垂直人工智能和数据集成：如何利用人工智能产生真正的投资回报率。 

企业采用人工智能 (AI) 的竞赛已达到顶峰。然而，尽管市场上充斥着各种关于神奇变革和通用虚拟助手的承诺，但董事、决策者和技术经理们却在幕后面临着严峻的现实考验。专家们的结论一致： 十家公司中有十一家都在讨论人工智能，但很少有公司意识到，这项技术的成功直接取决于数据基础设施的成熟度和系统集成度。

为了探讨如何将人工智能的热潮转化为切实的投资回报率 (ROI) 和运营效率， Builders播客邀请了巴西科技行业的领军人物： SysMiddle （一个专门从事复杂系统编排和集成的平台）的首席执行官兼创始人Sérgio Fontana ，以及Skyone （统一云、数据和人工智能解决方案的领导者）的数据和人工智能主管André Oliveira 。

下面，我们将分析这次深入讨论的关键见解，描绘系统集成的战略作用、 垂直人工智能 ，以及在数据时代区分成败的不可或缺的治理结构。

1. 为什么人工智能“把数据当早餐吃”（而集成则为餐桌服务）

数据工程中存在一个令人不快的真相：人工智能本质上是一种基于历史数据和实时数据做出优化决策的机制。如果没有持续、清晰且结构化的信息流，任何人工智能模型都将失效。.

从历史上看，企业资源计划 (ERP) 系统和传统桌面系统一直扮演着企业交易数据和参数化数据的把关人角色。企业面临的主要挑战在于访问这些数据的复杂性。许多此类系统运行在混合或本地部署架构中，早于互联网时代，并且缺乏文档或结构化的 API。

正如塞尔吉奥所指出的，通过关系查询提取数据只是最简单的部分。真正的复杂性在于反向流程： 信息的输入和更新。录入由自主人工智能代理生成的销售订单需要验证庞大的相互依赖关系链，包括客户注册、定价、库存规则以及复杂的本地税收矩阵。如果没有智能集成平台（iPaaS）来整合这些业务规则，自动化就会破坏主数据库的完整性。

2. 横向人工智能与纵向人工智能：寻找专家

企业感到沮丧的主要原因之一是试图使用横向人工智能（例如纯粹版本的 ChatGPT 或 Gemini）来解决特定领域的痛点。由于它们是利用互联网开放知识训练的通用语言模型（大型语言模型 ——LLM），因此它们非常适合通用任务，但在试图解决企业深层次的运营痛点时却束手无策。

正是在这种情况下，垂直人工智能脱颖而出。正如安德烈·奥利维拉解释的那样：

通用型助手可以执行基本的行政任务，而像涉及法律问题的薪资计算或工业供应链管理等复杂任务则需要专业领域的专家来完成。垂直整合的人工智能能够原生理解其运营所在市场的术语、指标（例如客户流失率和定价动态）以及监管细则。它并非仅仅静态地回答问题；它的设计初衷是与数据生态系统交互，并执行自主的端到端操作。

3.氛围编码现象 与影子IT 的风险

现代生成式工具的便捷性使得代码创建和自动化变得轻而易举，由此催生了“Vibe Coding” （直觉编码）现象。如今，来自商业或人文领域的专业人士可以扮演开发者的角色，指导人工智能模型使用自然语言（提示）构建完整的应用程序。

虽然这促进了创新民主化，加速了本地原型（例如定制的遥测面板）的开发，但也为 影子 IT （组织内部未经授权使用技术）打开了大门。

• 工具大杂烩： 不同行业采用在社交网络上发现的孤立工具。
• 数据泄露： 员工导出客户电子表格并将其导入网络上的公共LLM系统。
• 财务效率低下：结构不良的提示导致代币过度消耗，推高运营成本，却没有产生相应的投资回报率。

对于技术管理者而言，挑战在于实施稳健的 人工智能治理。治理不应成为官僚主义的障碍，而应成为一个 框架 提供可审计的连接、全天候监控（通过安全运营中心/安全信息和事件管理系统）以及通过私有LLM实现的数据隔离。

4. 成功指标：如何衡量对业务的真正影响

对人工智能和系统集成的投资需要转化为可衡量的绩效指标，无论是定量指标（营收 或 利润）还是定性指标。专家们列出了能够体现这些实施效率的主要指标：

表格：集成和人工智能项目的成功指标

迈向智能自动化的战略路径

基础设施现代化并非意味着从头重写遗留代码，而是构建一个可扩展的基础架构。像Skyone Studio这样的集成平台通过将 iPaaS 解决方案、云数据存储（ Lakehouse ）和智能工作流创建整合到一个统一的界面中，消除了企业内部的信息孤岛。这样一来，人的角色就从手动执行重复性任务转变为策略性地审查和优化自动化流程。

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作者： Skyone