上添加 llm，只关注 ui 层。结果呢？一个耀眼的干扰可能会让领导层相信你正在创新，但真正的工作和转型却没有完成。
3. 孤立的代理商：缺少平台发挥
自主 ai 代理被吹捧为变革性的，但单独实施时也会有不足之处。企业需要的是一个真正的代理平台— 一个完全实现的统一环境，其中ai 代理与企业的数据、业务流程和在其应用程序中工作的人类员工深度集成。如果没有这种集成，即使是最智能的 ai 代理也注定只是实验，无法创造有意义的业务成果。
市场上现在充斥着提供 ai 代
理解决方案的 ai 初创公司，但大多数公司缺乏与关键业务工作流和数据集成的基础设施。为了弥补这一点，许多初创公司会以“共同开发”试点项目为借口来掩盖其基础设施的缺乏——这实际上是与专业服务进行集 手机号码数据 成工作的简写。他们会尝试进行足够多的试点项目来争取时间，希望他们能够在你注意到缺失的部分之前构建或获取缺失的部分。
这对你来说很危险。你可能已经让第一个代理开始运行，但当你需要第二个、第三个或第十个代理时会发生什么？或者当你想对代理进行简单修改时会发生什么？这些初创公司是否会继续承担专业服务成本来完成集成工作？或者，他们会暴露自己的局限性并将成本转嫁给你？如果没有与数据和业务流程的真 马来西亚号码 正集成，您可能无法大规模提供人工智能。
4. Diy 平台：重新发明轮子的陷阱
许多 it 领导者在经历了上述一种或所有反模式后，会认识到需要一个完整的 ai 平台。然而，他们经常犯下选择 diy 路径的错误。但构建集成 ai 平台是一项艰巨的任务，充满了巨大的集成挑战、技术债务和代价高昂的延迟。
云革命教会了我们一个重要的教训：企业应该专注于创造价值的活动，而不是重新发明基础设施。如今，没有哪家理智的企业会试图建立自己的全球云基础设施，而不是使用 aws 等经过验证的供应商。同样，组织应该使用现有的、强大的 ai 平台，这些平台已经提供了基本要素——可扩展性、安全性以及数据、ai 和自动化之间的无缝集成——开箱即用。
聪明的企业知道
投资构建这些基础工具会分散注意力。他们的重点应该放在为客户开发差异化产品和服务上，而不是陷入可能让他们倒退数十年的项目。
为什么这么多企业陷入这些反模式？
这也许并不令人意外。媒体不断炒作法学硕士，痴迷于 必须确保安全性符合政 数十亿个参数和引人注目的用例，这分散了 it 领导者的注意力，使他们看不到人工智能真正需要的更广泛系统。结果呢？人们误以为仅拥有法学硕士就足够了，而隐藏了推动真正可扩展成果所需的更复杂、更集成的人工智能系统。
想想 20 世纪早期的汽车行业：虽然内燃机具有革命性，但仅靠发动机并不能造就汽车。汽车需要轮胎、转向和变速箱——所有这些集成部件共同构成了一台功能齐全的机器。同样，微处理器从根本上改变了计算，但如果没有与内存、i/o 设备和软件集成，它只是一个孤立的组件。只有当这些部件组合在一起形成一个完整的计算机系统时，微处理器的强大功能才能实现。同样的原则也适用于企业中的 ai：llm 具有开创性，但如果没有更广泛的系统——数据流、业务逻辑、自动化和工作流集成——它们仍然是不完整的。