生成式人工智能如何在企业架构中连接业务和 IT

2025-09-13

执行摘要

几十年来，企业架构 (EA) 一直困扰着一个棘手的问题：如何将业务目标与 IT 能力协调一致。一方面，高管们谈论的是增长、客户成果和降低风险。另一方面，架构师则在系统、数据流和技术依赖关系方面进行沟通。在愿景与执行之间，沟通出现问题，转型也因此受阻。

生成式人工智能 (GenAI) 带来了突破。通过利用大型语言模型 (LLM) 作为实时解释器、文档助手和战略协同创建器，企业可以消除业务意图与 IT 执行之间的隔阂。GenAI 使领导者能够以通俗易懂的语言提出问题，并获得架构洞察，而无需费力理解专业术语。反过来，架构师可以在几秒钟内生成路线图、图表或依赖关系分析的初稿，从而加速协调并建立信任。

本文探讨了 GenAI 如何改变企业架构，不是通过取代架构师，而是通过将他们重塑为协调、速度和清晰度的战略协调者。

引言：联盟危机

走进几乎任何一家大型组织，你都会发现同样的情况。董事会要求敏捷性、以客户为中心和创新。IT 领导者展示多年的路线图和技术栈。业务领导者认为架构师过于抽象；架构师则认为高管不理解复杂性。结果就是不信任、项目延期以及投资未能兑现承诺。

协调不仅仅是一项技术挑战，更是战略要务。麦肯锡估计，近70%的数字化转型工作未能达到预期成果，这通常是由于沟通不畅和优先级不一致造成的。在许多情况下，架构本身是合理的，但缺乏业务目标与IT执行之间的有效衔接。

GenAI 提供了一套全新的方案。想象一下，一位高管问道： “如果我们淘汰原有的 CRM，客户支持工作流程会怎样？”无需耗费数周时间进行手动映射，GenAI 赋能的 EA 平台可以立即以人人都能理解的语言，展现所涉及的流程、系统和风险。这将架构从瓶颈转化为对话的起点。

生成式人工智能为企业架构协调带来什么

生成式人工智能不仅仅是一个内容生成器。在 EA 环境中，它可以扮演五个关键角色：

1. 沟通促进者
   • 将业务战略转化为系统需求，将技术设计转化为业务术语。

   • 示例：一位首席执行官说：“我们希望更快地入职。” GenAI 将其转化为所需的功能：身份验证、工作流自动化和集成 API。

2. 文档代理
   • 根据非结构化会议记录起草能力图、运营模式或转型计划。

   • 示例：输入战略会议的 AI 记录以自动生成初步架构路线图。

3. 勘探合作伙伴
   • 在进行投资之前，运行“假设”情景来评估权衡。

   • 示例：“如果我们淘汰 SAP 模块会怎样？”会生成受影响的业务流程、应用程序和合规风险的地图。

4. 实时助手
   • 在研讨会期间总结会议、生成图表并起草行动清单。

   • 示例：在治理会议上，GenAI 会实时呈现拟议变更的视觉效果。

5. 统一语言代理
   • 帮助架构师和高管以共同的声音共同撰写愿景声明、转型章程和战略备忘录。

   • 示例：GenAI 起草了一份关于平台现代化的商业和 IT 联合备忘录。

关键见解：借助 GenAI，架构从静态交付物转变为动态对话。

GenAI 的实践应用

1. 自动生成工件
   架构师无需从空白模板开始，只需向 GenAI 提供业务策略，即可获得草图、热图或路线图。虽然这些草图并非最终版本，但可以节省大量时间，并为协作改进奠定基础。

2. 对话式存储库
   众所周知，企业架构 (EA) 存储库未被业务利益相关者充分利用。GenAI 将其转变为对话式界面。领导者可以像搜索引擎一样查询存储库——例如“哪些 HR 系统处理敏感的薪资数据？”——并收到基于架构数据的简明语言回复。

3. 战略情景模拟
   战略关乎选择，而每个选择都相互关联。GenAI 可以实时模拟影响，减少意外。例如，在投资新的 CRM 系统之前，领导者可以预见哪些下游系统、流程和合规性要求会受到影响。

4. 现场研讨会支持
   架构师可以专注于引导，而 GenAI 则负责记录、绘制图表并组织行动项目。这不仅加速了共识的达成，还提高了准确性，因为会议成果可以即时记录。

5. 跨领域统一语言
   或许最微妙却最强大的影响在于文化层面。当每个人都能用自己的语言与架构互动时——无论是战略、技术还是运营层面——对架构的认知就会从“黑匣子”转变为“共享画布”。

将洞察力转化为行动

当前需要采取的组织举措

为了实现这些效益，企业必须采取深思熟虑的行动。以下四项举措尤为突出：

1. 将 GenAI 集成到 EA 平台
   许多领先的 EA 工具现在都提供 AI 插件。嵌入这些插件可确保 GenAI 增强现有流程，而不是添加并行工具。

2. 建立及时治理机制

如果没有指导方针，GenAI 的输出可能会出现不一致或不准确的风险。治理框架——定义已批准的提示、审核流程和数据边界——至关重要。

3. 培养架构师快速工程能力
   有效运用法学硕士学位是一项技能。架构师应该学习如何构建查询、优化输出，以及如何将人工智能生成的洞察融入具体情境。

4. 试点并衡量影响
   从重点用例入手：会议总结、草图或项目组合合理化。通过节省工时、利益相关者参与度以及产出清晰度来追踪影响。

案例案例：行动中的协调

一家面临数字化计划停滞的欧洲电信公司在架构研讨会上试用了 GenAI。该公司无需花费数周时间绘制能力图，而是实时生成。高管们可以用通俗易懂的语言提问——“哪些流程依赖于我们的计费系统？”——并实时查看依赖关系图。

三个月内，该电信公司报告称：

• 文档周期时间缩短 40%。

• 由于领导层更清楚地了解了架构输出，因此高管审批速度更快。

• 投资委员会和 EA 团队之间的协调性更强。

这个案例说明了这种转变： GenAI 并没有取代架构师；它扩大了架构师的作用，将架构变成了一种共享的企业对话。

企业架构领导者的自我反思

• 我是否以企业领导者可以采取行动的方式解释架构？

• 我的哪些工作流程因手动翻译和文档而变慢？

• GenAI 能让我在哪里腾出时间专注于更高价值的战略工作？

结论：对齐是新的架构

在未来十年，最有价值的企业架构师将不是那些绘制最佳图表的人，而是那些能够在业务和 IT 之间达成共识的人。

生成式人工智能并非捷径，而是一种全新的媒介。它使架构设计能够与对话同步发展，实时将愿景转化为实际行动。拥抱它的架构师将重新定义自身角色：不再是翻译者，而是清晰、信任和速度的协调者。

信息很明确：对齐不是副作用。对于 GenAI 来说，对齐本身就是架构。

REFRENCES

• Infosys – Use Cases of Generative AI in EA

• Architecture & Governance – Generative AI Strategy For Enterprise

• Springer – Generative AI in Enterprise Architecture

• Ardoq – GenAI and EA: Roadmapping the Future

• Enlore – Transformative Role of GenAI in EA

• Protiviti – GenAI Revolutionizing Enterprise Architecture

• ArXiv – EA as Capability for GenAI Adoption

• ArXiv – Blueprint Architecture for Compound AI

• TechRadar – GenAI for Mainframe Modernization

• TechRadar – GenAI Shift to Decision Making