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# ADM 运营模型的业务层
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业务层构成了 ADM 运营模式的战略基础。生成式人工智能正在改变业务战略、利益相关者角色以及企业架构、报告、治理和预算等关键领域。

**战略和主要利益相关者**

ADM 运营模式包括内部和外部利益相关者，他们专注于使业务战略和目标与组织运营和结果保持一致。传统上，这些利益相关者优先考虑应用程序可靠性、发布速度、运营效率、成本降低和应用程序合理化。

在从传统方法向人工智能增强流程的转变中，利益相关者的角色和优先事项发生了以下关键变化：
+ **战略重点** — 从成本管理转向价值创造和创新。
+ **协作决策** — 人工智能驱动的洞察力为跨职能战略提供信息。
+ **敏捷的响应能力** — 更快地适应市场变化和用户需求。
+ **以客户为中心的方法** — 更加注重用户体验和满意度。
+ **持续学习** — 强调人工智能素养和持续的技能发展。

这些变化波及业务和服务集成层的各个方面，影响了以下关键领域：
+ 企业和 IT 架构
+ 仪表板和报告
+ 治理、风险和合规
+ 预算和预测

**企业和 IT 架构**

下表提供了与企业和 IT 架构相关的关键问题的生成式 AI 的当前状态和相应的未来状态。


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| **当前状态** | **生成式 AI 的未来状态** | 
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| 手动创建和更新架构文档 | 自动架构文档和审查 | 
| 架构变更的静态影响分析 | 架构变更的实时影响分析 | 
| 修复了不经常更新的路线图 | 适应市场变化的自适应路线图 | 
| 以技术术语为主的建筑概念交流 | 基于人工智能的建筑概念自然语言接口 | 

**仪表板和报告**

下表提供了与仪表板和报告相关的关键问题的生成式 AI 的当前状态和相应的 future 状态。


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| **当前状态** | **生成式 AI 的未来状态** | 
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| 带有通用见解的静态仪表板 | 具有用户特定见解的实时自适应仪表板 | 
| 被动问题管理 | 用于主动解决问题的预测性分析 | 
| 用于数据访问的技术查询语言 | 为非技术利益相关者提供自然语言查询 | 
| 手动生成报告和跟踪关键绩效指标 (KPI) | 自动生成报告和智能的 KPI 建议 | 

**治理、风险和合规**

下表提供了与治理、风险和合规相关的关键问题的生成人工智能的当前状态和相应的未来状态。


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| **当前状态** | **生成式 AI 的未来状态** | 
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| 手动策略检查和合规性审计 | 自动策略检查和合规性监控 | 
| 根据历史数据进行定期风险评估 | 通过预警和缓解策略进行智能风险评估 | 
| 静态合规性文档 | 动态合规文档生成和更新 | 

**预算和预测**

下表提供了与预算和预测相关的关键问题的生成人工智能的当前状态和相应的未来状态。


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| **当前状态** | **生成式 AI 的未来状态** | 
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| 基于历史数据的手动成本建模 | 基于历史数据的预测成本建模 | 
| 定期调整资源分配 | 实时动态资源分配 | 
| 由于时间限制，场景规划有限 | 预算评估的自动情景规划 | 
| 主观项目优先顺序 | 根据业务目标进行智能项目优先级排序 |