在当今商业环境中，AI技术的采纳已成为企业日益重视的优先事项。今年，高达83%的公司视AI为其战略的关键组成部分。面对关税不确定性及预算紧缩的背景，AI提高效率、挖掘洞察、削减成本并最终助力维持竞争优势的潜力愈发凸显。然而，随着企业竞相采用生成式AI，一个愈发清晰的事实是，成功不仅取决于技术本身，更取决于其构建所依赖的战略与架构基础。
IT可见性差距的扩大
尽管60%的企业将生成式AI列为优先事项，但只有48%的企业认为自己已做好准备采纳它。因此，对实时、以架构为导向的清晰度需求前所未有的迫切。缺乏这一层面的理解，企业往往无法合理规划支出，导致不必要的投资，进而增加负债。这对企业而言是一个沉痛的教训，而更糟糕的是，在不了解技术将如何融入企业结构和将带来何种切实利益的情况下进行投资。许多企业难以证明AI的投资回报率（ROI），尽管它们选择了先进且备受推崇的技术，这恰好证明了这一点。
企业架构的重塑
在此背景下，企业架构（EA）发挥着至关重要的作用：它作为AI举措与预期业务成果之间的连接纽带，帮助领导者从意图转化为影响。尽管很难给出一个确切的定义，但本质上，EA是一个框架，它将当前的IT资产和业务流程转化为可操作的见解，从而帮助企业围绕目标对齐，并过渡到理想的“未来状态”。值得注意的是，尽管EA并非新事物，但如今确保企业目标与技术能力之间的战略对齐比以往任何时候都更为重要。
忽视这些考虑因素而盲目采纳AI，可能导致技术冗余、资源错配以及对市场动态反应迟钝，直接影响长期盈利能力和企业声誉。通过将AI用例植根于包括价值流和能力图的动态EA模型中，企业可以确保自动化不仅基于技术可能性，更立足于战略背景。
EA的四大领域
要真正理解EA是什么以及它如何支持企业的AI举措，了解它的四个主要架构层或领域至关重要。这些领域有助于领导者实时了解推动业务成果的当前流程、技术和信息资源。缺乏这一基础层面的理解，盲目采纳AI更可能导致集成困难和难以管理的技术负债。
- 业务架构：涵盖业务战略、治理、组织和关键业务流程。
- 应用架构：关注了解企业中使用的具体应用程序，它们的设计方式以及它们如何相互交互、与用户和其他应用程序交互。
- 信息架构：考虑组织数据资产和数据管理资源的结构。它提供了对数据如何收集、存储、转换、分发和消费的理解，同时也处理数据的保护和治理。
- 技术架构：记录企业中使用的硬件、软件和网络基础设施，它们的部署方式以及它们如何惠及业务。
从炒作到战略实施
除了采纳新技术外，大多数企业对其已部署工具的了解甚少，这些工具在ROI方面为组织带来的价值甚微。例如，大多数高管缺乏对公司内部利用的技术栈的全面了解。在大型企业中，这可能还包括数百家被收购的公司，这使得AI的推出不仅非常复杂和昂贵，而且由于缺乏合规知识而充满风险。通过利用EA，企业可以持续分析IT支出，识别冗余或表现不佳的工具，降低风险暴露，并使投资与价值创造更好地对齐。
打破信息孤岛
AI战略执行常常受挫的另一个原因是组织不对齐。考虑到AI的实施不仅影响业务的一个领域，EA还有助于弥合业务与IT团队之间的鸿沟。这是通过提供一种共享语言、视觉上下文以及不断演变的技术依赖性和成果模型来实现的。事实上，最近的一项调查显示，36%的人认为“业务与IT目标之间的不对齐”是从战略到执行的最大障碍。EA通过为可解释的、可审核的AI以及所需的反馈循环和治理创建一个基础，从而跨越团队负责任地扩展它，来弥合这一差距。
事实上，许多企业现在正在采用EA来创建一种“人在环中”的方法来减轻AI决策风险，其中AI生成的输出在采取行动之前由人员审查和批准。这种监督有助于确保质量、上下文和合规性，特别是在AI部署在复杂、高风险的企业环境中时。
总结
拥抱AI并非轻率的决定，尽管围绕新兴解决方案的持续炒作以及公司承诺的雄心勃勃的成果层出不穷。尽管这些工具确实可以帮助企业实现目标，并在市场不确定性中保持竞争力，但解决方案的好坏取决于其引入的生态系统。通过利用动态EA并获得实时可视化相互连接的IT景观的能力，高管们可以对AI的影响获得更全面的理解，然后再投资公司资金。凭借这些数据支持的见解，企业领导者可以确保采用一种战略上可行、有利可图和合规的方法来迎接这一创新的新时代。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/jie-suo-ai-qian-li-dong-tai-qi-ye-jia-gou-ru-he-qu-dong-shu
