AI-avusteinen mallinnus arkkitehtuurityön tukena

Johdanto

AI-avusteinen mallinnus

Tuottavuusloikka arkkitehtuurin ja liiketoiminnan kehittämisen visualisointiin

Pääviesti:

AI-avusteinen mallinnus nopeuttaa kuvausten tuottamista, mutta edellyttää edelleen asiantuntijuutta siinä, mitä kuvataan, miksi kuvataan ja miten tuotoksia hyödynnetään.

Tekoälyn hyödyntäminen liiketoiminnan kehittämisessä on siirtymässä yksittäisistä kokeiluista osaksi päivittäistä asiantuntijatyötä. Yksi konkreettisimmista käyttökohteista on AI-avusteinen mallinnus, jossa tekoäly tuottaa visualisointeja, kaavioita ja kuvauksia rakenteisesta lähdedatasta ennalta määriteltyjen ohjeiden perusteella.

AI-avusteinen mallinnus ei rajoitu arkkitehtuurisuunnitteluun. Sitä voidaan hyödyntää laajasti organisaation kehittämisessä esimerkiksi strategian konkretisoinnissa, palvelujen suunnittelussa, prosessien kehittämisessä, kyvykkyyksien mallintamisessa, järjestelmien kuvaamisessa, tiedolla johtamisessa sekä muutosten suunnittelussa ja viestinnässä. Yhteistä kaikille käyttötapauksille on tarve muodostaa monimutkaisesta kokonaisuudesta selkeä ja helposti ymmärrettävä yhteinen näkymä.

Suurin hyöty syntyy rutiinityön automatisoinnista. Sen sijaan, että asiantuntijoiden aikaa kuluisi visualisointien tekniseen piirtämiseen, he voivat keskittyä kehittämisen kannalta olennaisiin kysymyksiin: mitä ongelmaa ratkaistaan, mitä muutosta tavoitellaan, mitä tietoa tarvitaan päätöksenteon tueksi ja miten syntyneitä tuotoksia hyödynnetään käytännössä. Tekoäly tuottaa visualisoinnin, mutta asiantuntijat määrittävät sen tarkoituksen, sisällön ja merkityksen.

AI-avusteinen mallinnus voidaan nähdä yhteistyön välineenä, joka yhdistää liiketoiminnan, palvelumuotoilun, arkkitehtuurin, kehittämisen ja tietohallinnon näkökulmia. Kun visualisointeja voidaan tuottaa nopeasti yhteiskäyttöisistä tietolähteistä, syntyy uudenlainen mahdollisuus rakentaa yhteistä ymmärrystä, arvioida vaihtoehtoja ja tukea päätöksentekoa tehokkaammin kuin perinteisillä mallinnusmenetelmillä.

Tämän esityksen tarkoituksena on kuvata, mitä AI-avusteinen mallinnus tarkoittaa, millaisia hyötyjä ja edellytyksiä siihen liittyy sekä miten sitä voidaan hyödyntää osana organisaation liiketoiminnan ja toiminnan kehittämistä. Lisäksi tarkastellaan käytännön esimerkkiä, jossa tekoäly tuottaa tietovirtakaavion rakenteisesta lähdedatasta valittua notaatiota ja mallinnusohjeita noudattaen.

AI ei korvaa arkkitehtuuriosaamista, vaan poistaa mallinnuksen rutiinityötä ja
nopeuttaa visualisointien tuottamista yhteiseen käyttöön.

AI-avusteinen mallinnus täydentää arkkitehdin työkalupalettia.

__________

Tarpeen kuvaus

AI-avusteisen mallinnuksen muutoslogiikka:

Syyt (miksi?)	Tavoitteet (mitä halutaan muuttaa?)	Lopputulokset (mitä on saatu aikaan?)
Visualisointien tuottaminen on hidasta ja sisältää paljon manuaalista työtä.	Mallinnustyön tuottavuus paranee.	Visualisointeja tuotetaan merkittävästi nopeammin.
Asiantuntijoiden aikaa kuluu kaavioiden piirtämiseen sisällön kehittämisen sijaan.	Asiantuntijoiden työ kohdistuu enemmän analysointiin, suunnitteluun ja päätöksenteon tukemiseen.	Rutiinimainen mallinnustyö vähenee ja asiantuntijatyön arvo kasvaa.
Yhteisen ymmärryksen muodostaminen eri sidosryhmien välillä on haastavaa.	Yhteistyö liiketoiminnan, palvelumuotoilun ja arkkitehtuurin välillä paranee.	Kehittämiskohteista muodostuu nopeammin yhteinen tilannekuva.
Rakenteista lähdedataa ei pystytä hyödyntämään tehokkaasti visualisointien tuottamisessa.	Lähdedatan hyödyntäminen mallinnuksessa tehostuu.	Visualisointeja voidaan tuottaa automaattisesti yhteisistä tietolähteistä.
Mallinnustuotokset eivät ole aina yhdenmukaisia, tasalaatuisia tai helposti ylläpidettäviä.	Mallinnuskäytännöt yhdenmukaistuvat.	Visualisoinnit ovat laadukkaampia, vertailukelpoisempia ja helpommin ylläpidettäviä.

Miksi AI-avusteista mallinnusta tarvitaan?

Mallinnus ja visualisointi ovat usein hyödyllisiä, mutta työläitä
- tietojen kokoaminen
- elementtien piirtäminen
- yhteyksien asettelu
- tyylien ja notaation soveltaminen
- tiedoston tekninen tuottaminen
AI voi poistaa suuren osan rutiinityöstä
- kaavio syntyy lähdedatan ja ohjeiden perusteella
- asiantuntija voi keskittyä sisältöön, tulkintaan ja hyödyntämiseen
- visualisointeja voidaan tuottaa nopeammin eri käyttötarkoituksiin

Ydinajatus:

AI-avusteinen mallinnus ei ole vain piirtämisen automatisointia, vaan kehittämistyön yhteisen ymmärryksen nopeuttamista.

Mitä AI-avusteinen mallinnus on?

AI-avusteinen mallinnus tarkoittaa, että:
- tekoäly tuottaa visualisoinnin annetun lähdedatan, notaation ja ohjeiden perusteella.
Se voi tuottaa esimerkiksi:
- konseptikuvauksia (sis. mm. tarpeen kuvaus, rajaus, riippuvuudet, vaikutukset ja riski, hyödyt ja kustannukset, )
- kontekstikuvauksia (toimintaympäristö, käyttäjät, integraatiot)
- asiakaspolkuja / palvelupolkuja
- palvelumalleja (Service Blueprintejä), joissa yhdistyy asiakkaan ja organisaation toiminta
- tietovirtakaavioita
- prosessikuvauksia
- kyvykkyyskuvauksia
- karttoja (kyvykkyyskarttoja, järjestelmäkarttoja, prosessikarttoja, palvelukarttoja jne.)
- analyysejä (riippuvuusanalyysi, muutosvaikutukset)
- jne.
Kuvaustapa valitaan käyttötarkoituksen mukaan:
- EDGY
- BPMN
- ArchiMate
- UML
- C4
- muu organisaation oma kuvaustapa

Periaate:

Paras kuvaustapa on se, joka tukee parhaiten yhteistyötä, on tuotettavissa luotettavasti AI:n avulla ja on heti hyödynnettävissä käytössä olevissa välineissä.

AI ei poista asiantuntijuuden tarvetta

AI voi tuottaa kaavion, mutta asiantuntija määrittää:

Miksi visualisoidaan?
- mitä päätöstä, keskustelua tai ymmärrystä kuva tukee
- kenelle kuva tehdään
- millä tarkkuustasolla kuva on hyödyllinen
Mitä visualisoidaan?
- mitkä tiedot ovat olennaisia
- mikä rajataan pois
- mikä on oikea näkökulma ja abstraktiotaso
Miten visualisointi tuotetaan?
- valittu notaatio
- elementtityypit
- yhteystyypit
- layout
- tiedostomuoto
- käytettävä visualisointiväline (=minne?)

Pääviesti:

AI nopeuttaa tekemistä, mutta arkkitehtuuriosaaminen ohjaa tarkoituksen, sisällön ja laadun.

Roolit AI-avusteisessa mallinnuksessa

AI-avusteinen mallinnus tukee useita kehittämisen rooleja:

Kokonaisarkkitehti
- määrittää kuvaustavan, näkökulman, rakenteen ja mallinnuksen periaatteet
- varmistaa yhteyden kokonaisuuteen, periaatteisiin ja päätöksentekoon
Palvelumuotoilija
- hyödyntää visualisointeja asiakasymmärryksen, palvelupolkujen ja kokemuksen jäsentämisessä
- tuo mukaan käyttäjän ja palvelun näkökulman
Liiketoiminnan asiantuntija
- tuottaa sisältöä ja tulkitsee vaikutukset toimintaan
- arvioi, vastaako kuva todellista tarvetta ja toimintaympäristöä
AI
- tuottaa ensimmäisen version
- soveltaa annettuja sääntöjä
- automatisoi teknisen mallinnustyön
- mahdollistaa nopean iteroinnin

Toimintamalli: lähdedatasta kaavioksi

AI-avusteisen mallinnuksen perusprosessi:

Lähdedata
- tieto on saatavilla taulukkomuodossa tai dokumentissa
- esimerkiksi Excelissä, Wordissä, Confluencessa tai muussa lähteessä
Ohjeistus
- määritellään kaaviotyyppi
- valitaan notaatio
- määritellään elementit, yhteydet, värit, fontit ja layout-periaatteet
AI-tuotanto
- AI muodostaa kaavion lähdedatan ja ohjeiden perusteella
- tuotoksena syntyy esimerkiksi Draw.io-tiedosto
Jälkikäsittely
- asiantuntija tarkistaa sisällön
- tarvittaessa korjaa, täydentää ja selkeyttää
- kuva viedään yhteiseen käyttöön
Hyödyntäminen
- kuva toimii keskustelun, analyysin, päätöksenteon tai dokumentaation tukena

Esimerkki: tietovirtakaavio EDGY-notaatiolla

Lähtökohta:

Tietovirtojen lähdedata on saatavilla taulukkomuodossa
- Lähde
- Tieto
- Kohde
AI saa promptissa:
- lähdedatan
- EDGY-stencilsit
- elementti- ja yhteystyypit
- layout-ohjeet
- mahdolliset lisämallit tai esimerkit
AI:ta pyydetään tuottamaan:
- tietovirtakaavio
- EDGY-notaatiolla
- Draw.io-muodossa
- annettujen ohjeiden mukaisesti

Tuloksena:

Kaavio syntyy tiedostona, joka voidaan avata ja jatkokäsitellä visualisointivälineessä.
- (Tulos on parempi kuin keskimääräisen mallintajan tuotos: tarkka, oikeaoppinen, elementit ja viivat saman kokoisia, linjassa jne.)

Ohjetiedot eli AI-taidot

AI-avusteinen mallinnus edellyttää ennalta määriteltyjä ohjeita. Näitä voidaan kutsua esimerkiksi AI-taidoiksi, mallinnusohjeiksi tai kaaviotyyppikohtaisiksi skilleiksi.

Ohjetiedot sisältävät esimerkiksi:

Elementtiohjeet
- valitun notaation mukaiset elementtityypit
- elementtien koko
- fontti
- värit
- mahdolliset lisätiedot, kuten linkit tai tunnisteet
Yhteystyyppiohjeet (elementtien väliset relaatiot)
- yhteysviivojen tyyli
- ortogonaalisuus
- viivan väri ja paksuus
- labelin sijainti
- yhteyden kohdistuminen elementtiin
Layout-ohjeet
- elementtien sijoitteluperiaatteet
- suunta, esimerkiksi vasemmalta oikealle
- ryhmittely
- etäisyydet
- päällekkäisyyksien välttäminen
Tuotosohjeet
- tiedostomuoto
- käytettävä visualisointiväline
- nimeäminen
- merkintä AI-avusteisuudesta

Hyödyt

Nopeus
- ensimmäinen versio syntyy minuuteissa tuntien sijaan
Tuottavuus
- rutiinimainen piirtäminen vähenee
- asiantuntijan aika kohdistuu ajatteluun, analyysiin ja fasilitointiin
Iterointi
- vaihtoehtoisia näkymiä voidaan tuottaa nopeasti
- sama lähdedata voidaan visualisoida eri tavoilla
Yhteistyö
- kuva toimii yhteisenä keskustelupintana
- eri roolit voivat tarkentaa sisältöä yhdessä
Dokumentointi
- visualisoinnit voidaan tuottaa systemaattisesti ja toistettavasti
- tuotokset voidaan liittää osaksi arkkitehtuurin ja kehittämisen dokumentaatiota

Rajoitteet ja onnistumisen edellytykset

AI-avusteinen mallinnus onnistuu hyvin, kun:

lähdedata on riittävän selkeää (ja toivottavasti sisällöltään laadukasta)
kaaviotyypin tarkoitus on määritelty
notaatio ja elementtityypit on kuvattu
layout-ohjeet ovat riittävän täsmälliset
asiantuntija tarkistaa lopputuloksen
tuotosta ei hyväksytä sellaisenaan ilman sisällöllistä arviointia

Keskeinen huomio:

AI voi tuottaa teknisesti oikean näköisen kaavion, mutta vain asiantuntija voi arvioida, onko se tarkoituksenmukainen, ymmärrettävä ja käyttökelpoinen.

Seuraava kehitysaskel: AI-agentit

Seuraava askel on ohjetietojen tuotteistaminen AI-agentteihin.

Agenttiin voidaan sisällyttää:
- organisaation mallinnusohjeet
- valitut notaatiot
- elementtien vakiotyylit
- layout-periaatteet
- tiedostomuotojen tuottaminen
- tarkistuslistat
Tavoitteena:
- toistettava tuotantotapa
- yhtenäiset visualisoinnit
- vähemmän manuaalista ohjeistamista
- nopeampi käyttöönotto eri tiimeissä

Ajatus:

Kun ohjeet siirretään yksittäisistä prompteista agentteihin, AI-avusteisesta mallinnuksesta tulee toimintamalli, ei vain yksittäinen kokeilu.

AI-avusteinen mallinnus arkkitehtien ja palvelumuotoilijoiden yhteistyön tukena

Liiketoiminnan kehittämisen yhteistyömallissa palvelumuotoilijat ja arkkitehdit muodostavat luontevan työparin, jonka tehtävänä on auttaa organisaatiota ymmärtämään kehittämistarpeita, muodostamaan yhteinen näkemys ja laatimaan konseptikuvauksia päätöksenteon tueksi. Palvelumuotoilu tuo kehittämiseen asiakas- ja ihmiskeskeisen näkökulman, kun taas liiketoiminta-arkkitehtuuri auttaa ymmärtämään, miten haluttu asiakasarvo voidaan toteuttaa organisaation toiminnan, kyvykkyyksien, prosessien, tietojen ja järjestelmien avulla.

AI-avusteinen mallinnus toimii näiden näkökulmien välisenä siltana. Se mahdollistaa sen, että työpajoissa ja yhteiskehittämisessä syntyneet ideat, havainnot, vaatimukset ja analyysit voidaan muuntaa nopeasti visualisoinneiksi, joita kaikki osapuolet voivat yhdessä tarkastella, arvioida ja kehittää edelleen. Sen sijaan, että aikaa käytettäisiin kaavioiden tekniseen piirtämiseen, voidaan keskittyä kysymyksiin miksi, mitä ja miten, jotka ovat liiketoiminnan kehittämisen yhteistyömallin keskeisiä näkökulmia.

Tyypillisesti palvelumuotoilija auttaa jäsentämään asiakastarpeita, asiakaspolkuja, palvelukonsepteja ja käyttäjäkokemusta, kun taas arkkitehti tarkastelee kyvykkyyksiä, palveluita, prosesseja, tietoja ja järjestelmiä. AI-avusteinen mallinnus voi tuottaa näistä samoista lähtötiedoista erilaisia näkymiä eri sidosryhmille. Esimerkiksi asiakaspolusta voidaan johtaa palvelukuvaus, palvelusta kyvykkyyskartta, kyvykkyyksistä prosessikuvaus ja edelleen tietovirta- tai järjestelmäkuvaus. Näin eri näkökulmat pysyvät keskenään linjassa ja perustuvat samaan tietopohjaan.

AI-avusteinen mallinnus tukee erityisen hyvin konseptointivaihetta, jossa palvelumuotoilija ja arkkitehti fasilitoivat kehittämistarpeiden käsittelyä yhdessä liiketoiminnan omistajien ja muiden asiantuntijoiden kanssa. Yhteisten keskustelujen aikana syntyvä sisältö voidaan muuntaa lähes reaaliaikaisesti visualisoinneiksi, mikä nopeuttaa yhteisen ymmärryksen muodostumista, vaihtoehtojen arviointia ja konseptikuvauksen laatimista. Tällöin visualisoinnit eivät ole erillisiä dokumentteja, vaan osa itse kehittämisprosessia.

Parhaimmillaan AI-avusteinen mallinnus auttaa yhdistämään liiketoiminnan suunnittelun, palvelumuotoilun ja liiketoiminta-arkkitehtuurin yhdeksi jatkuvaksi keskusteluksi. Tekoäly tuottaa visualisoinnit, mutta palvelumuotoilijat ja arkkitehdit varmistavat yhdessä, että ne kuvaavat oikeita asioita, palvelevat päätöksentekoa ja tukevat organisaation tavoitteiden, asiakastarpeiden sekä operatiivisen toteutuksen yhteensovittamista.

Yhteenvetona:

AI-avusteinen mallinnus ei korvaa palvelumuotoilijan tai arkkitehdin työtä, vaan vahvistaa heidän yhteistyötään. Se mahdollistaa yhteisten havaintojen, ideoiden ja ratkaisuvaihtoehtojen nopean visualisoinnin, jolloin moniammatillinen kehittämistyö voi keskittyä ymmärtämiseen, arviointiin ja päätöksentekoon teknisen mallintamisen sijaan. [hosiaisluoma.fi]

Yhteenveto

AI-avusteinen mallinnus tuo tuottavuusloikan visualisointiin.

Se nopeuttaa kaavioiden tuottamista.
Se hyödyntää olemassa olevaa lähdedataa.
Se tukee useita notaatioita ja visualisointitapoja.
Se vähentää rutiinityötä.
Se parantaa iterointia ja yhteistyötä.
Se ei poista arkkitehtuuriosaamisen tarvetta, vaan tekee siitä entistä tärkeämpää.

Pääviesti:

AI piirtää, mutta asiantuntija ajattelee, rajaa, ohjaa ja varmistaa, että kuva palvelee tarkoitustaan.

Tiivistys

AI-avusteinen mallinnus mahdollistaa merkittävän tuottavuusloikan arkkitehtuurin ja liiketoiminnan kehittämisen visualisoinnissa.
- Kun lähdedata, kuvaustapa ja mallinnusohjeet annetaan tekoälylle, se voi tuottaa nopeasti käyttökelpoisia kaavioita esimerkiksi Draw.io-muodossa. Tämä vähentää manuaalista piirtotyötä ja nopeuttaa yhteisen ymmärryksen syntymistä.
Kyse ei kuitenkaan ole asiantuntijuuden korvaamisesta.
- Arkkitehtuuriosaamista tarvitaan edelleen tarpeen määrittelyssä, kuvaustavan valinnassa, sisällön arvioinnissa ja tuotosten hyödyntämisessä. AI tekee rutiinityön, asiantuntija varmistaa merkityksen ja laadun.
Seuraava kehitysaskel on mallinnusohjeiden tuotteistaminen AI-agenteiksi.
- Tällöin organisaation omat kuvaustavat, notaatiot, layout-säännöt ja tiedostomuodot voidaan vakioida toistettavaksi toimintamalliksi.

Käyttötapauksia

Alla oleva lista on tarkoituksella laaja. Ajatuksena on osoittaa, että AI-avusteinen mallinnus ei ole vain arkkitehtuurikaavioiden tuottamista, vaan yleinen menetelmä liiketoiminnan kehittämisen, analysoinnin, suunnittelun ja päätöksenteon tukemiseen.

Käyttötapaus	Kuvaus	Keitä / mitä koskee
Kehittämistarpeen jäsentäminen	Muutostarpeen syiden, tavoitteiden ja lopputulosten visualisointi yhteisen ymmärryksen muodostamiseksi.	Liiketoiminnan omistajat, kehittäjät, arkkitehdit, palvelumuotoilijat
Konseptikuvausten laadinta	Kehittämiskohteen keskeisten tietojen visualisointi ja dokumentointi päätöksenteon tueksi.	Kaikki kehittämishankkeet
Asiakastarpeiden mallintaminen	Asiakastarpeiden, tavoitteiden ja ongelmien kuvaaminen visuaalisesti.	Asiakkaat, palvelumuotoilijat, liiketoiminta
Asiakaspolut	Asiakkaan kokemuksen ja palvelupolun kuvaaminen.	Asiakkaat, palvelut, kanavat
Palvelukonseptien visualisointi	Uusien tai kehitettävien palvelujen rakenteen ja toimintalogiikan kuvaaminen.	Palveluomistajat, palvelumuotoilu
Sidosryhmäkartat	Toimijoiden ja niiden välisten suhteiden kuvaaminen.	Sisäiset ja ulkoiset toimijat
Kyvykkyyskartat	Organisaation kyvykkyyksien tunnistaminen ja visualisointi.	Johto, liiketoiminta-arkkitehtuuri
Prosessikuvaukset	Prosessien mallintaminen esimerkiksi BPMN-notaatiolla.	Operatiivinen toiminta
Palveluarkkitehtuurit	Palveluiden, tuotteiden ja niiden välisten suhteiden kuvaaminen.	Tuote- ja palveluportfoliot
Tietovirtakaaviot	Tietojen liikkumisen kuvaaminen lähteiden ja kohteiden välillä.	Tiedonhallinta, tietojärjestelmät
Tietomallinnus	Keskeisten tietokäsitteiden ja niiden suhteiden kuvaaminen.	Tiedonhallinta, integraatiot
Järjestelmäkartat	Tietojärjestelmien kokonaiskuvan muodostaminen.	IT, arkkitehdit
Integraatiokuvaukset	Järjestelmien välisten integraatioiden mallintaminen.	Integraatioasiantuntijat
Sovellusarkkitehtuurin mallinnus	Sovellusten rakenteen ja vastuiden kuvaaminen.	Ratkaisuarkkitehdit
Teknologia-arkkitehtuurin mallinnus	Teknologia-alustan, infrastruktuurin ja teknisten komponenttien visualisointi.	Teknologia-asiantuntijat
Tavoitearkkitehtuurin suunnittelu	Nyky- ja tavoitetilan visualisointi muutoksen suunnittelun tueksi.	Arkkitehdit, johto
Vaikutusanalyysi	Muutoksen vaikutusten visualisointi eri osa-alueisiin.	Kehitysprojektit
Riippuvuuksien mallintaminen	Kehittämiskohteiden keskinäisten riippuvuuksien kuvaaminen.	Portfoliohallinta
Portfolioanalyysit	Kehittämiskohteiden ryhmittely ja priorisointi visualisointien avulla.	Johto, portfoliohallinta
Riskien mallintaminen	Riskien, uhkien ja hallintatoimenpiteiden kuvaaminen.	Riskienhallinta
Tietoturvan mallinnus	Tietoturvariskien, kontrollien ja suojausratkaisujen visualisointi.	Tietoturva-asiantuntijat
Organisaatiomallinnus	Organisaatiorakenteiden, roolien ja vastuiden kuvaaminen.	Johto, HR
Toimintamallien suunnittelu	Nykyisten ja tulevien toimintamallien visualisointi.	Liiketoiminta
Päätöksenteon tukimallit	Vaihtoehtojen, hyötyjen, kustannusten ja vaikutusten visualisointi.	Johto
Strategian konkretisointi	Strategian visualisointi tavoitteiksi, kyvykkyyksiksi ja kehittämistoimenpiteiksi.	Strateginen suunnittelu
Kehittämisen tiekartat	Muutoksen vaiheistus ja etenemispolkujen mallintaminen.	Muutosjohtaminen
Workshop-tuotokset	Työpajan aikana syntyneiden havaintojen muuntaminen välittömästi visualisoinneiksi.	Moniammatilliset tiimit
Yhteisen ymmärryksen rakentaminen	Eri näkökulmien yhdistäminen yhteiseksi tilannekuvaksi.	Kaikki sidosryhmät
Dokumentaation tuottaminen	Visualisointien automaattinen tuottaminen rakenteisesta lähdedatasta.	Kaikki organisaation yksiköt
Vaihtoehtojen vertailu	Eri ratkaisuvaihtoehtojen kuvaaminen rinnakkain.	Päätöksenteko
Koulutus ja viestintä	Monimutkaisten aiheiden havainnollistaminen helposti ymmärrettäviksi kuviksi.	Henkilöstö, sidosryhmät

Yhteenveto

AI-avusteisen mallinnuksen käyttötapaukset voidaan pelkistää kolmeen päätarkoitukseen:

Ymmärtäminen
- nykytila
- ongelmat
- tarpeet
- riippuvuudet
Suunnittelu
- tavoitetila
- ratkaisut
- vaihtoehdot
- muutokset
Viestintä ja päätöksenteko
- yhteinen ymmärrys
- vaikutusten arviointi
- priorisointi
- päätösten perustelu

AI-avusteinen mallinnus on ennen kaikkea yhteisen ymmärryksen muodostamisen väline, joka tukee liiketoiminnan suunnittelua, palvelumuotoilua, arkkitehtuuria, kehittämistä ja johtamista.

__________

— Eero Hosiaisluoma

Avainsanat: AI-avusteinen mallinnus, Tekoälyavusteinen mallinnus