对技术颠覆性潜力的怀疑阶段已经成为过去。目前,在企业环境中,几乎没有人质疑人工智能(AI)是否会重塑工作结构。真正的争论已经转移到执行层面:如何将这种战略信念转化为实际的、可操作的能力?
由MIT Technology Review Brazil与Skyone合作推出的特刊,深入探讨了人工智能对巴西企业的影响以及新型“混合团队”(由人类和智能系统组成)的形成,从而揭示了这一现状。该特刊的核心诊断表明,战略金字塔顶端与数字化工厂一线的技术现实之间存在明显的脱节:企业雄心勃勃,但基础设施能力发展仍然缓慢。
如果您的公司想要停止积累“永久试点项目”,并开始利用人工智能获得结构性成果,那么您需要了解为什么云计算是这种转型不可或缺的基础。.
要了解挑战的严重性,只需看看 Skyone 的研究 “AI 在工作中:混合团队的 20 个见解”。
对智能代理的期望几乎一致: 99% 的公司认为,人工智能代理将在未来三年内成为其业务的核心。此外,53% 的专业人士认为人工智能是近期对其工作影响最大的技术,甚至超过了互联网本身(30%)。
然而,当我们分析使这一生态系统正常运转的组织条件时,却发现实际情况并非如此:
麻省理工学院的诊断是:这种国际差异并非我们独有。麻省理工学院NANDA发布的报告《GenAI鸿沟:人工智能在商业领域的现状》分析了300多个项目,发现95%的组织仍然无法从生成式人工智能中获得可衡量的回报。原因何在?将算法集成到实际工作流程中极其困难。
企业市场接受了人工智能的说法,认为它可以像技术“插件”一样集成到系统中,只需购买现成的工具,就能显著提高生产力。然而,实践证明,当算法试图走出实验室时,它会遇到系统碎片化、数据分散和本地数据库过时等问题。.
根据麻省理工学院《技术评论》和 Skyone 的一项研究, 仅有 41% 的巴西公司将云计算作为数据和人工智能的基础架构。其余 59% 的公司仍然采用部分云服务或以本地部署为主的基础设施,该研究明确指出,这种情况不足以支持大型且可扩展的项目。
尝试在老旧的本地服务器上运行复杂的智能代理或强大的语言模型会产生三个致命问题:
人工智能的成功离不开干净、规范且整合的数据。如果公司的信息分散在彼此独立的电子表格和系统中,无法互通,算法就会生成有缺陷、不准确或无关的答案。对于40%的公司而言,部门间和系统间的整合是目前最大的挑战。.
人工智能模型在特定时间(例如模型训练或实时预测分析)需要大量的处理资源。本地部署的基础设施缺乏按需扩展和缩减资源的能力,导致ERP系统运行缓慢和运营瓶颈。.
将战略性企业数据或敏感客户信息用于人工智能引擎,而没有专有的保护层和加密措施,会带来极高的违规和数据泄露风险。.
正如Mundo do Cabeleireiro的IT和数字总监Luiz Pecci在接受该刊采访时所言,人工智能并非现成的神奇产品。 “它是一个构建的过程,在这个过程中,组织需要教会人工智能其业务规则、决策标准和运营环境。 ”
为了使这一机制有效运作,并使投资产生回报(ROI),企业需要减少对“工具迷恋”,而更多地关注 后端架构。这正是 Skyone Studio。
技术不应成为您业务增长的障碍。Skyone Studio 的设计初衷正是为了消除组织壁垒,并通过四大支柱为数字化成熟铺平道路:
[数据源/ERP系统] ➔ [iPaaS:集成] ➔ [Lakehouse:组织架构] ➔ [AI & BI代理]
将云计算作为人工智能的基础并非意在削弱人在企业中的作用,而是为了提升其地位。当技术基础稳固时,基于可预测模式的机械性、重复性任务就会迁移到计算机代理上。.
结果如何?专业人士不再需要花费数小时填写电子表格或搜索零散的数据,而是扮演 战略管理者。本质上,批判性思维、情境判断、情商以及提出正确问题的能力等人类技能,成为市场中真正的竞争优势。
在智能时代,赢家不会是那些只会重复创新活动上热情洋溢演讲的人, 而是能够以务实且系统的方式将算法与实际工作流程连接起来的人。而这一切,必然始于云端。
想要从人工智能中挖掘真正价值的企业,首先需要组织和管理自身的数据。 下载特刊,了解科技领军企业如何利用人工智能加速创新并取得切实成果。
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