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人工智能 (AI) 不再是企业的可选——它对于推动增长、提高效率和保持竞争力至关重要。和 91% 的企业计划到 2025 年扩大人工智能的使用，合适的平台可以交付 效率提高 30— 40% 并将成本削减为 25—50% 通过自动化。本文重点介绍了六个旨在满足企业需求的人工智能平台，从工作流程自动化到成本控制、治理和可扩展性。
选择合适的人工智能平台取决于你的目标。为了提高成本效益和治理， Prompts.ai 脱颖而出。对于自动化和集成，请考虑 Cflow， Workato，或 Tray.io。如果分析是优先事项，请探索 Domo。从小规模开始，在 6—18 个月内专注于投资回报率，并根据经验证的结果扩大规模。
Prompts.ai 成为人工智能工作流程平台领域的游戏规则改变者，直面人工智能工具蔓延等企业挑战。该平台提供了 企业 AI 编排系统 这样就无需订阅多个供应商。可以访问结束了 35 种领先的大型语言模型 -包括 GPT-4， 克劳德、LLaMa和Gemini——所有这些都通过一个统一的界面来保持企业的灵活性，不受供应商的束缚。
与传统的人工智能解决方案不同，Prompts.ai 引入了 即用即付 TOKN 积分系统，确保成本与实际使用量保持一致。无需再兼顾单独订阅——只需简化对所需工具的访问即可。
以下各节探讨 Prompts.ai 如何实现可扩展性、流畅集成、强有力的治理和成本效益。
Prompts.ai 专为与您的业务一起成长而构建。你可以 在几分钟内添加模型、用户和团队，所有这些都不会造成额外的 IT 负担。这种可扩展性不仅限于用户管理，还支持同时增加多个 AI 模型的工作负载。
无论你是一个从基本文本生成开始的小团队，还是为数百名用户管理复杂的人工智能工作流程的企业，该平台都能确保稳定的性能和无缝的管理。
现代企业需要无缝融入其现有系统的人工智能解决方案，而不是需要全面检修的解决方案。Prompts.ai 用一个来解决这个问题 集中式编排方法 这适用于当前的技术堆栈。
通过专注于 消除刀具蔓延，该平台允许组织在不中断运营的情况下将人工智能功能集成到其现有工作流程中。这种设计理念确保团队可以采用人工智能，而无需经历掌握全新系统或更换当前基础设施的艰难学习过程。
对于企业而言，负责任地管理人工智能不是可选的——这是不可谈判的。Prompts.ai 嵌入 健全的治理和审计跟踪 融入每个工作流程，让组织完全了解其跨模型、团队和用例的 AI 交互。
和 实时监控，管理员可以跟踪人工智能的使用情况，确保遵守内部政策和外部法规。这种监督适用于该平台支持的所有35多种模型，无论团队选择哪种工具，都能提供一致的治理。
安全是重中之重， 企业级控件 旨在保护整个 AI 工作流程中的敏感数据。这些功能符合《财富》500强公司和严格监管的行业所期望的严格标准。
人工智能的实现通常会带来隐性费用，但是 Prompts.ai 通过内置的方法解决了这个问题 FinOps 层 它可以实时跟踪和优化成本。
该平台可以 最多可减少 98% 的 AI 软件开支，这要归功于其综合方法。通过将人工智能支出整合到一个平台中并取消冗余的供应商订阅，企业可以在简化管理的同时显著节省开支。
这个 即用即付模式 确保您只按实际用量付费，避免将预算浪费在未充分利用的订阅上。实时成本跟踪将人工智能支出与业务结果直接联系起来，从而更容易证明和完善您的投资。
Prompts.ai 通过提供详细的分析，超越了基本的成本跟踪。这些见解可帮助组织确定哪些 AI 模型和工作流程可提供最佳的投资回报率，从而对未来的人工智能战略做出更明智的、数据驱动的决策。
Cflow 是一个工作流程自动化平台，旨在轻松与企业系统集成。它可连接 1,000 多个应用程序，使其成为小型企业和大型组织的多功能解决方案。该平台使用户无需深入的技术技能即可实现流程自动化，从而确保各种工具和系统的平稳运行。
Cflow 可与主要的企业应用程序无缝连接，例如 SAP， 销售部队，以及 GSuite，以及流行的商业工具，例如 Slack， 快书，以及 扎皮尔。它无需任何编码即可连接到外部数据库，从而消除了集成的复杂性。
该平台支持多种集成技术，包括 API、网络挂钩和直接连接。得益于 Cflow 的用户友好界面，配置这些集成非常简单，可确保工作流程顺畅运行且不受干扰。
Domo 是一个基于云的商业智能平台，它将人工智能与数据可视化相结合，帮助企业处理大型数据集并获得实时见解。其人工智能驱动的分析引擎可以发现模式、预测趋势并自动生成报告，使其成为简化跨部门运营的强大工具。Domo 专为可扩展性而设计，可以轻松处理企业的需求。
Domo 的云原生设计确保其能够高效地处理企业级数据，同时保持稳定的查询性能。借助弹性计算基础架构，它可以动态调整资源以满足需求，即使在高使用率期间也能提供最佳性能。该平台还支持大量并发用户，并利用分布式处理来分析海量数据集，无需额外的硬件投资。
Domo 与领先的数据源无缝连接，例如 神谕， 微软 SQL 服务器， AWS，Salesforce， HubSpot，以及 谷歌分析 通过预建的连接器和实时同步。其 Magic ETL 功能使用 AI 来检测数据质量问题并建议转换规则，从而显著缩短数据准备所需的时间。无论是通过基于API的集成还是直接的数据库连接，Domo都能灵活地适应各种企业设置。
Domo 遵守企业级安全标准，包括 SOC 2 II 类和 GDPR 合规性，并提供精细的访问控制以保护敏感信息。其数据沿袭跟踪功能使企业能够追踪信息从来源到最终报告的流动，从而确保准确性并支持合规性。此外，该平台还包括用于监控用户活动的审计日志，从而增强了安全性和合规性监督。
Domo 基于消费的定价模式确保企业仅为实际使用的处理和存储付费，这有助于降低总体成本。自动数据优化功能可识别和删除冗余数据集，从而减少存储开支，同时提高查询性能。管理员还可以利用人工智能驱动的使用情况分析来查明未得到充分利用的仪表板和报告，从而实现更明智的许可和资源分配。通过在云基础架构上运行，Domo 无需专门的 IT 人员来管理硬件，从而进一步降低了运营成本。
Diaflow 是一个无代码平台，旨在简化高级 AI 工作流程的创建。它的拖放界面使即使没有技术专业知识的人也可以访问它，从而使企业能够自动化复杂的流程，同时保持大规模运营所需的适应性。
Diaflow 使用其无代码 AI 工作流程构建器提供与现有企业系统的顺畅集成。对于需要自定义解决方案的团队，可以使用 Python 节点来支持量身定制的开发需求。该平台配备了基本组件，例如 逻辑， 合并， 分裂， 分支，以及 HTTP 请求，这简化了数据处理和通信。Diaflow 提供通过 API 或预建集成进行连接的选项，可确保可靠和一致的数据流。此外，诸如此类的工具 Diaflow 表 通过支持与其他应用程序和系统的深度集成来提高生产力。这种灵活的集成设置支持创建可扩展的企业级自动化解决方案。
Diaflow 的模块化架构旨在与企业需求一起增长，支持无缝扩展。企业可以从有针对性的用例开始，并随着时间的推移扩大自动化工作。无论是实现简单的自动化还是多步工作流程，该平台都会随着业务需求的变化而进行调整，使其成为在全部门范围内逐步采用人工智能驱动流程的理想选择。
Workato 将集成专业知识与 人工智能驱动的自动化 简化企业工作流程。作为一个强大的平台，它将传统的集成方法与先进的人工智能工具联系起来，在遵守严格的安全和合规标准的同时，即使是最复杂的流程也能实现自动化。
Workato 连接了数千个应用程序，使其成为拥有不同技术生态系统的企业的理想解决方案。它无缝集成了基于云的系统和本地系统，促进了传统基础设施和现代 AI 应用程序之间的顺畅数据交换。其用户友好、基于配方的方法使任何人，无论是技术人员还是非技术人员，都可以设计集成，而无需大量的编码技能。
Workato 中的 AI 代理充当智能连接器，触发操作并自动化工作流程，以减少手动干预。
Workato 通过基于角色的访问控制 (RBAC)、工作空间联合以及使用每小时轮换密钥的端到端加密等高级功能满足企业治理需求。对于需要增强安全性的组织，可以使用自带密钥 (BYOK) 和外部密钥管理 (EKM) 等选项。
该平台符合关键行业标准，包括 PCI-DSS 1 级、ISO 27001、ISO 27701、SOC 2 类型 2、HIPAA 和 GDPR。对于特定于 AI 的治理，Workato 将 AI 代理视为具有明确身份和限定访问权限的系统用户。它采用结构化提示和情境基础来确保生成式 AI 在设定的边界内运行，防止错误或未经授权的操作。每个 AI 代理的活动都会被记录下来，从而创建详细的审计记录，记录触发因素、决策过程和执行结果。这种全面的合规框架确保了企业用户安全可靠的自动化。
Workato 专为规模而构建，通过环境分离和区域数据中心等功能支持企业级部署，以满足数据驻留要求。该平台可以轻松处理高交易量，即使在苛刻的条件下也能确保可靠性。
通过将集中式记录和实时审计流与 SIEM 系统集成，Workato 有助于降低许可费用和运营成本，为企业提供经济实惠的解决方案。
Tray.io 通过其直观的可视化工作流程生成器和集成平台提供企业级自动化。它使企业用户无需高级技术专业知识即可创建复杂的自动化，同时遵守严格的企业安全要求。
Tray.io 因其使用预建连接器连接各种应用程序的能力而脱颖而出，使企业能够简化其技术生态系统。它的拖放界面简化了构建复杂集成的过程，使用户无需编写任何代码即可链接服务、API 和数据库。该平台支持 REST API、GraphQL 和 SOAP 等标准协议以及自定义集成，使其足够通用，适用于不同的企业系统。
该平台还确保应用程序之间流畅的实时数据同步，帮助各部门与准确和最新的信息保持一致。借助高级数据转换工具，用户可以在数据在系统之间移动时筛选、映射和调整数据，从而在整个集成过程中保持数据的准确性和一致性。
Tray.io 采用云原生架构设计，可自动扩展以满足不断变动的工作负载需求。它的弹性扩展可以动态调整资源，确保在需求旺盛时期保持稳定的性能，同时在较平静的时期控制成本。此外，该平台支持多环境设置，允许团队将开发、测试和生产工作流程分开。这种结构可以帮助企业在部署集成之前对其进行全面测试，从而降低实际运营中断的风险。
Tray.io 提供强大的治理功能，以确保企业级的安全和控制。基于角色的访问控制管理谁可以查看或编辑工作流程，并为特定角色或部门量身定制权限。对于敏感自动化，管理员可以实施批准工作流程，以确保在激活之前进行适当的监督。
该平台还提供全面的审计日志、跟踪工作流程执行情况、数据转换和用户操作，以实现完全透明。安全功能包括 SOC 2 Type II 合规性、单点登录 (SSO) 集成和 IP 白名单，从而强化了其维护企业安全标准的承诺。
Tray.io 采用基于使用量的定价模式，仅对活跃的工作流程收费。这种方法消除了固定的许可费用，使其对自动化需求不断波动的组织特别有吸引力。例如，季节性企业可以根据活动水平调整成本。该平台的实时监控仪表板提供详细的成本和使用情况分析，帮助管理员识别效率低下并避免意外开支。通过优化资源使用和消除对专用集成基础设施的需求，Tray.io降低了IT运营成本，同时提高了自动化可靠性。
这些功能共同将Tray.io定位为寻求无缝集成、可扩展性和经济实惠的自动化解决方案的企业的强大工具。
在平台分析的基础上，让我们权衡他们的优势和挑战。在评估企业 AI 解决方案时，请重点关注 可扩展性， 可用性，以及 集成能力。这些方面对于直接比较所讨论的平台至关重要。
拿走 Prompts.ai 举个例子。它以企业级功能（例如有效的成本管理和无缝集成）脱颖而出。通过整合 35 种语言模型 在统一的即用即付系统中，它简化了成本跟踪，同时确保了治理。这种集中式方法对于旨在高效管理人工智能工作流程和保持控制的企业特别有利。
对于其他平台，请考虑它们的可访问性如何，它们如何根据您的需求进行扩展，以及它们的定价结构是否透明。这些因素中的每一个都起着决定解决方案在多大程度上融入组织生态系统的作用。
归根结底，选择正确的平台取决于使您的技术要求和增长计划与组织的优先事项保持一致。使用明确的标准来确保您的人工智能投资有效地支持您的战略目标。
在选择人工智能解决方案时，必须使决策与企业的独特需求、预算和技术优先事项保持一致。Prompts.ai 提供统一的、按使用量付费的人工智能编排平台，其设计既经济实惠又用途广泛。对于专注于工作流程自动化的组织， Cflow 是简单流程的可靠选择，而 Workato 更适合管理复杂的企业级集成。如果你的优先事项是数据可视化和分析驱动的决策， Domo 凭借其强大的商业智能能力脱颖而出。
财务考虑因素在选择正确的平台方面也起着重要作用。自定义 AI 的实施成本从 50,000 美元到超过 500,000 美元不等。但是，研究表明，实施良好的人工智能解决方案可以使目标流程的成本降低15-30％，生产率提高20-35％。预计到2025年，人工智能预算将增长36％，从平均每月62,964美元增加到85,521美元，有效管理成本成为当务之急。然而，只有51％的组织对评估人工智能投资回报率充满信心，这突显了对提供明确支出和绩效见解的平台的需求。
Prompts.ai 对于寻求广泛使用强大模型和透明定价的企业来说，这是理想的选择。另一方面，像这样的平台 Domo 要么 Workato 更适合具有特定利基需求的组织。有趣的是，现在有63％的企业更喜欢混合定价模式，这表明组合针对不同需求量身定制的多种解决方案可能比依赖单一平台更有效。
归根结底，可持续采用人工智能的关键在于平衡功能、成本效率和无缝集成。从有针对性的实施开始，目标是在6—18个月内实现投资回报率。在此基础上，根据经过验证的成果扩大工作规模，确保您的AI战略与组织的成熟度水平和长期目标保持一致。通过这样做，您将使您的企业能够充分发挥 AI 的潜力，同时保持财务和运营的清晰度。
Prompts.ai 引入了一个 即用即付 TOKN 积分系统，旨在让企业仅为他们在人工智能互动中使用的代币付费。这种直观的模式消除了传统订阅费的负担，确保企业仅根据实际使用情况产生费用。
这种方法可以最大限度地削减开支 98%，将成本与活动直接挂钩。通过采用该系统，企业可以更好地控制预算，享受可预测的支出，并可以有效地扩展人工智能运营——所有这些都没有超支的风险。这是一种精确、清晰地管理人工智能驱动的工作流程的明智方式。
在选择人工智能平台时，企业应优先考虑其实现独特目标的能力，同时顺利使用当前系统。寻找诸如此类的功能 可扩展性， 强大的安全性，并遵守行业法规以确保坚实的基础。
易用性和自定义选项同样重要，因为它们允许团队根据自己的工作流程定制平台。不要忽视供应商支持的质量，这可以在快速解决问题方面起到很大的作用。最后，评估该平台的设计是否旨在随着组织不断变化的需求而发展。关注这些因素将有助于确保人工智能解决方案提供有意义的长期成果。
为了有效衡量人工智能计划的投资回报率 (ROI)，企业需要对两者进行评估 短期胜利 和 长期成就 这与他们的总体战略目标相一致。需要监控的关键指标包括 收入增长， 提高了生产力，以及 缩短了项目周期。这些指标共同有助于清楚地描绘出人工智能如何为商业成功做出贡献。
另一个需要考虑的关键因素是 总拥有成本 (TCO) -这包括与部署、维护和持续运营相关的费用。通过权衡这些成本和有形收益，组织可以更好地了解其人工智能投资带来的价值。预计未来几年人工智能预算将大幅增加，这种结构化方法使企业能够自信地评估其回报，并为未来的投资做出明智的、有数据支持的决策。
