Enterprise Architecture: AI-Driven Capability Mapping for the Agile Strategic Processes

Abstract

Rapidly changing business environments and technological developments challenge organizations' ability to sustain business and remain competitive in today's business world. Enterprise architecture (EA) is an essential part of organizations' ability to manage and develop their business environment. EA must respond to the challenge of digitalization and business environment changes by adapting to become agile and dynamic according to the strategic requirements of the business.

The aim of this thesis was to research and design an AI-based system and an EA process model that integrates and creates a comprehensive, agile, and dynamic way to develop and utilize the case company's capability maps, focusing on their role in enhancing the development of EA. The objective was to develop a solution that accelerates and enhances the customer's capability management as well as explores AI-driven automation opportunities and challenges in EA.

The literature review consists of the capability management in an organization’s EA and strategy. The review specifically focuses on the Open Group’s TOGAF EA methodology and practices to manage the capabilities. To support the implementation and use of the identified TOGAF-based solution, an AI-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) system was defined that supported the goals of the company.

The study was conducted from September 2024 to January 2025, applying qualitative research methodologies, following a practical case study approach supported by real-life use case scenarios. To develop a TOGAF-based process model that integrates into the AI-based solution, the Design Science Research (DSR) methodology was employed. Data collection and analysis were conducted through iterative thematic interviews, with immediate analysis of data against literature review and requirements to refine the developed artifacts.

Summarizing the results and conclusions, after identifying the AI-based system, the following high-level architecture was successfully designed along with the TOGAF-based EA process model. The results shown high potential of integrity between the system and the process model. However, the system design is a large-scale and technically demanding, requiring a lot of knowledge and experience in both EA and AI. Additional use cases are expected to enhance execution and productivity to meet the requirements. The process model enables the implementation of a unified, dynamic, and iterative system that guides EA, as well as the entire organization, toward becoming a digital enterprise.

Nopeasti muuttuvat liiketoimintaympäristöt ja teknologian kehitys haastavat organisaatioiden kyvykkyyden ylläpitää liiketoimintaa ja kilpailukykyä nykypäivän yritysmaailmassa. Yritysarkkitehtuuri on olennainen osa organisaatioiden kykyä hallita ja kehittää liiketoimintaympäristöään. Yritysarkkitehtuurin on mukauduttava digitalisaation ja liiketoimintaympäristön haasteisiin, omaksumalla ketterä ja dynaaminen tapa toteuttaa organisaation strategian ja yritysarkkitehtuurin muutokset.

Opinnäytetyön tavoitteena oli suunnitella tekoälyyn perustuvan järjestelmän korkeantason arkkitehtuuri, sekä luoda sitä tukeva yritysarkkitehtuuriin perustuva prosessimalli. Lopputuloksena oli automatisoidun ja optimoidun teknologiaratkaisun suunnitelman laatiminen, joka keskittyy asiakasyrityksen kyvykkyyskarttojen kehittämisen, ylläpidon ja hyödyntämisen tehostamiseen. Lisäksi työssä tutkittiin tekoälyn mahdollisuuksia ja haasteita organisaatioiden yritysarkkitehtuurin toteutuksessa.

Kirjallisuuskatsaus käsittelee kyvykkyyksien roolia ja hallintaa organisaation strategiassa ja yritysarkkitehtuurissa. Teoreettinen viitekehys syventyy erityisesti The Open Groupin TOGAF -yritysarkkitehtuurimenetelmään, joka muodostaa perustan iteratiivisen prosessimallin luomiselle. Tekoälynpohjaisen ratkaisun suunnitelmaa sekä prosessimallin laatimisen osalta katsauksessa keskitytään Retrieval-Augmented Generation -järjestelmän toteutukseen sekä sen rooliin tekoälyn soveltamisessa.

Tutkimus toteutettiin syyskuusta 2024 tammikuuhun 2025. Tutkimuksessa sovellettiin kvalitatiivisiin tutkimusmenetelmiin pohjautuvaa tapaustutkimusta sekä sitä tukevia käyttötapausskenaarioita. Suunnittelutieteen tutkimusmenetelmä loi perustan TOGAF-menetelmään perustuvan prosessimallin toteutukselle sekä sen integroimiseen tekoälyjärjestelmään. Tiedonkeruu ja analyysi suoritettiin laadullisiin menetelmiin sekä temaattiseen haastatteluun pohjautuen, verraten kerättyä tietoa iteratiivisesti kehitettyjä artefakteja sekä kirjallisuuskatsausta vasten.

Tutkimuksen tuloksena on suunnitellun tekoälyjärjestelmän sekä siihen integroituvan yritysarkkitehtuuri prosessimallin synteettinen kokonaisuus, joka osoittaa skaalautuvuutta ja potentiaalia TOGAF-metodologiaa noudattaen. Järjestelmä vaatii toteutuakseen laajamittaista ja syvää teknistä osaamista niin yritysarkkitehtuurista kuin tekoälystäkin, ja lisäksi on hyödynnettävissä toimialariippumattomasti ja globaalisti. Jatkotutkimuksen ja kehityksen kannalta lisäkäyttötapausten odotetaan parantavan suoritusta ja tuottavuutta vaatimusten täyttämiseksi. Tekoälyjärjestelmä ja prosessimalli mahdollistavat yhtenäisen, dynaamisen ja iteratiivisen järjestelmän toteuttamisen, joka ohjaa yritysarkkitehtuuria ja koko organisaatiota kohti digitaalista organisaatiota.