Co se stane, když AI dostane přístup ke znalostem uloženým v Enterprise Architectu? Přesně na tuto otázku odpovídal webinář Boba Hrušky ze Sparx Systems Europe, který představil platformu Kernaro AI a její využití nad repository nástroje Enterprise Architect.
AI není problém. Problém je najít správné informace.
Většina organizací dnes netrpí nedostatkem informací. Procesy, požadavky, aplikace i důležitá rozhodnutí už někde existují. Často jsou však rozptýlené mezi dokumenty, systémy a jednotlivými týmy.
Skutečnou výzvou proto není informace vytvořit, ale najít ji ve chvíli, kdy ji potřebujeme.
Právě zde podle přednášejícího vzniká prostor pro využití AI nad repository Enterprise Architect, které obsahuje nejen samotná data, ale především vztahy mezi procesy, aplikacemi, požadavky a technologiemi.
Co přineslo nejzajímavější ukázky?
Během webináře zaznělo několik praktických scénářů využití:
- Analýza existujících BPMN modelů pomocí přirozeného jazyka bez nutnosti manuálně procházet jednotlivé diagramy.
- Vytváření modelů z workshopových náčrtků a whiteboardů, které AI pomáhá převést do strukturované podoby.
- Dotazování nad repository bez znalosti modelovacího nástroje, což zpřístupňuje informace širšímu okruhu stakeholderů.
- Impact analysis a automatizované workflow, využívající znalosti a vazby uložené v architektonickém modelu.
Co si z toho mohou odnést business analytici?
Z pohledu business analýzy byla nejzajímavější možnost pracovat s uloženými znalostmi prostřednictvím přirozeného jazyka.
Namísto složitého dohledávání napříč dokumentací se lze ptát například:
- Jaký bude dopad navrhované změny?
- Které aplikace podporují konkrétní proces?
- Jaké závislosti existují mezi systémy?
- Které oblasti organizace budou změnou ovlivněny?
Pokud jsou tyto informace v repository správně zachyceny a propojeny, může AI výrazně zkrátit cestu od otázky k odpovědi.
"Automation amplifies structure. It does not replace it."
Nejdůležitější myšlenka celého webináře
Právě tato věta podle mého názoru nejlépe vystihuje celé vystoupení.
AI nenahradí kvalitní modelování, traceability ani správu znalostí. Naopak. Čím více organizace využívají AI a automatizaci, tím větší význam získává kvalita dat, vazeb a modelů, ze kterých AI vychází.
AI může urychlit práci s informacemi. Nedokáže však nahradit jejich kvalitu.
Záznam webináře
Otevřít záznam webináře na YouTube
Informace o cenách, licencování a roadmapě odpovídají stavu v době konání webináře (září 2026) a mohou se v budoucnu změnit.
Obsah záznamu
- 00:00-05:50 Proč samotná AI nestačí bez znalosti firemního kontextu
- 05:50-08:30 Představení platformy Kernaro AI
- 08:30-19:30 Kernaro Assist v Enterprise Architectu
- 19:30-28:00 Prolaborate AI a práce stakeholderů s repository
- 28:00-44:00 Kernaro AI Hub, impact analysis a Intelligent Flows
- 44:00-48:30 Klíčové závěry
- 48:30-59:45 Otázky a odpovědi