企业人工智能应用：避免常见错误。

人工智能 （AI） 已经从一种未来愿景发展成为“新工业革命”。然而，随着炒作的增多，人们对这项技术的真正含义以及它如何真正改变组织的财务状况也越来越感到困惑。

最近， 开发者大会（TDC）人工智能峰会 在圣保罗举行的 Builders by Skyone 探讨了影响该行业的主要争议和见解。他们的结论很明确：仅仅拥有人工智能是不够的；还需要战略、强大的基础设施，以及最重要的，对商业价值的关注。

在本文中，我们将探讨高效实施人工智能的技术和战略细微差别，避免常见的错误导致投资浪费而没有回报。.

“后院模式”的误解：人工智能究竟是什么？

提出的最大争议之一 Renata KleinSkyone 的数据科学家兼架构师 使用 API 和 创建学习语言模型 (LLM)。

许多专业人士认为他们正在“从零”开发专有技术，但实际上他们只是将接口接入现有模型，例如 OpenAI 或 Gemini。创建一个训练好的模型需要：

• 深度神经网络： 人工智能真正深入发展的地方。
• 高性能机器： 具备家用电脑所不具备的高级处理能力（GPU）。
• 数学和统计学知识： 远超简单软件集成的复杂计算。

对于企业而言，理解这一区别对于成本规划和知识产权安全至关重要。.

“拥有人工智能”和“创造价值”之间的区别

Beatriz Fujii指出了市场上的一个潜在痛点：许多公司创建 AI 代理只是为了表明他们拥有这项技术，而没有明确指出他们正在解决什么业务痛点或他们想要影响哪些数据。

人工智能应该被视为一种 价值挖掘。贝娅特丽丝用采矿业作了一个生动的比喻：虽然人们的关注点可能是钴，但人工智能可以识别出“宝石和黄金”（数据和指标），而这些资源原本会在生产线的末端被浪费掉。

氛围代码和人类欣赏的作用。

的概念 Vibe Code 和人工智能生成软件 人工监督 仍然不可替代。机器可以作为一种规模化工具，但创意过程、设计和最终质量控制仍然依赖于合格的专业人员。

人工智能生态系统：技术“系统专家”

就像汽车行业有“系统集成商”（为汽车制造商生产仪表盘或轮胎等特定部件的公司）一样，人工智能也创造了一个类似的生态系统。.

Skyone 将自身定位为连接各类供应商和技术的中心系统，旨在为客户提供一致的最终产品。这一生态系统在 TDC 大会上得到了充分展现，吸引了从司法机构、公共部门到大型银行和初创企业的各界人士参与。.

从数据湖到代理：Skyone Studio 的实践

的潜力 Skyone Studio，该平台集成了数据，拥有自己的数据湖，并允许加速创建 AI 代理。

低代码方法的关键区别：

1. 团队统一： 消除了组建分段团队（一个团队负责集成，另一个团队负责数据库管理等）的需要，使工作能够通过单一界面实现端到端的流动。
2. 交付速度： 在几分钟内构建完整的代理，从集成到数据输出。
3. 治理与控制： 集中管理，确保人工智能不是一个“黑箱”，而是一个可管理的工具。

Skyone Studio 支持各种 LLM（例如 GPT-4、Llama 3 和 Gemini），并专注于应用层，通过解决现实世界中的日常问题，真正实现创新。.

小技巧，大应用。

讨论最后，专家们分享了关于提高效率和调整心态的实用技巧：

• 乐于倾听： 雷纳塔强调，技术和个人的成功来自于乐于倾听各个方面（数据和人），并将反馈转化为真正的利益。
• 质疑与冒险： 贝娅特丽丝鼓励不墨守成规。 “不要因为别人都在做某件事就去做。要不断质疑自己，才能以最佳方式做事，并且敢于跳出思维定式。

结论：人工智能之旅的下一步

人工智能不仅仅是技术；它还关乎如何 将人才重新分配到更高价值的服务领域 ，以及如何实现重复性流程的自动化。要引领这场数字化转型，您的公司需要一个强大的数据库和能够简化复杂性的工具。

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本文基于我们播客节目中一场引人入胜且颇具争议的对话。想要了解所有细节、语气以及专家们提供的完整建议，请点击下方链接，立即在 Spotify 上收听：

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作者： Skyone