超越人工智慧試點專案，實現可擴展價值

從孤立的人工智慧試點項目邁向全面企業級應用，對許多組織而言仍是重大挑戰。

儘管生成式模型實驗已蔚為風潮，但將這些工具工業化——即納入必要的治理、安全與整合框架——的過程往往遭遇阻礙。為彌合投資與實際營運回報之間的鴻溝，IBM推出全新服務模式，旨在協助企業組建（而非僅建構）內部AI基礎架構。

擁抱資產導向的諮詢模式

傳統諮詢模式常仰賴大量人工處理整合問題，過程既耗時又昂貴。IBM正推動以資產為基礎的諮詢服務來改變此現狀。此模式結合標準化諮詢專業與預建軟體資產庫，協助客戶高效建構並管理自有AI平台。

企業無需為每個新工作流程委託客製化開發，而是能運用現有架構資產重塑流程，並將AI代理程式銜接至既有系統。此舉使企業得以擴展新型代理應用程式並創造價值，同時無需大幅變更核心基礎架構、AI模型或既有雲端供應商。

駕馭多雲環境

企業領導者普遍擔憂供應商鎖定問題，尤其採用專有平台時。IBM策略正視企業IT環境的多元現實，此服務建基於多供應商架構，相容於亞馬遜雲端服務、Google雲端平台、微軟Azure及IBM自有watsonx平台。

此靈活性延伸至模型支援層面，同時兼容開源與閉源版本。該服務透過允許企業基於現有技術投資進行擴展，而非強迫全面替換，有效消弭關鍵採用障礙：企業對轉換生態系統時累積技術債務的憂慮。

此服務的核心技術為IBM內部交付平台「IBM Consulting Advantage」。IBM表示該系統已應用於逾150項客戶專案，將顧問生產力提升高達50%。其核心理念在於：若這些工具能加速IBM內部團隊的交付效率，同樣能為客戶帶來相似的速度與效能。

該服務同時提供產業專用AI代理程式與應用程式的市集存取權限。對企業領導者而言，此舉能推動「平台優先」的思維轉變，將管理焦點從單一模型轉移至統籌數位代理程式與人力工作者所構成的整合生態系統。

實施平台導向策略以擴展人工智慧價值

此平台導向策略的真正成效，最能透過實際部署展現。全球教育企業培生集團正運用此服務建構客製化平台，其實施方案結合人類專業知識與AI代理助手，共同管理日常作業與決策流程，在實際營運環境中彰顯技術功能。

同理，某製造企業採用IBM解決方案以系統化其生成式AI策略，重點在於識別高價值應用場景、測試目標原型，並凝聚領導層共識制定可擴展計畫。最終成果是在安全受控環境中部署融合多項技術的AI助理，為企業更廣泛的擴張奠定基礎。

儘管生成式人工智慧備受矚目，但投資轉化為可量化的財務效益並非自動發生。

IBM諮詢業務資深副總裁暨負責人Mohamad Ali指出：「眾多企業雖投入AI領域，但實現大規模實質價值仍是重大挑戰。我們透過運用AI轉型自身營運並產出可量化成果，已解決內部多數難題，這使我們能提供經實證的成功藍圖協助客戶。」

業界討論焦點正逐步從單一大型語言模型（LLM）的能力，轉向如何安全有效地運行這些模型的架構。能否成功擴展人工智慧並創造價值，將高度取決於企業整合解決方案時能否避免形成新的數據或營運孤島。領導者必須確保在採用預建的智能工作流程時，仍能維持嚴謹的數據溯源與治理標準。

另請參閱：摩根大通將AI支出視為核心基礎建設

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