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Camada de negócios de um modelo operacional ADM
A camada de negócios forma a base estratégica do modelo operacional ADM. A IA generativa está transformando a estratégia de negócios, as funções das partes interessadas e as principais áreas, como arquitetura corporativa, relatórios, governança e orçamento.
Estratégia e principais partes interessadas
O modelo operacional da ADM inclui partes interessadas internas e externas focadas em alinhar a estratégia e as metas de negócios com as operações e resultados organizacionais. Tradicionalmente, essas partes interessadas priorizavam a confiabilidade do aplicativo, a velocidade de lançamento, a eficiência operacional, a redução de custos e a racionalização do aplicativo.
Em uma mudança dos métodos tradicionais para processos aprimorados por IA, as seguintes mudanças principais ocorrem nas funções e prioridades das partes interessadas:
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Foco estratégico — Mudança do gerenciamento de custos para a criação de valor e inovação.
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Tomada de decisão colaborativa — insights orientados por IA informam estratégias multifuncionais.
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Capacidade de resposta ágil — adaptação mais rápida às mudanças do mercado e às necessidades dos usuários.
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Abordagem centrada no cliente — foco aprimorado na experiência e satisfação do usuário.
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Aprendizagem contínua — ênfase na alfabetização em IA e no desenvolvimento contínuo de habilidades.
Essas mudanças se espalham por vários aspectos das camadas de integração de negócios e serviços, afetando as seguintes áreas principais:
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Arquitetura corporativa e de TI
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Painéis e relatórios
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Governança, risco e conformidade
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Orçamento e previsão
Arquitetura corporativa e de TI
A tabela a seguir fornece o estado atual e o estado futuro correspondente da IA generativa para os principais problemas relacionados à arquitetura corporativa e de TI.
Estado atual |
Estado futuro com IA generativa |
|---|---|
Criação e atualização manuais da documentação de arquitetura |
Documentação e análises de arquitetura automatizadas |
Análise estática do impacto das mudanças arquitetônicas |
Análise de impacto em tempo real das mudanças arquitetônicas |
Roteiros fixos com atualizações pouco frequentes |
Roteiros adaptáveis que respondem às mudanças do mercado |
Comunicação de conceitos arquitetônicos repleta de jargões técnicos |
Interfaces de linguagem natural com inteligência artificial para conceitos arquitetônicos |
Painéis e relatórios
A tabela a seguir fornece o estado atual e um estado futuro correspondente com IA generativa para os principais problemas relacionados a painéis e relatórios.
Estado atual |
Estado futuro com IA generativa |
|---|---|
Painéis estáticos com insights genéricos |
Painéis adaptáveis em tempo real com insights específicos do usuário |
Gerenciamento reativo de problemas |
Análise preditiva para abordar problemas de forma proativa |
Linguagens de consulta técnica para acesso a dados |
Consulta em linguagem natural para partes interessadas não técnicas |
Geração manual de relatórios e rastreamento de indicadores-chave de desempenho (KPI) |
Geração automatizada de relatórios e sugestões inteligentes de KPI |
Governança, risco e conformidade
A tabela a seguir fornece o estado atual e um estado futuro correspondente com IA generativa para os principais problemas relacionados à governança, risco e conformidade.
Estado atual |
Estado futuro com IA generativa |
|---|---|
Verificação manual de políticas e auditorias de conformidade |
Verificação automatizada de políticas e monitoramento de conformidade |
Avaliações periódicas de risco com base em dados históricos |
Avaliação inteligente de riscos com alertas antecipados e estratégias de mitigação |
Documentação de conformidade estática |
Geração e atualizações dinâmicas de documentação de conformidade |
Orçamento e previsão
A tabela a seguir fornece o estado atual e um estado futuro correspondente com IA generativa para os principais problemas relacionados ao orçamento e à previsão.
Estado atual |
Estado futuro com IA generativa |
|---|---|
Modelagem manual de custos baseada em dados históricos |
Modelagem preditiva de custos com base em dados históricos |
Ajustes periódicos de alocação de recursos |
Alocação dinâmica de recursos em tempo real |
Planejamento limitado de cenários devido a restrições de tempo |
Planejamento automatizado de cenários para avaliações orçamentárias |
Priorização subjetiva do projeto |
Priorização inteligente de projetos alinhada aos objetivos de negócios |
