Amazon Web Services - Агентний штучний інтелект і робочий процес: нова операційна модель для сучасної розробки та доставки ПЗ

Агентний штучний інтелект створює суттєвий зсув у тому, як структуруються, автоматизуються та вдосконалюються програмні системи. Замість того щоб будувати ІТ-ландшафт навколо окремих застосунків або мікросервісів, підприємства можуть зосередитися на створенні та оптимізації робочих процесів — наскрізних бізнес-операцій, автоматизованих агентами.

Такі AI-агенти виконують робочі процеси автономно або у взаємодії з іншими агентами, формуючи пов’язані ланцюжки автоматизації. Але незалежно від складності фундаментальною одиницею поставки стає сам робочий процес: бізнес-орієнтована операція з чіткими цілями та вимірюваною цінністю.

Для CIO та ІТ-керівників це означає нові підходи до співпраці з бізнес-підрозділами, нові практики тестування та валідації, а також інший спосіб визначення пріоритетів технологічних ініціатив.

Робочі процеси — це не застосунки, і це змінює все

Робочий процес за своєю природою є бізнес-процесом. Це ключова відмінність від традиційних застосунків або мікросервісів.

Історично застосунки були монолітними — запускалися повністю, розроблялися через тривалі етапи збору вимог та містили значні нефункціональні компоненти, такі як меню, адмін-панелі та довідкові модулі. Вони планувалися, закуповувалися й упроваджувалися як цілісні продукти.

Мікросервіси додали модульність, але залишилися технічними блоками, а не бізнес-артефактами. Їхня логіка часто охоплює кілька процесів, що ускладнює узгодження з бізнес-операціями.

User stories підвищили гнучкість, але є лише фрагментами функціональності. Вони не відображають операційні процеси та зникають після реалізації.

Робочі процеси суттєво відрізняються:

• Кожен робочий процес є завершеним бізнес-процесом, що створює цінність.
• Його можна запускати, змінювати й тестувати незалежно.
• Він стає окремою одиницею інвестицій.
• Він може виконуватися автономно за допомогою AI-агентів.

Попередні моделі розробки фокусувалися на поділі коду, тоді як робочі процеси фокусуються на прямому поєднанні технічної реалізації з бізнес-цінністю.

Агентний ШІ об’єднує бізнес-процеси та код

З розвитком агентного ШІ межа між бізнес-процесами та їх технічною реалізацією зникає.

AI-агент автоматизує конкретний робочий процес — часто той, що раніше виконувався вручну. Завдяки інструментам, таким як Amazon Quick Suite та іншим агентним сервісам AWS, підприємства й користувачі можуть описувати бажані процеси та автоматично отримувати їх агентні реалізації.

Ключова трансформація полягає в наступному:

• Агент діє від імені користувача або команди.
• Він виконує бізнес-визначене завдання.
• Він реалізує процес від початку до кінця, за потреби взаємодіючи з іншими агентами.
• Може включати участь людини або працювати повністю автономно.

Прикладами можуть бути агенти ланцюга постачання, що відстежують запаси, агенти прогнозування попиту або агенти закупівель, що розміщують замовлення. Кожен агент представляє робочий процес, тестується на рівні процесу та покращує ефективність на рівні процесу.

Для організацій, що використовують AWS через Softprom, це відкриває шлях до швидкого впровадження інтелектуальної автоматизації, скорочення циклів розробки та прискорення інновацій.

Наслідки для ІТ-стратегії та операцій

Модель, побудована навколо робочих процесів, змінює підхід до формування, реалізації та оцінки ІТ-ініціатив.

1. Новий спосіб визначення бізнес-цінності

Раніше вважалося, що впровадження нових ІТ-можливостей автоматично приносить цінність. На практиці цінність виникала лише тоді, коли бізнес адаптував свої процеси під ці можливості. Робочі процеси усувають цей розрив, поєднуючи процес та функціональність в одну одиницю. Кожен робочий процес:

• має самостійну цінність,
• є вимірюваним,
• безпосередньо пов’язаний з бізнес-результатами.

2. Беклог на основі робочих процесів

Замість набору user stories або функціональних модулів беклог стає портфелем процесів, що очікують автоматизації.

3. Тестування та валідація на рівні робочого процесу

Тестування переходить від перевірки функцій або регресійних циклів до оцінки процесу в цілому:

• Чи досягає процес своєї бізнес-мети?
• Чи є кроки агентів точними, безпечними та ефективними?

4. Безпека, узгоджена з бізнес-процесами

Моделювання загроз стає процес-орієнтованим, що підвищує точність і зменшує ризики.

5. Тісніша взаємодія бізнесу та ІТ

Оскільки робочі процеси напряму відображають бізнес-операції, зацікавлені сторони можуть активніше брати участь у їх визначенні та вдосконаленні. ІІ-інструменти роблять цю співпрацю ще простішою.

Агентний ШІ як наступний етап розвитку корпоративних технологій

Історія розробки ПЗ — це історія зростання рівня абстракцій: від машинного коду до мов високого рівня, від API до мікросервісів і тепер — до робочих процесів, керованих ШІ.

Агентний ШІ — це наступний еволюційний етап, що поєднує бізнес-логіку, виконання процесів та технічну автоматизацію. Для компаній, які прагнуть глибшої синергії між бізнесом і ІТ, це стратегічний прорив.

Як офіційний партнер AWS, Softprom допомагає підприємствам впроваджувати AWS-інструменти та агентні AI-фреймворки, що прискорюють автоматизацію процесів і забезпечують вимірювану бізнес-цінність.