Вопрос подписчика:
«Применение ИИ при agile исследовании бизнес архитектуры: методы, ограничения применяемости, эффекты, риски»

Применение ИИ в agile-исследовании бизнес-архитектуры: методы, ограничения, эффекты, риски – и немного здравого смысла

1. Я и agile – мы из разных вселенных.
Agile прекрасен, когда есть готовый продукт и требуется постоянная адаптация. Но исследование архитектуры – это не адаптация. Это системное мышление. Это работа с целостностью, не с фичами.

2. ИИ для бизнес-архитектуры? Звучит заманчиво. Но...
Если под ИИ мы понимаем LLM (типа ChatGPT), то, увы – это не тот инструмент. Почему?

LLM – это не мозг. Это аналогия затылочной коры: хорошо воспроизводит картину мира, но не умеет ставить цели и строить модели.

Настоящее мышление в архитектуре требует фронтальной коры – то есть агента с чёткой методологией, способного думать, анализировать, синтезировать и сравнивать модели.

Надежда, что «LLM сама догадается, что спросить» – утопия. Архитектура требует вопросов не из Википедии, а из логики бизнеса. А логика бизнеса живёт в методологии.

Вывод:
Если хотите ИИ в бизнес-архитектуре – стройте агентную систему. Пусть LLM будет языковым интерфейсом и поставщиком вероятностных гипотез.
Но мыслящей единицей должен стать методологически заряженный агент, который:

— знает, какие объекты нужно искать,
— понимает, как устроена система,
— и способен структурировать разрозненные наблюдения в целостную модель.

Вот тогда можно будет сказать, что ИИ действительно исследует бизнес-архитектуру, а не просто называет диаграмму красивым словом.