AI决策正逐步渗透各行各业，但架构师在引入AI能力时仍面临诸多疑惑，如AI工程化落地、AI系统与软件工程架构的互动、技术选型方法等。AI决策的背后是人类科学发展的四个范式，从机器寻找规律到XAI发现规律并优化业务决策。
传统以人为中心的业务决策体系存在瓶颈，人有限理性无法进行全面精准决策。AI通过细颗粒度模型、实时技术和闭环技术，推动决策层级下沉、依据更及时、进化更永续，形成人机协同的分层决策体系，实现“绝对理性”的定量决策、毫秒级响应和快速业务变化适应。
AI决策在业务系统中的实践面临诸多挑战，包括如何设计高复杂环境下的敏捷决策系统、数据驱动的业务实验平台、AutoML自动化、实时数据供给、算力成本等。解决方案包括：
- 数据驱动的业务实验平台+AutoML：实现快速稳健的业务创新迭代，让AI设计AI，实现全场景自动化。
- OpenMLDB开源机器学习数据库：提供线上线下一致的AI数据开发体验，打通开源生态上下游，实现端到端AI应用全流程构建。
- 软件定义算力：从软件应用负载全流程出发充分利用算力，如OpenAIOS云原生vGPU解决方案，让单块GPU运行更多应用。
AI决策系统中工具链的设计需关注人机协同，机器擅长从海量数据找规律，工程师更多参与业务目标制定，机器更多参与最优解计算。架构师需保障高速迭代效率、可信赖数据和可负担算力，实现数字世界与真实世界的可靠稳定交互。
