The Integration of Conversational AI System into Enterprise Architecture
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Science |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2025-04-25
Department
Major/Subject
Software and Service Engineering
Mcode
Degree programme
Master's Programme in Computer, Communication and Information Sciences
Language
en
Pages
85
Series
Abstract
As digital transformation reshapes the business environment, enterprises must adopt emerging technologies to maintain competitiveness. One of the most recent innovations in this transformation is Conversational AI (CAI). It has the potential to revolutionise customer service operations by enhancing enterprises’ efficiency and scalability while also improving customer experience. Adopting CAI systems into Enterprise Architecture (EA) presents a complex challenge, requiring enterprises to address technical, operational, and strategic aspects. While the potential of CAI technology is widely recognised, its systematic adoption as part of EA remains underexplored. This thesis examines how enterprises can effectively adopt a CAI system into EA to advance customer service operations in the energy sector. The study adopts a qualitative research approach, comprising a literature review to analyse existing theoretical frameworks and a case study conducted within the Finnish energy company Helen Ltd. The empirical investigation explores key factors influencing CAI system adoption, drawing on semi-structured interviews with IT architects, product owners, AI specialists, and cybersecurity experts of the case company. The primary outcome of this research is a CAIEA Adoption Framework for Customer Service. This framework builds on the known EA layers and their role in the phased AI adoption process. In addition, the thesis focuses more on the technology layer, highlighting its central role in CAI system’s secure and trustworthy operation. Findings indicate that CAI system integrations should be built around business logic, ensuring decision-making accuracy and consistency. Additionally, risk management was identified as a cross-cutting process, extending across all identified EA layers. The study underscores the importance of developing a comprehensive risk management strategy to anticipate and prepare for potential risks.Digitaalisen transformaation uudistaessa liiketoimintaympäristöä on yritysten otettava käyttöön uusia teknologioita säilyttääkseen kilpailukykynsä. Yksi viimeaikaisimmista uusista innovaatioista on keskusteleva tekoäly (Conversational AI, CAI). Tällä on potentiaalia uudistaa asiakaspalveluoperaatioita kokonaisvaltaisesti tehostamalla toimintoja, parantamalla skaalautuvuutta ja rikastamalla asiakaskokemusta. Asiakaspalveluun tarkoitettujen CAI-järjestelmien adoptointi yritysarkkitehtuuriin (Enterprise Architecture, EA) on monimutkainen prosessi, joka tuo mukanaan merkittäviä haasteita. Vaikka CAI-järjestelmien potentiaali on laajalti tunnustettu, sen systemaattista käyttöönottoa osana EA:a on tutkittu vain rajallisesti. Tämä diplomityö tarkastelee, kuinka yritykset voivat tehokkaasti adoptoida CAI-järjestelmän osaksi EA:ta asiakaspalvelun kehittämiseksi. Tutkimuksessa sovelletaan kvalitatiivista tutkimusotetta, joka koostuu kirjallisuuskatsauksesta aiempien viitekehysten analysoimiseksi sekä tapaustutkimuksesta suomalaisessa energiayhtiössä Helen Oy:ssä. Empiirisessä osiossa tutkitaan CAI-järjestelmän teknisiä, operatiivisia ja strategisia käyttöönoton tekijöitä hyödyntämällä puolistrukturoituja haastatteluja, joita on toteutettu Helenin IT-arkkitehdeille, tuoteomistajille sekä tekoäly- ja tietoturva-asiantuntijoille. Tutkimuksen keskeinen tulos on viitekehys CAI-järjestelmien integroimiseksi EA:iin asiakaspalvelun kontekstissa. Viitekehys perustuu tunnettuihin EA-kerroksiin ja niiden rooliin vaiheittain etenevässä tekoälyn käyttöönottoprosessissa. Lisäksi tutkimuksessa keskitytään erityisesti teknologiakerrokseen, joka osoittautui keskeisiksi CAI-järjestelmän turvallisessa ja luotettavassa toiminnassa. Tulosten mukaan CAI-järjestelmien integraatiot rakentuvat lii-ketoimintalogiikan ympärille, mikä varmistaa päätöksenteon tarkkuuden ja johdonmukaisuuden. Riskienhallinnan rooli tunnistettiin kaikkia yritysarkkitehtuurin kerroksia läpileikkaavaksi prosessiksi. Tutkimus korostaa kattavan riskienhallintastrategian kehittämistä, jotta mahdollisiin riskeihin voidaan varautua huolellisesti etukäteen.Description
Supervisor
Collin, JariThesis advisor
Ojamo, JarmoKeywords
coversational AI, digital transformation, AI adoption, enterprise architecture, customer service automation, AI agent