4つの課題、
1つのアーキテクチャ問題

チームはいま、アイデアから動作するインターフェースまで数日で到達できます。しかし試作の速さは、概念を示すソフトウェアと、本番で信頼できるソフトウェアの違いを覆い隠します。

本番アプリケーションは、中核のロジックを実行するだけではありません。認証、権限、状態、並行性、エラー、変化するデータを管理し、テスト、デプロイ、監視、アップグレードを続ける必要があります。AIが生成したコードはこれらの責務をなくさず、むしろ増やすことがしばしばです。

従来のデータ統制は、ユーザー、データベース、レポーティングを対象としてきました。アクセスはアイデンティティとロールに応じて付与され、カタログ、リネージ、監査が情報の利用を記録します。

利用者が増えるにつれ、このモデルは負荷に耐えられなくなります。アプリケーションはユーザーに代わって複数のソースにアクセスし、サービスは人の介在なく動き続け、エージェントは動的にツールを選びます。統制はもはや、個々のデータベースの境界だけでは成り立たず、データが要求され、変換され、行動につながるまでの経路全体に及ぶ必要があります。

多くの業務プロセスは、観測から行動までいまだに断片化した経路をたどります。データは業務システムで捕捉され、分析基盤へコピーされ、レポートで提示され、人が解釈し、別の場所で判断として入力され、実行システムへ送られます。

個々のシステムは役割を果たしているかもしれません。それでもプロセス全体としては、遅く、壊れやすいままです。分析する頃にはデータが古くなり、アプリケーション間で文脈が失われ、受け渡しのたびに保護すべき統合が増えます。情報を分析できても、現在の状態に到達できず、統制されたロジックを呼び出せず、承認済みのアクションを起動できないエージェントは、成果から切り離されたままです。