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AI 编排 正在改变企业管理和扩展 AI 工具的方式。通过将分散的系统统一为集中式平台，公司可以削减成本、提高效率并确保更严格的治理。主要好处包括 降低 AI 软件开支 最多可达 98%， 消除刀具蔓延，并简化跨部门的工作流程。统一平台也是 增强安全性和合规性，同时为更快的决策提供实时见解。以下是有效集成和扩展 AI 编排的方法：
从小规模试点项目开始，设计模块化工作流程，然后逐步扩大规模以取得可衡量的结果。通过正确的策略，企业可以从 AI 混乱转向清晰度，为长期成功做好准备。
人工智能应用程序可以提供令人印象深刻的结果，但如果没有适当的编排，它们可能会给运营带来负担并导致效率低下。在这里，我们将探讨人工智能部署缺乏协调时出现的三个关键挑战，以及统一平台为何对企业成功至关重要。
管理 AI 工具蔓延 已成为现代组织面临的重大挑战。随着各部门独立采用人工智能解决方案，公司经常会发现自己要兼顾数十个互不关联的平台。每种工具都需要自己的集成、治理和监控系统，这导致了分散的环境，从而降低了生产力并造成了运营孤岛。
这个问题很普遍。A 2025 Forrester 委托进行的研究 尖齿 发现了 41% 的 IT 领导者 将断开连接的平台确定为进展的主要障碍。此外， 49% 报告说，IT 部门和业务部门之间存在优先事项冲突的问题，而 43% 列举了各自为政的预算和工具决策带来的挑战。
的兴起加剧了复杂性 “影子人工智能”，员工在没有 IT 监督的情况下采用未经授权的 AI 工具。尽管这些工具可能提供短期利益，但它们会带来安全风险并造成长期的治理难题。
A 2024 Gartner 对451位高级技术领导者的调查显示，只有 35% 的人工智能能力 由 IT 团队构建，其余部分 65% 在组织边缘发展。这种趋势是由低代码和无代码工具推动的，如果没有统一的方法，工具的蔓延几乎是不可避免的。
AI 编排通过引入 统一执行层 它连接了工具和工作流程。这可确保任务按正确的顺序执行，维护安全协议，并保持所有 AI 操作的可见性。通过整合工具，组织可以降低复杂性、增强安全性并提高整体效率。
分散的人工智能环境通常会导致不一致的治理、安全漏洞和合规性挑战。当独立部署多个 AI 工具时，维护统一的安全协议、审计跟踪和合规标准几乎是不可能的。
集中治理 在应对这些风险中起着至关重要的作用。根据 Forrester 的说法， 38% 的 IT 领导者 将安全和治理问题视为扩展 AI 的主要障碍。同样， 40% 的组织 报告说，对数据隐私和机密性的担忧是采用人工智能的关键挑战。这些担忧是合理的，正如Gartner在2020年估计的那样 三分之一的成功网络攻击 源自影子 IT 基础架构。
公众情绪进一步凸显了强有力的治理的必要性。虽然只有 48% 的美国人 相信人工智能是安全的， 78% 对它可能被滥用表示担忧。这凸显了各组织面临的压力，要求他们采取强有力的安全和治理措施。
AI 编排平台通过实施来解决这些问题 集中式治理框架 提供所有 AI 资产的可见性。这些平台允许组织清点人工智能模型和数据集，执行授权使用政策，并防止可能带来安全风险的未经授权的部署。
此外， 持续监控能力 内置于编排平台中可检测异常、性能问题和数据漂移，从而能够主动解决问题。自动审计跟踪和报告机制还简化了合规性，使其对医疗保健、金融和政府合同等行业特别有价值。
去中心化的人工智能部署通常会导致隐性成本和预算超支。如果没有集中监督，组织可能会发现自己为冗余工具、未使用的许可证或低效的资源分配付费。
证明投资回报率 (ROI) 又增加了一层复杂性。 34% 的 IT 领导者 将投资回报率列为人工智能计划的主要挑战。这种困难通常源于对人工智能运营和结果缺乏可见性。实际上， 73% 的 IT 领导者 强调端到端可见性在建立对 AI 的信任方面的重要性。
去中心化支出还削弱了谈判能力，阻碍了批量折扣，并且很难确定哪些投资能带来最大的价值。
AI 编排平台通过提供以下内容来解决这些问题 实时成本跟踪和使用情况分析。通过将 AI 功能整合到统一平台中，组织可以消除冗余、优化资源分配并减少软件开支，从而节省高达的成本 98% 通过提高利用率和批量许可。
这个 FinOps 方法 集成到编排平台进一步增强了成本管理。自动监控和警报允许组织设置支出阈值，根据预算跟踪使用情况，并在成本超过限额时接收通知。这将 AI 从不可预测的支出转变为具有可衡量回报的管理投资。
和 86% 的 IT 领导者 同意 IT 在跨工作流程和团队协调人工智能方面具有独特的地位，很明显，集中监督是控制成本和最大化人工智能投资价值的关键。
将分散的人工智能部署整合到一个统一、高效的系统中需要一种深思熟虑的方法。有效的 AI 编排将小规模试验与智能、可扩展的设计相结合。以下是企业如何规划无缝协调之路。
成功的人工智能编排的基础在于 定义清晰、可衡量的目标。确定协调可以带来立竿见影的优势并指导更广泛的实施的具体用例。
潜水之前， 建立关键绩效指标 (KPI) 衡量成功。其中可能包括削减 AI 工具许可成本、缩短工作流程完成时间或提高合规性审计分数。没有这些指标，就很难展示业绩和确保进一步的投资。
从直截了当、影响力大的用例开始 这可以带来快速的胜利。示例包括自动执行重复的数据任务、简化内容创建流程或统一客户服务人工智能工具。这些场景通常具有明确定义的输入和输出，因此非常适合初始协调工作。
运行持续 30-90 天的试点计划 具有具体的成功标准和反馈机制。在这些试用期间跟踪技术性能和用户采用率。 文档见解 来自每个试点项目，例如整合挑战、培训需求和安全注意事项。这些课程将为扩大工作范围提供指导，同时避免重复失误。
试点成功后，模块化设计可确保这些工作流程可以无缝扩展。
模块化架构，例如微服务，是有效的人工智能协调的支柱。与单片系统不同，模块化设计允许组织在不中断整个系统的情况下调整或更换单个组件。
将工作流程设计为可重复使用的独立模块 可以混合搭配用于各种目的。例如，文档处理工作流程可能包括用于文本提取、情感分析和摘要的模块。这些组件可以重新用于其他应用程序，从而节省时间并确保项目之间的一致性。
标准化 API 和数据格式 同时执行治理政策以保持统一性.此外， 规划横向扩展 从一开始。使用负载均衡器构建可以在多个资源之间分配工作负载的工作流程，以防止瓶颈。
像这样的技术 搬运工人 和 Kubernetes 提供在不同环境中部署 AI 工作流程所需的基础架构。这些工具还允许组件根据需求灵活扩展，确保性能保持稳定。
有了可扩展的基础，自适应系统可以将协调提升到一个新的水平。
自适应编排系统通过分析执行数据不断自我完善。 通过监控性能指标 -例如执行时间、资源使用和错误率-这些系统可以及早发现潜在问题并采取纠正措施。
自动化 A/B 测试 是另一个强大的功能。编排系统可以尝试不同的配置，例如测试一项任务的多个 AI 模型，并自动将工作流程路由到性能最佳的选项。这样无需手动调整即可确保最佳性能。
机器学习算法 在资源管理中发挥关键作用。这些系统学习工作流程使用模式，预测资源需求，并有效地分配计算能力。这种方法不仅可以提高性能，而且还有助于控制成本。
反馈回路 对于捕捉技术性能和用户满意度至关重要。虽然系统效率至关重要，但用户体验通常决定协调解决方案能否获得吸引力。将性能数据与用户反馈相结合，可以产生更有效和更广泛采用的系统。
人工智能编排的成功取决于坚实的技术基础。没有它，管理人工智能会迅速变得复杂。当今的企业需要在保持可靠性和性能的同时处理不同工作负载的架构模型。让我们探索使可扩展的人工智能编排成为可能的技术。
微服务架构 将 AI 系统分解成更小的独立模块，可以单独开发、部署和扩展。这种模块化设计允许独立更新，从而增强灵活性。
例如，在金融服务中，公司经常使用单独的微服务进行欺诈检测、情绪分析和交易处理。每项服务在不同的 AI 模型上运行，并通过 API 进行通信。这种设置不仅可以最大限度地降低风险，而且还允许在不中断整个系统的情况下进行更新，从而加速创新。
事件驱动架构 专为实时响应而设计。它们根据事件触发特定操作，确保不同系统之间的无缝交互。例如，电子商务平台依靠这种模式来提供个性化推荐或实时更新库存。事件流协调多个系统中由人工智能驱动的响应，确保快速、高效的运营。
工作流程自动化框架 简化复杂 AI 工作流程的管理。这些框架，无论是视觉框架还是基于代码的框架，都使设计、执行和监控多步骤流程变得更加容易。当一个 AI 模型的输出用作另一个人工智能模型的输入时，它们特别有效。
架构的选择取决于用例。微服务非常适合具有不同 AI 需求且需要独立扩展的组织。事件驱动的模型在实时行动至关重要的场景中大放异彩。工作流程自动化最适合具有明显依赖关系的错综复杂、多步骤的流程。
架构到位后，无缝集成就变得至关重要。 API（应用程序编程接口） 和 预建连接器 充当人工智能模型、数据源和企业系统之间的桥梁。API 促进了安全的实时数据交换，而预建的连接器通过为流行平台和数据库提供即用型接口来简化集成。
通过利用这些工具，组织可以节省开发时间并确保互操作性。例如，现代 API 配备了身份验证、加密和访问控制，可在传输过程中保护敏感数据，提供企业级安全性。
统一编排平台通过将 AI 功能集中在单一界面下，进一步推进了集成。这些平台通过在一个安全的环境中提供对多个 AI 模型的访问来减少工具蔓延并简化操作。
Prompts.ai 是这种方法的典型例子，它将用户连接到超过35种领先的人工智能语言模型，包括 GPT-4， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座，通过统一接口。该平台集成了诸如此类的工具 Slack， Gmail的，以及 Trello，自动化工作流程并替换断开连接的 AI 工具。
这些平台的主要功能包括集中式模型管理、可视化工作流程构建器、FinOps 控件、治理工具、实时监控以及对多云或混合部署的支持。这种集中式方法简化了复杂的人工智能生态系统的管理，同时使运营与业务目标保持一致。
一个突出的优势是 成本优化。统一平台提供 AI 资源使用情况的可见性，并自动采取节省成本的措施。一些平台报告说，通过消除冗余工具和优化资源分配，成本最多可降低98％。
另一个好处是能够 并排比较 AI 模型。团队可以针对特定任务测试多个模型，并自动将工作流程路由到性能最佳的选项，从而在没有人工监督的情况下提高工作效率。
治理和合规功能 也是不可或缺的。这些平台提供基于角色的访问控制、审计跟踪、数据加密和合规性报告等工具，以满足监管和组织标准。这可确保 AI 工作流程保持安全、透明并与政策保持一致，同时提供有效治理所需的监督。
有效实施 AI 编排需要深思熟虑、循序渐进的方法，将大胆的目标与实际执行相结合。采取渐进措施可以使组织最大限度地降低风险并避免代价高昂的失误。
“最成功的组织将从小规模开始，逐步建立协调能力，同时培养对更广泛转型至关重要的组织理解。这种谨慎的方法为日益复杂的协调奠定了基础，最终使自主系统成为未来十年定义行业领导地位的基础。”-Stratechi
首先，分析您当前的工作流程，以发现 AI 编排可以在哪些方面产生最大的影响。这包括记录流程，发现效率低下的问题，并设定与您的业务优先事项相一致的可衡量目标。
该基础工作有助于确定高价值的集成点，让您的组织为模块化工作流程设计做好准备。
确定机会后，开始针对特定用例的试点计划。专注于可以逐步设计、测试和改进的工作流程。
饰演交付管理高级总监杰夫·莫内特 EPAM，解释：
“组织在协调人工智能系统时面临的最大挑战是管理其固有的不确定性。与传统软件不同，在传统软件中，相同的输入产生相同的输出，人工智能系统可以对相同的提示生成一系列有效但不同的响应。这种根本性转变要求我们彻底重新考虑需求定义和测试的方法。我们必须定义可接受的界限和质量标准，而不是指定确切的预期产出。我们需要强大的验证框架来评估结果是否在可接受的参数范围内，我们必须实施护栏和约束措施，引导人工智能行为实现预期结果，同时保持使这些系统具有价值的灵活性。”
通过测试和完善模块化工作流程，您可以为有效扩展 AI 编排奠定基础。
工作流程得到验证后，逐步扩大实施范围。从单个部门或团队开始，确保顺利扩展。
到2025年，人工智能协调将成为决定性的竞争优势。擅长统一 AI 工具和工作流程的公司不仅在简化运营，还在重塑战略决策，重新定义创新、竞争和为客户创造价值的方式。
这些数字描绘了一幅引人入胜的画面。人工智能编排市场预计将增长到 到 2025 年 114.7 亿美元 然后激增到 到 2033 年将达到 423 亿美元，这为早期采用者带来了巨大的机会。这种增长是由前面讨论的战略推动的，这些战略推动了运营改善和战略突破。
领先的组织已经摆脱了工具蔓延的混乱局面，创建了集成系统，将分散的实验转变为可扩展、可重复的流程。这不仅仅是为了跟上预计到2025年将开发人工智能协调能力的50％的组织的步伐；还要向前迈进。至关重要的是，随着新技术和模式的出现，这些组织已经具备了适应能力的灵活性。
结果不言自明。案例研究显示企业取得成就 运营成本降低了 28% 和 流程效率提高了 35% 通过战略多代理协调。这些结果源于使人工智能能力与业务目标保持一致，同时保持灵活性，以适应不断变化的需求。
模块化架构与统一平台相结合是释放这一优势的关键。通过专注于明确的目标并利用诸如此类的平台 Prompts.ai，它将超过35种领先的人工智能模型整合到一个安全的协作界面中，企业可以将人工智能的混乱转化为结构化的竞争优势。这些平台不仅解决了当前的集成挑战，还为未来的人工智能驱动的创新奠定了基础。
要抓住这个机会，请先从 绘制您当前的 AI 格局。识别数据密集、跨职能或容易出现瓶颈的流程——这些是协调的主要领域。开发可以逐步测试和扩展的模块化工作流程，确保持续改进仍然是您战略的核心。
成功将体现在可衡量的结果中：效率提高、成本节约和扩大业务成果。采用这种人工智能编排方法的组织不仅会参与人工智能革命，还会塑造其发展轨迹。
现在是采取行动的时候了。让人工智能编排成为竞争优势基石的窗口是敞开的，但它不会永远处于打开状态。那些今天采取果断行动，实施此处概述的战略和框架的人将在未来几年为其行业设定标准。
要有效实施 AI 编排，请从 试点计划 来实验和微调你的方法。这使您能够识别潜在挑战并尽早进行改进。优先考虑 数据质量和可访问性 通过整合和清理您的数据源，确保它们可靠且易于访问。
开发 模块化 AI 工作流程 可以根据不断变化的需求进行调整，同时与您当前的系统顺利集成。同样重要的是 提升你的团队技能，为他们提供自信地使用人工智能技术所需的知识和专业知识。同时，建立稳健的体系 治理和安全措施 保护敏感信息并保持合规性。
最后，养成习惯 监控和完善 定期执行您的工作流程。随着人工智能计划的发展，这项持续的努力将有助于提高效率并确保可扩展性。通过遵循这些步骤，您的组织将处于有利地位，可以有效地实施人工智能编排。
AI 编排通过将各种工具整合到一个统一的系统中来简化工作流程。这消除了兼顾多个平台的麻烦，使操作更顺畅，更易于管理。结果？得益于无缝协作的工具，团队可以更有效地协作并以更少的摩擦来扩大工作规模。
最重要的是，它通过集中监督来增强安全性。通过限制不必要的工具访问权限和全面执行统一的安全策略，组织可以加强控制并减少漏洞。这种简化的操作和更高的安全性相结合，创造了一个更高效、更有保障的工作环境。
模块化架构将人工智能系统划分为专用、独立的组件，可以毫不费力地协同工作，从而为人工智能系统提供了一种全新的方法。这种设置提高了效率，并确保系统在需要时可以轻松地与新工具或平台集成，从而使其具有很高的通用性。
与自适应学习相结合，人工智能模型能够在以下基础上持续改进 实时反馈。这种动态调整不仅可以最大限度地减少错误，还可以使系统与快速变化的环境保持一致。这些策略相结合，为人工智能驱动的工作流程铺平了道路，这些工作流程高效、可靠且专为适应而打造。
