Каждые несколько лет сфера корпоративной архитектуры (enterprise architecture, EA) сталкивается с вопросом о своем существовании. Этот вопрос возникал в связи с методологией Agile, облачными вычислениями и продуктовыми операционными моделями. Теперь его вновь поднимает искусственный интеллект, пишут в корпоративном блоге Чарльз Бетц, вице-президент и ведущий аналитик Forrester, и Джозеф Скьявоне, ведущий аналитик Forrester.

Поскольку генеративный ИИ и автономные агенты начинают интерпретировать требования, проектировать архитектуру, писать код, создавать документацию, разрабатывать стандарты и анализировать портфели проектов, руководители в области корпоративной архитектуры задаются вопросом: не происходит ли автоматизация самой профессии?

Наша позиция однозначна: роль корпоративного архитектора не уменьшается, а возрастает. Однако меняется сама основа этой значимости.

Поскольку агенты начинают участвовать в процессах выпуска ПО, ИТ-операциях, бизнес-процессах, взаимодействии с клиентами и аналитических рабочих процессах, механизмы управления больше не могут опираться исключительно на периодические проверки, поддерживаемые вручную стандарты и ретроспективный аудит. Темп операционной деятельности стал слишком высоким.

А главной проблемой EA всегда были издержки, связанные с задержками. Основная трудность заключается не в том, что архитекторы предписывают командам разработки сменить курс — такие изменения происходят в порядке вещей. Проблема в том, что архитектурная работа исторически занимала слишком много времени. Мы неоднократно подтверждали этот вывод в ходе общения со многими ведущими EA-специалистами. Теперь, под влиянием внедрения агентов, традиционные модели EA становятся все менее жизнеспособными.

Рассмотрим основные результаты работы традиционной EA-команды: репозитории, стандарты, диаграммы, дорожные карты целевого состояния, процедуры согласования и анализ портфелей. Большинство из них представляют собой информационные продукты, создаваемые благодаря узкоспециализированным знаниям и значительным затратам ручного труда. Экономика этих процессов стремительно меняется. ИИ уже способен создавать архитектурные диаграммы, обобщать данные по портфелям, готовить проекты стандартов, документировать системы, анализировать зависимости и отвечать на вопросы о сложных технологических ландшафтах. Качество результатов пока неоднородно, но направление развития очевидно: задачи, на выполнение которых раньше уходили недели, теперь все чаще решаются за считанные часы.

Здесь уместно вспомнить экономическую теорию. Когда дефицитный продукт становится общедоступным, ценность смещается к следующему узкому месту (вспомним Джевонса и Голдратта). В мире, где ИИ все активнее создает архитектурные артефакты, возникает вопрос: где будут сосредоточены архитектурная экспертиза, ответственность и функции управления, когда создание самих артефактов перестанет быть дефицитным ресурсом?

Мы давно утверждаем, что архитектурные репозитории, CMDB, хранилища метаданных и системы управления портфелем — это разные проявления одной и той же фундаментальной потребности: наличия единого источника достоверных корпоративных знаний. Организациям необходима авторитетная информация о возможностях, приложениях, технологиях, данных, зависимостях, политиках и истории принятия решений.

Исторически эти системы создавались прежде всего для использования людьми. Однако это представление меняется. Платформы разработки, инженерные команды, ИИ-ассистенты, автономные агенты, системы управления и бизнес-пользователи все чаще выступают и как создатели, и как потребители одних и тех же базовых информационных активов. Репозиторий, предоставляющий контекст системам ИИ, теперь не просто документирует деятельность организации, но и непосредственно участвует в ее операционных процессах.

Такое развитие событий меняет роль архитекторов. Они всегда создавали артефакты, но сами по себе артефакты никогда не были самоцелью. Диаграмма, дорожная карта или аналитический отчет служили свидетельством того, что их автор достаточно глубоко понимает устройство организации. Поскольку ИИ снижает затраты на создание подобных артефактов, дефицитным ресурсом становится именно то понимание организации, которое лежит в их основе. Говоря словами Джевонса: так как стоимость проведения архитектурного анализа существенно снизилась, мы будем заниматься им чаще, а не реже.

Больше архитектурного анализа? Да. Но, возможно, мы даже не будем называть это так: процесс станет неотъемлемой, «невидимой» частью непрерывной поставки цифровых систем, превратившись в постоянный цикл обратной связи.

Корпоративные архитекторы все чаще выступают в роли кураторов корпоративного контекста, хранителей архитектурных знаний, проектировщиков механизмов управления и советников, помогающих принимать решения с серьезными последствиями; они формируют плоскость управления для обеспечения контролируемой автономии. Ведь кто-то должен определять, что разрешено делать автономным системам, какие ограничения на них накладываются, как обеспечивается соблюдение этих ограничений и как организация сохраняет возможность отслеживать поведение таких систем.

Архитекторы, которые в ближайшее десятилетие принесут наибольшую пользу, будут тратить меньше времени на ведение документации и больше — на вопросы полномочий, ответственности, прав принятия решений, качества данных и самих решений, соблюдения политик, допустимых рисков и поиска компромиссов внутри организации. Они будут тесно сотрудничать с командами платформенных инженеров, специалистами по безопасности и работе с данными, а также с бизнес-руководителями для формирования надежного корпоративного контекста, пригодного для эффективного использования как людьми, так и машинами.

Они также помогут создать то, что может стать одним из важнейших активов современного предприятия: многократно используемый, постоянно действующий уровень корпоративного интеллекта. Он будет включать в себя знания, политики, стандарты, онтологии, историю принятия решений, сведения о взаимосвязях и бизнес-контекст — всё то, что можно применять вновь и вновь в системах ИИ и автономных рабочих процессах. Можно назвать это «контекстным графом».

Мы уже наблюдаем признаки этой эволюции. Архитектурные команды используют ИИ для обогащения репозиториев, подготовки рекомендаций, отслеживания дрейфа реализации, анализа портфелей проектов и предоставления экспертной поддержки непосредственно в ходе рабочих процессов. Эта тенденция проявляется весьма устойчиво. Цель редко состоит в том, чтобы заменить архитекторов; задача — распространить влияние архитектуры на гораздо более широкий круг принимаемых решений.

Каждый крупный технологический сдвиг за последние 20 лет заставлял сферу EA доказывать свою значимость. Эта профессия успешно преодолевала любые вызовы, поскольку ее истинным предназначением всегда было не создание артефактов, а помощь организациям в принятии более качественных решений, касающихся сложных систем.