L'architetto dei dati nell'era dell'IA

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Immagine generata con l'IA

Tradotto con l'IA. Non ancora rivisto dalla comunità. Leggi in inglese

Modulo 7 di 7 del capitolo Pensare da Data Architect, il primo capitolo del corso Data Architect. Ogni modulo si regge da solo. Precedente: Conosci i tuoi strumenti: le nove domande · Successivo: il prossimo capitolo: la modellazione dei dati

La domanda a cui risponde questo modulo: Cosa cambia l’IA per l’architetto dei dati, e cosa non cambia?

L’IA cambia l’architettura, ma forse non nel modo in cui si pensa all’inizio.

Ricorda da dove è partito questo capitolo: ho passato gran parte della mia carriera a costruire. Per quasi tutto quel tempo costruire software è stato costoso. Servivano persone con competenze specialistiche, e scrivere codice, costruire integrazioni, creare applicazioni e testare richiedevano tutti tempo; anche solo sperimentare un’idea era un investimento significativo. L’IA sta cambiando questa equazione. Oggi posso descrivere ciò che voglio e far generare all’IA un modello dati, Apex, un Flow, un componente Lightning, un’integrazione, test o documentazione con una rapidità notevole, e domani farà ancora di più.

Quindi è ragionevole chiedersi: se l’IA può fare così tanto del lavoro di costruzione, cosa ne sarà dell’architetto? Penso che la risposta sia che l’architettura diventa più importante, non meno.

L’IA è un razzo propulsore

Ho usato questa analogia nei miei talk:

L’IA è il razzo propulsore. L’architettura è il sistema di guida.

L’IA ci dà un’accelerazione straordinaria. Possiamo generare applicazioni, modelli dati, integrazioni, test e documentazione più in fretta che mai. Ma un razzo propulsore non decide dove deve andare il razzo. Fornisce la spinta. È il sistema di guida a determinare la rotta e a fare le correzioni lungo il percorso.

Senza una guida solida, più spinta non aiuta. Ti porta più in fretta alla destinazione sbagliata. Il compito dell’architetto non è rallentare tutto; è assicurarsi che stiamo accelerando nella direzione giusta.

Immagine generata con l’IA.

Immagina uno strumento di IA che costruisce un’applicazione dieci volte più in fretta di prima. Ottimo, se è l’applicazione giusta. Ma se il modello dati è sbagliato, o abbiamo scelto l’oggetto standard sbagliato, o abbiamo frainteso dove appartengono i dati master, o il progetto funziona con i volumi di oggi e crolla con uno zero in più? L’IA non ha eliminato l’errore. Ci ha aiutato a costruire l’errore più in fretta, e a costruirci sopra molto di più prima che qualcuno se ne accorga.

Un’implementazione a basso costo sposta il valore

Quando l’implementazione è costosa, l’attenzione va naturalmente all’implementazione: chi può costruirla, quanto tempo ci vorrà, se si riesce a farla funzionare. Man mano che l’implementazione costa meno, conta di più un’altra domanda: cosa dovremmo costruire? È una domanda di architettura.

L’IA può generare venti oggetti; l’architetto dei dati decide se dovremmo averne cinque. L’IA può generare un’integrazione; l’architetto decide se i dati vadano copiati. L’IA può creare un campo in pochi secondi; l’architetto chiede se ha un significato chiaro, un responsabile e una ragione di esistere. L’IA costruisce ciò che le chiediamo, quindi la qualità di ciò che chiediamo conta più che mai.

Generare non è giudicare

L’IA è bravissima a generare opzioni, ed è enormemente utile. Le chiedo tre modi per modellare qualcosa, i trade-off, di mettere in discussione un’architettura, di dirmi cosa succede con 100 milioni di record o dove un progetto potrebbe cedere, o di darmi un’alternativa in cui Salesforce non è il system of record. Voglio che gli architetti lo facciano.

Ma generare opzioni e giudicarle sono cose diverse. L’IA può dirmi cosa offrono l’Opzione A e l’Opzione B. Qualcuno deve comunque capire il business abbastanza da sapere quali vantaggi contano, quali vincoli sono reali, quale rischio è accettabile, e quando una risposta è tecnicamente plausibile ma sbagliata per questa organizzazione. Questo è giudizio, e questa è architettura.

Ecco come si vede nel mio lavoro. Nell’ultimo anno ho smesso di scrivere io stesso gran parte del codice. Do all’IA i dettagli e le chiedo di generare le schermate e il codice di back-end, ed è notevolmente brava.

Ma non fa un passo indietro per guardare le cose con un’analisi più profonda. Se c’è un difetto nel modello dati o nel progetto, non lo mette in discussione. Tratta ciò che c’è già come un presupposto e ci costruisce sopra, in fretta e con competenza. Raramente si ferma a dire: “Prima di aggiungere questo, forse varrebbe la pena cambiare il modello che hai già”. Guardare ciò che esiste e chiedersi se è giusto, non solo se possiamo costruirci sopra la prossima cosa, resta il compito dell’architetto. Se vuoi che l’IA metta in discussione un presupposto, devi chiederglielo.

Il Test di Reversibilità vale ancora

Torna alla domanda del modulo 3: quanto sarà difficile tornare indietro su questa decisione? L’IA cambia il costo di generare e modificare il software. Non cambia il costo di cambiare la realtà. Una volta caricati 100 milioni di record, esistono. Una volta che dodici sistemi dipendono da un identificatore, quelle dipendenze esistono. Una volta che i clienti usano un processo, o che le analisi dipendono dal significato di un campo, cambiarlo ha conseguenze. E una volta che i dati sono stati condivisi dove non avrebbero dovuto, nessuna quantità di codice nuovo li rimette al loro posto.

Ciò che è irreversibile resta irreversibile.

Gli agenti sono un nuovo tipo di consumatore di dati

Un tempo progettavamo i dati per due tipi di consumatori: le persone e il software. Una persona legge un record; un report, un’integrazione o un’applicazione leggono i dati. Ora ce n’è un terzo: gli agenti. Un agente può recuperare dati, interpretarli, combinarli con altre informazioni, decidere e agire, a volte senza nessuna persona in mezzo.

Questo alza la posta. Cosa significa un campo, chi ne è responsabile, quanto è aggiornato e affidabile, se è sensibile, se un agente può e deve vederlo, cosa succede quando due fonti non sono d’accordo: un tempo era documentazione. Ora è il modo in cui un sistema intelligente capisce il business.

E i dati cattivi non diventano più intelligenti perché li legge l’IA. Garbage in, garbage out vale ancora. Clienti duplicati, responsabilità poco chiare, identificatori incoerenti e system of record in conflitto non spariscono quando colleghi un agente; le conseguenze diventano solo più visibili. Una persona guarda un campo e sa che nessuno lo aggiorna da tre anni. L’agente non ha quella memoria dell’organizzazione, e può agire con sicurezza su dati di cui tutti gli altri sapevano, in silenzio, di non fidarsi. L’architettura dei dati diventa parte dell’architettura dell’IA.

Attenzione alla proliferazione dello schema

L’IA rende anche incredibilmente facile creare cose. Serve un altro oggetto, altri sei campi, un’altra automazione? Generali. Ogni decisione sembra costare poco, ma ricorda la gravità architetturale del modulo 3: quegli oggetti e campi accumulano dipendenze (automazione, integrazioni, report, agenti), e presto hai un modello dati che nessuno ha progettato. È semplicemente cresciuto.

L’architetto deve essere disposto a chiedere: “Ci serve davvero?”. A volte la decisione più preziosa è non creare qualcosa. La buona architettura riguarda ciò che lasci fuori tanto quanto ciò che metti dentro.

La revisione umana non è una cerimonia

Quando dico che un architetto umano dovrebbe rivedere un modello dati generato dall’IA, non intendo “l’ha creato l’IA, e Steve ha guardato il diagramma per cinque minuti e l’ha approvato”. Quella non è supervisione. L’architetto deve capire il modello: perché questi oggetti, perché queste relazioni, quali alternative sono state considerate, dove sono le chiavi e i dati master, cosa succede quando il volume cresce, quali sono le implicazioni sull’accesso e quali trade-off sono stati fatti. Se non so rispondere, l’architettura non è mia; ci ho messo solo un timbro. L’IA può contribuire a un’architettura, metterla in discussione e documentarla, ma l’architetto umano deve saperla difendere.

Lo stesso vale per i fatti. Uso l’IA di continuo per imparare e fare ricerca, e la mia regola è fidati, ma verifica. Fai la domanda, chiedi la spiegazione, le alternative e una critica della sua stessa risposta. Poi, per tutto ciò che conta per la tua architettura, segui il link, leggi la documentazione, controlla il limite, conferma le licenze e testa il comportamento. L’IA può essere molto convincente quando sbaglia, e distinguere i fatti dalle ipotesi è ora una parte ancora più grande del lavoro.

L’IA non accorcia il percorso

C’è una frase che uso quando parlo del diventare architetto:

L’IA non accorcia il percorso. Può far contare di più ogni passo.

Devi comunque capire i dati, la sicurezza, l’integrazione, la piattaforma e il business, e ti serve comunque l’esperienza di prendere decisioni e convivere con le conseguenze. L’IA può accelerare il tuo apprendimento, mostrarti scenari che non hai incontrato, spiegarti le cose, metterti alla prova, aiutarti a costruire e darti un secondo paio d’occhi. Usala tutta. Solo, non confondere un’IA che conosce la risposta con te che capisci la risposta.

L’architetto dirige

Abbiamo iniziato questo capitolo con la persona che tiene il progetto. L’IA dà a quella persona strumenti nuovi e straordinari: un assistente che può disegnare parti del progetto, studiare i materiali, proporre alternative, calcolare i carichi, scrivere la documentazione e perfino individuare problemi che ti erano sfuggiti. Usalo. Ma qualcuno deve comunque capire l’intero edificio, chiedersi se è l’edificio giusto, sapere cosa succede quando i requisiti cambiano e quali decisioni costerà caro annullare, e rispondere del risultato.

Ecco perché l’ultimo livello di questo corso si chiama Direct (dirigere). Potresti non scrivere ogni riga di codice, creare ogni Flow o costruire ogni oggetto. Qualcuno deve comunque dirigere la soluzione, ed è l’architetto. L’IA non sta eliminando l’architettura; sta cambiando il punto in cui gli architetti creano valore. È un momento straordinario per diventarlo.

Cosa decide qui un architetto

• Cosa vale la pena costruire, ora che costruire costa poco: quali oggetti, campi e integrazioni si guadagnano il loro posto.
• Quali opzioni generate dall’IA si adattano a questo business, e quali sono plausibili ma sbagliate.
• Quali decisioni l’IA sta superando di corsa che costerà caro invertire.
• Cosa possono leggere gli agenti e su cosa possono agire, e se i dati sono abbastanza buoni e ben descritti perché lo facciano.
• Quali fatti forniti dall’IA vanno verificati prima che diano forma al progetto.

Questo è pensare come un architetto nell’era dell’IA.