Noel dkk. mencatat bahwa hal ini mengurangi traceability dan menambah beban manual pada analis untuk melacak kembali hubungan antar model. Dalam eksperimen mereka, hanya 70% elemen model organisasi yang berhasil ditransformasikan menjadi elemen proses bisnis, menunjukkan adanya peluang untuk meningkatkan akurasi teknik transformasi.
Di sisi lain, peluang besar yang ditawarkan oleh MDD terletak pada kemampuannya untuk meningkatkan efisiensi. Penelitian menunjukkan bahwa otomatisasi MDD dapat memangkas waktu pengembangan sistem hingga 50% dibandingkan pendekatan tradisional (Espaa, 2011).Â
Namun, untuk memaksimalkan peluang ini, diperlukan integrasi antara Natural Language Processing (NLP) untuk memproses kebutuhan bisnis dalam format teks dan algoritma transformasi yang lebih maju. Dengan demikian, tantangan dalam pelacakan informasi strategis dapat diatasi, dan ketergantungan pada intervensi manual dapat diminimalkan.
Dalam konteks aplikasi industri, artikel ini juga menyoroti bahwa adopsi pendekatan berbasis microservices dapat mengurangi risiko fragmentasi model. Saat ini, hanya sekitar 28% organisasi yang menggunakan pendekatan ini untuk menyelaraskan sistem informasi mereka dengan struktur bisnis (Rademacher et al., 2020). Ini menunjukkan adanya ruang besar untuk inovasi dan adopsi pendekatan yang lebih modular dan strategis.
***
Artikel karya Noel, Panach, dan Pastor (2022) menggarisbawahi bahwa Model-Driven Development (MDD) memiliki potensi besar untuk menyelaraskan strategi bisnis dengan sistem informasi. Namun, tantangan seperti construct deficit, kehilangan informasi selama transformasi, dan kurangnya modularitas menjadi penghalang utama yang harus segera diatasi.Â
Meskipun demikian, data menunjukkan bahwa otomatisasi yang dihadirkan oleh MDD dapat memangkas waktu pengembangan hingga 50% dan meningkatkan efisiensi operasional organisasi secara signifikan (Espaa, 2011).
Untuk mengatasi tantangan ini, diperlukan upaya kolaboratif antara peneliti dan praktisi dalam menyempurnakan kerangka kerja MDD yang ada. Integrasi teknologi seperti Natural Language Processing (NLP) untuk memperbaiki proses transformasi informasi strategis ke elemen teknis dapat menjadi langkah penting.
 Selain itu, adopsi pendekatan modular seperti microservices juga perlu diperluas, mengingat hanya sekitar 28% organisasi saat ini yang memanfaatkan pendekatan ini secara optimal (Rademacher et al., 2020).
Sebagai penutup, MDD tidak hanya tentang otomatisasi, tetapi juga tentang membangun keselarasan strategis yang kokoh antara bisnis dan teknologi. Dengan inovasi yang tepat, tantangan dalam MDD dapat diubah menjadi peluang yang memberdayakan organisasi untuk lebih responsif, efisien, dan kompetitif di era digital ini.
 Organisasi yang berinvestasi dalam pendekatan ini akan memiliki keunggulan strategis dalam menghadapi dinamika lingkungan bisnis yang terus berubah.
Referensi
