AI编程
操作层面的业务模型对于企业的日常业务运营非常重要，业务模型包括价值主张，流程模型和实体模型。价值主张是一种在顾客的价值预期和公司及其合作伙伴的产品和服务之间进行价值映射的方式。它的核心是在价值领域内对顾客、产品、渠道和合作伙伴进行对齐。流程模型代表了制造顾客价值预期的核心活动，而实体模型代表了用于产生价值的资源。因此，业务建模的核心是定义顾客是谁，顾客期望什么，公司的价值提供是什么，顾客喜欢的渠道是什么，合作伙伴是谁，制造顾客价值的过程是什么，制造顾客价值的资源是什么。
业务模型分为两种，一种现状的业务模型，一种是目标的业务模型，为了实现目标需求，需要通过定义业务的解决方案将现状的模型提升为目标模型。为了定义解决方案，核心关键是解决方案的发掘和验证。
解决方案发掘和研发是探索业务解决方案或数字解决方案的过程，这个过程需要与知识工厂合作。大型语言模型和业务本体将在解决方案开发中发挥重要作用。利用大型语言模型（如ChatGPT）可以围绕问题，识别必要的能力并发掘解决方案。在这个过程中，设计提问非常重要。提示需要根据问题的目标、答案格式、推理超参数和上下文进行设计。一旦解决方案定义出来，就需要进行解决方案验证。验证方式有两种，一种是模拟运营级业务模型，如流程工作流、屏幕、报告和决策规则。运营级别的业务模型可以在无代码的情况下执行。另一种方式是在低代码环境下执行开采出的数字解决方案。这种数字解决方案是从大型语言模型中开采出来的，可以在需求工程的解决方案工厂环境下执行。这样所有的业务解决方案已经包含在业务模型中。
下一步就是实施业务解决方案。在实施业务解决方案的过程中，首先需要基于IT目标和业务架构设计IT架构，然后是设计IT模型，即定义IT解决方案，最后是编程和测试。在设计IT模型时，可以借助业务模型和AI工具自动设计IT模型。基于IT架构和应用模式的设计，可以实现IT模型的自动设计。利用大型语言模型和AI编程工具可以自动编程，但必须有基于本体模型的业务模型为基础，基于业务架构和IT目标的IT详细架构设计为框架才能保障质量。IT架构中包括了应用模式设计、代码结构模式、AI代理和方案整合，这些都是实现自动编程的重要组成部分。
总之，基于本体模型构建的业务模型对AI编程至关重要。首先，业务模型包含了业务解决方案，是业务的数字孪生，是数字化的已验证的方案，所以更精准；AI编程需要IT模型与AI工具的协同平台，而本体模型是衔接业务模型、IT模型和AI的底层基础，所以基于本体模型的业务模型是最佳基石；最后，AI编程的一致性依靠详细的IT架构设计，包括应用模式、代码结构、AI代理等。这些都是基于业务模型实现AI编程所必需的。