统一的 AI 堆栈：碎片化自动化的终结

快速阅读: 据《科技共和国》称，企业AI碎片化带来复杂性和高成本，阻碍创新。统一AI技术栈、建立卓越中心、注重互操作性和治理是解决之道。成功的关键在于标准化、整合与教育，以释放AI潜力。订阅科技资讯获取更多AI前沿内容。

企业技术的发展轨迹常伴随着碎片化现象。过去，数据平台的快速扩展导致了生态系统碎片化，因为供应商急于支持各类数据类型和工具。例如，组织通常使用MySQL或Oracle等关系型数据库管理结构化数据，用MongoDB等NoSQL数据库管理半结构化数据，用基于Hadoop或Amazon S3实现的数据湖管理非结构化数据。随后，像Apache Spark这样的大数据处理框架被叠加在上面以管理大规模数据分析。结果是复杂、昂贵且难以维护的系统，无法提供无缝的洞察力。

如今，类似的情况正在人工智能领域展开。预测性、生成式和代理式工具的爆炸式增长造就了一个碎片化的场景，企业在有效整合多种解决方案时面临困难。单独管理这些孤立的人工智能能力增加了复杂性，降低了效率，并限制了自动化潜力的充分发挥。一个统一的AI技术栈通过将人工智能驱动的自动化整合到单一、协调的生态系统中解决了这个问题。

例如，在客户服务中，公司可能希望结合预测性人工智能来预判客户问题，生成式人工智能来创建个性化响应，以及代理式人工智能来自主处理复杂交互。这种集成允许构建无缝且智能的客户支持系统，减少人工工作量，提高客户满意度，并改善运营效率——兑现人工智能的真正承诺。然而，由于碎片化的AI工具，这种现实场景变得非常复杂且成本高昂，需要许可、培训和部署多种不同的人工智能工具和解决方案。这种复杂性阻碍了业务创新并妨碍了您向战略目标迈进的步伐。

为了降低复杂性并释放人工智能的全部潜力，组织应采取战略性方法在其运营中整合人工智能。这不仅需要整合人工智能工具，还需要建立治理框架以确保长期成功。

由于担心错失良机，一些组织在2022年OpenAI推出ChatGPT后迅速采用人工智能。这些早期创新者现在正处理一系列不连贯的解决方案，导致冗余、低效和维护挑战。虽然每个AI工具本身可能有价值，但碎片化的系统会制造不必要的复杂性，减缓创新速度。对于那些希望简化其人工智能战略的公司——或者考虑新的AI投资的公司——通往坚定AI技术栈的道路相当直接；评估当前的AI生态系统并标准化为更少、更集成的平台。一个精心规划的AI整合策略确保不同的人工智能能力——预测性、生成性和代理式AI——能够无缝协作，而不是作为一组不连贯的工具存在。

互操作性是关键。组织应优先选择与现有数据基础设施集成的人工智能平台，以便跨部门连接工作流，而不是创建信息孤岛。分阶段迁移策略有助于平稳过渡，确保在从碎片化AI采用转向更统一的方法时对正在进行的操作造成最小干扰。除了技术层面，组织还必须明确界定人工智能计划的所有权。将责任分配给专门的人工智能职能——无论是IT、运营还是跨职能团队——确保人工智能采用不仅仅是一个孤立的项目，而是一项可扩展的企业范围内的举措。

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如何保持人工智能的可信度

AI卓越中心（CoE）作为一个集中化的专业知识、资源和最佳实践枢纽，用于扩展人工智能计划。通过在整个组织内标准化人工智能实施，CoE帮助简化计划、消除冗余并防止碎片化——确保人工智能项目根据商业影响和投资回报率（ROI）进行优先级排序。

成功的AI卓越中心始于明确定义的目标，即定义人工智能如何支持自动化、决策制定和运营效率。卓越中心不应局限于IT限制，而应具有跨功能特性，加速人工智能采用并提供清晰的治理和监督，以确保人工智能计划与组织目标保持一致。

治理至关重要。组织应制定人工智能模型部署指南，确保数据隐私、安全和伦理考量嵌入每个AI计划中。治理框架可以防止偏见决策，确保符合不断发展的法规，并建立对由AI驱动的流程的信任。人工智能的成功不仅仅是关于实施，也关乎教育。组织应在团队中推广人工智能素养，确保员工了解如何有效利用人工智能工具。

最后，人工智能计划应可衡量且可适应。一种方式是通过绩效跟踪机制，如监控效率提升或由AI驱动的收入影响。优化其人工智能战略的组织可以从人工智能投资中最大化价值。

AI碎片化现象带来了重大挑战，但这并非不可避免。通过统一的方法，公司可以简化人工智能采用，提高运营效率，并从自动化努力中提取可操作的见解。通过整合人工智能工具和技术栈并建立卓越中心，企业可以确保人工智能不仅是另一项技术投资，而是推动长期创新的战略驱动力。

Burley Kawasaki，Creatio全球产品营销和战略副总裁。图片：Creatio

Burley Kawasaki是全球领先的原生AI平台供应商Creatio的产品营销和战略副总裁，该平台用于自动化工作流和CRM。

Burley Kawasaki，Creatio全球产品营销和战略副总裁。图片：Creatio

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