首页突破人工智能试点项目，实现可扩展价值
从孤立的人工智能试点项目转向全面的企业级应用，对许多组织而言仍是重大挑战。
尽管生成式模型的实验已相当普遍，但将这些工具纳入必要的治理、安全和集成框架以实现工业化应用的过程却屡屡受阻。为弥合投资与切实运营回报之间的差距，IBM推出了一种新型服务模式。其目标在于帮助企业整合而非仅构建内部人工智能基础设施。
采用资产驱动型咨询模式
传统咨询模式往往依赖大量人工解决集成问题，过程缓慢且成本高昂。IBM正通过资产化咨询服务推动变革，该模式将标准咨询专长与预构建软件资产库相结合，助力客户高效构建并管理自有AI平台。
企业无需为每个新工作流定制开发，可直接利用现有架构资产重构流程，并将AI智能体接入传统系统。这使企业能够扩展新型智能应用并实现价值，同时无需对核心基础设施、AI模型或云服务提供商进行重大调整。
多云环境导航
企业领导者普遍担忧供应商锁定问题，尤其在采用专有平台时。IBM的战略正视企业IT环境的多样性，该服务基于多供应商架构构建，兼容亚马逊云服务、谷歌云、微软Azure以及IBM自有watsonx平台。
这种灵活性延伸至模型支持，同时兼容开源与闭源版本。通过允许企业基于现有技术投资进行构建而非强制全面替换，该服务消除了关键采用障碍：企业担忧切换生态系统会累积技术债务。
该服务的技术核心是IBM咨询优势平台——该公司内部交付平台。IBM表示，该系统已在150多个客户项目中应用，使顾问生产力提升高达50%。其核心理念在于：若这些工具能加速IBM内部团队的交付效率，同样能为客户提供同等速度与效能。
该服务还提供行业专属AI智能体与应用程序的市场平台。对企业领导者而言，这将推动"平台优先"的战略重心，使关注点从管理单一模型转向统筹数字智能体与人类员工的协同生态系统。
实施平台化策略以扩大AI价值
该平台化战略的实际成效在真实部署中得以充分展现。全球教育巨头培生集团正运用此服务构建定制化平台，通过融合人类专业知识与AI智能助手协同管理日常运营与决策，在实战场景中验证技术效能。
某制造企业同样采用IBM解决方案来规范其生成式AI战略，重点在于识别高价值应用场景、测试目标原型，并围绕可扩展计划统一管理层共识。最终在安全可控的环境中部署了融合多项技术的AI助手，为企业更广泛的扩展奠定了基础。
尽管生成式人工智能备受瞩目，但投资转化为可量化的财务效益并非自动发生。
IBM咨询业务高级副总裁兼负责人Mohamad Ali指出："众多企业虽投入AI建设，但实现规模化价值仍是重大挑战。我们通过运用AI转型内部运营并取得可量化成果，已攻克诸多难题，由此形成的成功经验可为客户成功提供可靠指南。"
行业讨论正逐步从单个大型语言模型（LLM）的能力转向安全高效运行所需的架构。人工智能的规模化应用与价值实现，将高度依赖企业整合解决方案时避免形成新的数据或运营孤岛的能力。领导者必须确保在采用预构建智能工作流时，维持对数据血统与治理的严格标准。
另请参阅：摩根大通将AI支出视为核心基础设施
想聆听行业领袖分享AI与大数据洞见？欢迎参加在阿姆斯特丹、加州及伦敦举办的AI&大数据博览会。这场综合性盛会隶属TechEx系列，与其他顶尖科技活动同期举行。点击此处获取详情。
AI News由TechForge传媒提供支持。探索更多即将举办的企业技术活动与网络研讨会请点击此处。
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