng động.
Còn hoạt động EA xung quanh tự động hóa thì sao? Tác nhân cũng thúc đẩy sự thay đổi cơ bản từ tự động hóa quy trình làm việc tĩnh sang mô hình đa nền tảng theo thời gian thực. Theo đánh gia, Doanh nghiệp sẽ không còn bị giới hạn trong các quy trình làm việc tĩnh gắn liền với một hệ sinh thái nhà cung cấp duy nhất. Thay vào đó, họ áp dụng khuôn khổ có thể thay đổi, tích hợp các tác nhân từ nhiều nền tảng khác nhau và thực hiện quyết định trên nhiều hệ thống.
Mối quan hệ mới giữa EA và quản trị
Theo truyền thống, tổ chức EA quản trị thông qua nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm nhưng không giới hạn ở các hội đồng đánh giá được thiết kế để điều phối giám sát, ra quyết định và thực thi tiêu chuẩn. Đây có thể là những nỗ lực kéo dài, tốn thời gian và quan liêu, trong đó EA điều hướng doanh nghiệp với các nhiệm vụ và mục đích tốt. EA luôn luôn được điều chỉnh xung quanh các chính sách và tiêu chuẩn để đảm bảo tính nhất quán, tuân thủ, quản lý rủi ro và trong một số trường hợp là sự liên kết chiến lược.
Con đường tiến hóa có thể không hoàn toàn chắc chắn hoặc rõ ràng, nhưng doanh nghiệp và tổ chức kiến trúc doanh nghiệp thành công vì họ hiểu cách quản lý sự không chắc chắn và phát triển khi con đường trở nên rõ ràng. Điều này đòi hỏi EA phải thích ứng và trên hết là nhận ra các tác nhân kích hoạt môi trường và công nghệ có thể giúp tổ chức thích ứng và cạnh tranh ngang bằng trong bối cảnh kiến trúc nhận thức hiện đại.
