Czego potrzebujemy, a nie co zbudujemy

Sprzedaż mówi: „Chcemy szybciej finalizować współpracę”. Zakupy: „Chcemy skrócić czas obsługi dokumentów”. Dział prawny: „Chcemy uprościć proces akceptacji i podpisu”. HR: „Chcemy spójnie obsługiwać dokumenty pracownicze”.

Cztery działy, cztery różne zdania. Każde z nich mogłoby trafić do IT jako osobny projekt. A wszystkie znaczą to samo: chcemy podpisywać dokumenty cyfrowo, żeby umowy były zawierane jak najszybciej.

Od tego przykładu Mateusz Myczko, drugi tego dnia prelegent z LUX MED, zaczął pokazywać na konferencji „Analityk & Architekt w erze AI”, jak AI pomaga znaleźć wspólną potrzebę ukrytą pod różnymi słowami.

Nowe rozdanie

Mateusz zajmował się budowaniem zespołów, architekturą i kluczowymi decyzjami architektonicznymi. Ostatnio dostał zadania na styku analizy i architektury.

Ucieszyło go to, bo dawno temu był analitykiem, testerem, a przez chwilę też programistą. Wtedy nie było sztucznej inteligencji, a analiza oznaczała długie, mozolne spotkania z kolejnymi działami. Pomyślał więc: nowe rozdanie. Czy warto korzystać z AI? Jak sam powiedział: odpowiedź wszyscy już znamy. Warto.

Wnioski wyciągnął z trzech projektów, z pracy w dużych firmach i z prywatnej działalności niekomercyjnej:

1. Cyfrowa obsługa dokumentów: skrócenie drogi od decyzji do podpisu, na przykład pod umową, i ograniczenie wysyłania papierów pocztą.
2. Wspólne logowanie: jeden spójny system tożsamości dla wielu obszarów i spółek, czyli SSO.
3. Narzędzie do zarządzania architekturą korporacyjną: „mój konik”, jak powiedział Mateusz. Jeden widok na procesy, zdolności, systemy, technologie i integracje, w którym widać powiązania między nimi.

W każdym z nich wymagania przychodziły od różnych działów. Mateusz chciał sprawdzić, czy AI pomoże znaleźć w nich wspólny wzorzec.

Ta sama potrzeba, różne języki

Żeby znaleźć wspólny mianownik, Mateusz patrzył na wymagania przez sześć pytań:

• Rezultat: co chcemy osiągnąć?
• Zdolność: co organizacja musi umieć?
• Proces: jak to robimy? Każdy dział trochę inaczej: niby wszyscy wysyłają maile i zbierają podpisy, ale z innymi niuansami.
• System: czym to dziś obsługujemy?
• Informacja: jakie dane są potrzebne?
• Kontrola: jakie reguły i ryzyka się z tym wiążą?

Najważniejsze pytanie architekta brzmiało: czy te wymagania opisują tę samą zdolność organizacji, choć każdy dział sformułował je inaczej?

AI daje przy tym każdej roli coś innego:

• biznesowi pokazuje wspólne potrzeby i możliwość ponownego użycia rozwiązań, dzięki czemu wcześniej można zakwestionować lokalne pomysły,
• analitykowi porównuje duże zbiory wymagań, wyłapuje duplikaty i luki, przygotowuje pytania na warsztaty,
• architektowi łączy nowe potrzeby z tym, co firma już umie, pokazuje zależności i pomaga porównać warianty pod względem kosztu, czasu i etapów,
• osobom od zgodności i ryzyka zestawia wymagania z regulacjami, standardami i zasadami bezpieczeństwa oraz wskazuje brakujące zabezpieczenia.

Wspólny mianownik pojawia się wtedy, gdy AI pomaga spojrzeć na problem z kilku stron naraz.

Wersja podstawowa nie wystarczyła

Na początku Mateusz korzystał z firmowego Copilota w wersji podstawowej i, jak przyznał, trochę go to denerwowało. Narzędzie mogło przetworzyć naraz tylko niewielką część materiału. Za każdym razem patrzyło na inne fragmenty wymagań, gubiło kontekst i nie potrafiło ułożyć wyników w strukturę według wytycznych. Nie umiało nawet porządnie zapisać ich do Excela. Wniosek był jeden: to nie zadziała.

Wersja zaawansowana przyjmowała dużo więcej wymagań w jednym kontekście. Zaczęła je grupować, wyłapywać wzorce i zależności, a na podstawie ankiet z biznesu przygotowała sensowny zbiór wymagań.

Jak podsumował Mateusz, chodzi nie tylko o to, że zmieści się więcej danych. To zupełnie inny rodzaj analizy, bo narzędzie widzi całość naraz.

Jedno źródło to za mało

Drugi wniosek przyszedł z prywatnego podwórka. Mateusz budował hobbystyczny sklep internetowy i miał mnóstwo materiałów. Nie chciał w kółko wrzucać tych samych plików do ChatGPT czy Gemini.

Trafił na NotebookLM od Google, do którego mógł dodać naraz wiele źródeł: wymagania, procesy, listę systemów, standardy, zidentyfikowane ryzyka i szacowane koszty. Narzędzie łączy te materiały i pomaga odpowiedzieć na pytanie, które architekt powinien zadawać przy każdej nowej inicjatywie:

„Czy ta potrzeba naprawdę jest nowa, czy organizacja ma już podobną zdolność?”

Narzędzie mniej ważne niż repozytorium

Gemini, NotebookLM, Copilot: Mateusz podkreślał, że ważniejszy jest sposób pracy niż marka narzędzia.

Ważniejsze od narzędzia jest też coś innego: centralne repozytorium architektury korporacyjnej, na przykład w LeanIX, ADOIT albo Ardoq. AI nie wie samo z siebie, jak wygląda Twoja firma. Jeśli jednak repozytorium zawiera strategię, cele, zdolności, procesy, aplikacje, podział odpowiedzialności, dozwolone technologie i infrastrukturę, to na starcie daje dużą przewagę.

Mateusz ujął to tak: repozytorium odpowiada na pytanie, co wiemy o organizacji, a AI na pytanie, co wynika z połączenia tych informacji.

AI obniża wysiłek potrzebny, żeby zrozumieć problem, i ułatwia wejście w nową inicjatywę. Ale w żadnym stopniu nie zmniejsza odpowiedzialności analityka i architekta.

Zmienić pytanie

Według Mateusza najważniejsze pytanie w architekturze brzmi dziś: „Czego potrzebujemy?”, a nie „Co zbudujemy?”.

Zauważył, że AI dobrze radzi sobie z myśleniem od strony biznesu i człowieka, a gorzej z myśleniem od strony systemów. Zamiast zaczynać od pytania, jaki nowy system postawić, warto przejść drogę:

potrzeba → zdolność → ponowne użycie → wpływ → decyzja: kupujemy, budujemy czy rozszerzamy to, co mamy?

AI pomaga przejść tę drogę szybciej i szerzej. Ale to architekt rozstrzyga, jaka odpowiedź jest właściwa.

Trzy perspektywy, jedna decyzja

W swojej pracy Mateusz korzysta z trzech wyspecjalizowanych asystentów:

1. Biznesowy sprawdza, czy rozwiązujemy właściwy problem: jaka jest potrzeba i wartość, jak inicjatywa łączy się z innymi projektami, czy da się coś wykorzystać ponownie.
2. Technologiczny sprawdza, czy rozwiązujemy go poprawnie: architektura, integracje, przepływ danych, istniejące systemy, koszty.
3. Zgodności sprawdza, czy rozwiązanie mieści się w regułach: regulacje, standardy technologiczne, procedury, bezpieczeństwo. Korzysta z twardych źródeł i nie ocenia „z głowy”.

To, co przygotują, jest materiałem do przeglądu. Architekt zestawia te trzy perspektywy, zadaje pytania i podejmuje decyzję.

Czego AI nie zrobi

Mateusz zakończył prostym podziałem.

AI może: znaleźć podobieństwa, wykryć luki, porównać warianty i przygotować przegląd zgodności. Pozwala zobaczyć większą część organizacji, zanim podejmie się decyzję.

Po stronie człowieka zostaje: sprawdzenie źródeł, rozmowa z interesariuszami, wybór wariantu i kompromisu, formalna odpowiedzialność i zatwierdzenie decyzji.

A bez czego Mateusz nie chce już pracować? Bez większego kontekstu, większej liczby perspektyw, mniejszej liczby duplikatów oraz lepszych i szybszych decyzji.

Pytania z sali

Prof. Andrzej Sobczak zaczął od refleksji. Kiedyś architekt był marudą, który prosił o aktualizację dokumentacji, a nikt nie miał na to czasu. Dziś programiści i biznes widzą, że bez aktualnego repozytorium architektury AI im nie pomoże. Dobre repozytorium ułatwia rozpoczęcie każdej analizy.

Potem zadał pytanie przewrotne: odłóżmy AI na bok. Czy naprawdę dojdziemy do ponownego używania rozwiązań? Od 20 lat ta zasada rzadko działa w praktyce, bo każdy dział na końcu chce mieć coś swojego.

Mateusz odpowiedział, że narzędzie może być wspólne, ale proces zawsze będzie się różnił. Można budować rozwiązania, które da się skonfigurować dla różnych działów, ale procesy dopasowane do konkretnego biznesu zawsze pozostaną specyficzne. W czasach, w których najważniejszy jest czas wejścia na rynek, pełne ponowne użycie na poziomie biznesowym jest iluzją. Dlatego architekci muszą szukać go poziom niżej: w infrastrukturze, platformach integracyjnych i danych, nawet jeśli warstwa biznesowa pozostaje osobna.

Andrzej zapytał też, czy z AI decyzje podejmuje się łatwiej, czy trudniej. W końcu dostajemy od AI materiał, którego tok rozumowania nie przeszliśmy sami.

Mateusz zastrzegł, że jego odpowiedź nie brzmi „to zależy”. Jeśli dobrze znasz dziedzinę, organizację i biznes, a do tego masz właściwych ludzi, podejmujesz decyzje łatwiej. Kluczowe jest znalezienie momentu, w którym przestajesz odpytywać AI, bierzesz odpowiedzialność na siebie i decydujesz.

Andrzej podsumował: wiedza o dziedzinie i znajomość organizacji to fundament, którego musimy się trzymać.