Ứng dụng Thông minh

Một ứng dụng thông minh sử dụng dữ liệu, AI, tự động hóa hoặc đại lý để làm nhiều hơn là chỉ ghi lại thông tin và hỗ trợ các quy trình cố định. Nó có thể hiểu bối cảnh, hướng dẫn quyết định, tự động hóa công việc, cá nhân hóa trải nghiệm hoặc phối hợp hành động. Công nghệ đơn thuần không phải là yếu tố làm nó thông minh. Nó phải được thiết kế dựa trên quy trình làm việc hữu ích, có quyền truy cập vào dữ liệu phù hợp và hoạt động với sự bảo mật, quản trị và giám sát con người phù hợp.

Điều đó phụ thuộc vào tình trạng của ứng dụng, giá trị mà nó hỗ trợ và những gì doanh nghiệp cần tiếp theo. Một số ứng dụng có thể được tái cấu trúc, nâng cấp lại nền tảng hoặc mở rộng với API và khả năng AI. Một số khác mang quá nhiều nợ kỹ thuật hoặc áp đặt giới hạn kiến trúc khiến việc thay thế trở nên hợp lý hơn. Chúng tôi đánh giá môi trường hiện tại và so sánh chi phí, rủi ro, tốc độ và giá trị lâu dài của từng tuyến trước khi đề xuất phương pháp tiếp cận.

Chúng ta bắt đầu từ người dùng, quy trình làm việc và kết quả hiệu suất, chứ không phải với công nghệ AI ưu tiên. Chúng tôi tìm kiếm những điểm mà bối cảnh tốt hơn, dự đoán, tự động hóa hoặc hành động phối hợp có thể loại bỏ trở ngại hoặc cải thiện quyết định. Mỗi cơ hội sau đó được kiểm tra về giá trị, tính khả thi, mức độ sẵn sàng dữ liệu, rủi ro và mức độ áp dụng. Điều này giúp đầu tư tập trung vào các tính năng mà người dùng sẽ sử dụng và doanh nghiệp có thể hỗ trợ trong sản xuất.

Đúng vậy. Agent thường có thể được tích hợp vào ứng dụng hiện có thông qua API, lớp điều phối hoặc giao diện mới. Cách tiếp cận phù hợp phụ thuộc vào kiến trúc ứng dụng, dữ liệu sẵn có, các hành động mà agent cần thực hiện và các kiểm soát cần thiết. Chúng tôi xác định vai trò, quyền, điểm kiểm tra con người và các chỉ số hiệu suất của agent trước khi tích hợp vào quy trình làm việc và môi trường công nghệ rộng lớn hơn.

Bảo mật và rủi ro được xem xét từ kiến trúc đến triển khai. Điều này bao gồm các mẫu thiết kế bảo mật, kiểm soát danh tính và truy cập, bảo vệ dữ liệu, rà soát mã nguồn và mô hình, kiểm thử, khả năng quan sát và kiểm soát phát hành. Đối với các ứng dụng hỗ trợ AI, chúng tôi cũng giải quyết hành vi mô hình, rủi ro về lời nhắc và dữ liệu, giám sát của con người, và lỗi an toàn. Các điều khiển được điều chỉnh phù hợp với mục đích và hồ sơ rủi ro của ứng dụng thay vì được thêm vào như một đánh giá cuối cùng.

Các thước đo nên kết nối hiệu suất ứng dụng với kết quả mà nó được xây dựng để cải thiện. Tùy vào trường hợp sử dụng, điều đó có thể bao gồm việc áp dụng, hoàn thành nhiệm vụ, thời gian chu trình, chuyển đổi, năng suất nhân viên, chi phí dịch vụ, độ tin cậy hoặc chất lượng quyết định. Chúng tôi thiết lập các biện pháp này sớm, thiết bị ứng dụng để ghi nhận chúng, và sử dụng phản hồi từ vận hành thực tế để hướng dẫn cải tiến thêm.