按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
AI is changing how businesses operate by making workflows more user-focused and efficient. Instead of relying on rigid processes, AI tools now adjust to individual needs and business goals in real-time. Here’s why this matters:
Whether it’s streamlining HR onboarding, optimizing supply chains, or enhancing customer service, AI tools are helping businesses save time, cut costs, and improve outcomes. The key to success lies in identifying repetitive tasks, integrating the right tools, and continuously refining workflows for better results.
Let’s dive into how AI is reshaping enterprise workflows and what steps you can take to implement it effectively.
创建有效的人工智能驱动的、个性化和直观的工作流程需要融合三个基本要素。这些组件协同工作，将严格的流程转变为实时适应用户需求和业务目标的智能系统。
The backbone of personalized workflows is collecting and analyzing the right data about users. Consider this: 71% of consumers expect personalized interactions, and 76% feel frustrated when they don’t get them. This demand for personalization isn’t limited to customers - it’s becoming a necessity in workplaces, where employees want tools and systems that align with how they work.
为了实现这一目标，组织需要利用多个数据源，例如浏览历史记录、社交互动、人口统计、行为模式、服务交互，甚至位置和设备类型等上下文详细信息。将公司内部数据与第三方数据集相结合，创建更丰富、更完整的用户档案。
A great example of this in action is Sephora’s 2024 companion app. It seamlessly merges data from in-store interactions, like brands customers have tried, with past purchase history. This omnichannel approach shows how leveraging diverse data sources can elevate personalization efforts.
然而，个性化必须与隐私和安全相平衡。公司需要强大的安全措施来防止数据泄露，需要就数据的使用方式进行清晰的沟通，以及多样化的数据集来负责任地训练人工智能系统并避免偏见。回报是巨大的：专注于客户体验的企业的收入增长速度比竞争对手快三倍。
"Personalized AI workflows can enhance operations and increase productivity when implemented strategically and customized effectively." – Dustin W. Stout, Founder of Magai
"Personalized AI workflows can enhance operations and increase productivity when implemented strategically and customized effectively." – Dustin W. Stout, Founder of Magai
凭借坚实的数据基础，人工智能系统可以动态适应用户需求。
Dynamic adaptation lets AI workflows adjust in real time based on new inputs. These systems analyze data, make decisions, and adapt continuously, whether they’re responding to customer behavior changes, supply chain disruptions, or shifts in social sentiment.
This capability is becoming more common. According to IBM’s 2023 Global AI Adoption Index, 54% of organizations are now using AI-powered workflows to improve efficiency and responsiveness. Gartner predicts that by 2028, 33% of enterprise software applications will feature agentic AI, with 15% of daily work decisions made autonomously.
一家全球零售商通过使用人工智能优化其供应链证明了这一点。该公司没有依赖手动、延迟的调整，而是实施了人工智能驱动的决策智能来实时监控需求趋势、供应商绩效和运输限制。该系统会根据情况变化自动重新分配库存，从而缩短交货时间、减少浪费并提高客户满意度。
这些系统之所以如此有效，是因为它们能够处理不确定性并通过概率推理推断意图。
"AI agents will become the primary way we interact with computers in the future. They will be able to understand our needs and preferences, and proactively help us with tasks and decision-making." – Satya Nadella, CEO of Microsoft
"AI agents will become the primary way we interact with computers in the future. They will be able to understand our needs and preferences, and proactively help us with tasks and decision-making." – Satya Nadella, CEO of Microsoft
为了使这些自适应系统无缝工作，它们必须与现有的企业基础设施良好集成。
For AI personalization to succeed, it must blend effortlessly into a company’s current systems. For instance, 63% of retail organizations report increased revenue and lower operational costs after implementing AI tools like predictive analytics and chatbots.
But integration isn’t always smooth. Nearly 43% of tech executives worry about whether their infrastructure is ready for generative AI, and as many as 87% of AI projects fail to reach production, often due to poor data quality.
分阶段的方法可以提供帮助：首先评估系统准备情况，使用 API 或中间件连接系统，并采用云服务来确保可扩展性。保持高数据质量至关重要。组织应该投资数据清理和标准化工具，实现数据管理实践现代化，并培训团队有效地使用人工智能。
"The key is honest assessment. Most organizations can make AI work with their existing infrastructure, but only if they're realistic about what needs to change." – Daniel Dultsin
"The key is honest assessment. Most organizations can make AI work with their existing infrastructure, but only if they're realistic about what needs to change." – Daniel Dultsin
当综合数据收集、动态适应和无缝集成这三个要素结合起来时，为企业工作流程奠定了基础，可以随着用户需求和业务优先级的发展而发展。
要成功集成人工智能个性化工作流程，遵循结构化、深思熟虑的流程至关重要。在没有充分准备的情况下仓促进行人工智能部署可能会导致不必要的复杂化，而有条不紊的方法可以确保可衡量的进展和效率。
首先找出重复、耗时或容易出错的工作流程。这些领域通常是员工花费大量时间进行手动任务的领域，或者是由于工作的复杂性或庞大的工作量而出现错误的领域。仔细检查您当前的流程，找出效率低下的地方，并确保人工智能可以无缝整合。
采用系统方法评估现有工作流程，以发现各部门之间的瓶颈或高摩擦任务。使用工作流编排工具创建路线图，以更好地了解任务、数据和决策流程。例如，ServiceNow 的人工智能代理已被证明可以将管理复杂案例所需的时间减少 52%，凸显了显着提高效率的潜力。从试点计划开始，设定明确的目标，并建立衡量进度的指标。
Once you’ve identified the areas for improvement, the next step is configuring the AI tools that will power these enhancements.
选择和设置正确的人工智能工具至关重要。这涉及将机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术集成到现有的数字生态系统中。选择符合您的业务需求、基础设施和团队专业知识的解决方案。模块化、API 优先的架构特别有用，因为它们允许您添加 AI 功能，而无需彻底检修当前系统。
Promps.ai 等平台将超过 35 种领先的大型语言模型整合到一个安全的界面中，从而简化了这一过程。这消除了管理多个工具的麻烦，提供实时成本控制，并确保一致、合规的工作流程。
整合是关键。使用 API、Webhooks 或中间件将您的 AI 工具连接到 CRM、ERP、电子商务平台或自定义应用程序等系统，以实现平稳的数据流和自动化。可靠的数据管道对于维护数据质量至关重要。正如 Striim 云解决方案架构师 Benjamin Kennady 所说：
__XLATE_15__
“公司做出最佳决策的能力部分取决于其数据管道。数据管道设置得越准确、越及时，组织就可以更快、更准确地做出正确的决策。”
数据工程师、IT 团队和业务领导者之间的协作也至关重要。一个区域零售品牌通过与 SmartOSC 合作实施人工智能驱动的库存预测解决方案来证明了这一点。通过将机器学习预测模型集成到 ERP 和 POS 系统中，该零售商在短短六个月内将缺货率减少了 35% - 所有这些都没有中断日常运营。
人工智能工具就位后，重点将转移到测试和完善工作流程，以确保最佳性能。
最后一步是严格测试并不断完善您的人工智能个性化工作流程，以确保它们提供最佳结果。目前，65% 的 QA 团队使用 AI 来自动执行重复的测试任务，而基于 AI 的异常检测可以减少高达 90% 的误报。设置监控系统来跟踪模型准确性、延迟和决策影响等关键指标，确保生产力和效率的持续提高。
为您的 AI 解决方案设计强大的测试框架。将人工智能集成到现有的测试流程中，并保持对系统行为的可见性，以快速检测和解决异常情况。收集用户反馈以确定需要改进的领域。正如卡莉·菲奥莉娜曾经说过的：
__XLATE_21__
“我们的目标是将数据转化为信息，将信息转化为洞察力。”
为了保持您的工作流程相关且有效，请不断重新训练您的 AI 模型以适应不断变化的需求。建立反馈循环，为人工智能提供最新数据，使其能够完善其建议。维护防篡改日志以跟踪决策和操作，这对于遵守法规和建立对人工智能系统的信任至关重要。
最后，考虑使用人工智能驱动的基于风险的测试。这种方法利用机器学习模型来分析用户行为、性能指标和代码更新，为每个功能或工作流程分配“风险评分”。这可确保您的个性化工作流程随着时间的推移保持有效和有价值。
Businesses across various industries are using AI to streamline workflows and deliver tailored experiences for both employees and customers. Here’s how different departments are leveraging AI to achieve measurable results.
人工智能正在彻底改变人力资源团队招募新员工的方式。例如，IBM 的 Watson Assistant 将花在日常人力资源任务上的时间减少了 75%，使人力资源专业人员能够专注于有意义的员工敬业度。
人工智能驱动的入职培训的好处不仅仅是节省时间。报告显示，62% 使用 AI 进行入职培训的组织的效率得到了提高，41% 的组织在前 90 天内实现了更高的留存率。通过自动化重复性任务，人力资源团队为每个新员工节省了超过 25 个小时。
"AI can change onboarding by handling administrative tasks, offering personalized experiences, and helping with better decision-making based on data." – Bernard Marr
"AI can change onboarding by handling administrative tasks, offering personalized experiences, and helping with better decision-making based on data." – Bernard Marr
人工智能还可以提高员工敬业度和保留率。使用 AI 进行个性化入职培训的公司已将新员工保留率提高了 82%，敬业度提高了 54%。当您考虑到员工不敬业度每年给企业造成约 9000 万美元的损失时，这一点尤其重要。另一方面，高度敬业的团队表现优于中位数的可能性高出 83%，并且生产率可提高高达 14%。
同样，人工智能通过实现更有针对性的沟通策略来增强面向客户的运营。
销售和营销团队正在放弃通用的营销活动，转而采用超个性化的方法。以拉斯·尼曼 (Lars Nyman) 为例，他使用人工智能精心策划了一次出站推介，并在短短 30 分钟内得到了回复。
Martal Group 还采用人工智能来优化其销售流程。创始人 Vito Vishnepolsky 使用人工智能根据客户资料和意图信号过滤数百万个联系人。该系统识别可能扩展、雇用或采用新技术的潜在客户，然后为每个细分市场生成量身定制的消息。
"AI isn't replacing our reps. It's removing the noise, so they can spend more time strategizing with clients and closing high-fit leads." – Vito Vishnepolsky, Founder and Director, Martal Group
"AI isn't replacing our reps. It's removing the noise, so they can spend more time strategizing with clients and closing high-fit leads." – Vito Vishnepolsky, Founder and Director, Martal Group
通过自动执行勘探和外展等手动任务，人工智能使销售团队能够专注于建立关系和进行战略对话。除了销售之外，人工智能还通过先进的聊天机器人解决方案改变客户服务。
人工智能驱动的聊天机器人通过根据客户历史记录、行为和实时情绪分析提供个性化体验，正在重新定义客户服务。
例如，泰国 7-11 便利店的运营商 CP All 使用人工智能聊天机器人每天处理超过 25 万个电话。他们的聊天机器人由 NVIDIA NeMo 技术提供支持，能够以 97% 的准确率理解泰语口语，并将人工代理的工作量减少 60%，从而使他们能够解决更复杂的问题。
欧洲数字银行 Bunq 使用其 AI 助手 Finn 为其 200 万客户提供支持。 Finn 可以在短短 3 到 7 分钟内检测到潜在的欺诈行为，而之前没有人工智能时需要 30 分钟。
Another example comes from Poland’s GOCC Communication Center, where an AI chatbot handled 80% of queries during a major event. It managed around 5,000 messages on Messenger and automated responses to 100 unique questions, proving its scalability in high-demand situations.
展望未来，Gartner 预测，到 2025 年，高达 85% 的客户交互可以在无需人工参与的情况下进行管理。 Forrester Research 补充说，主动的 AI 支持可以将升级率降低多达 30%。到 2025 年，聊天机器人市场本身预计将增长至 12.5 亿美元，62% 的消费者更喜欢聊天机器人而不是等待人工帮助。
AI-powered systems also excel at escalation management. When a chatbot encounters a complex issue, it seamlessly transfers the chat history and sentiment analysis to a human agent. This ensures that the agent is fully informed and better equipped to handle the customer’s concerns.
Rolling out AI-personalized workflows is only the first step; the real challenge lies in proving their value and ensuring ethical, compliant use. With AI software spending expected to approach $300 billion by 2027, organizations need solid frameworks to measure success and manage risks. Let’s dive into how businesses can quantify AI's impact and maintain responsible usage.
衡量人工智能的投资回报 (ROI) 与评估传统 IT 项目不同。虽然 74% 的组织表示先进的 AI 计划在 2024 年达到或超过了投资回报率预期，但绝大多数组织中的 97% 仍然难以展示其早期 GenAI 工作的实际价值。
首先，企业应该建立清晰的基线并跟踪不同的指标。以一家财富 500 强金融服务公司为例，该公司使用人工智能工具对其遗留交易系统进行了现代化改造。在 18 个月的时间里，该公司在 AI 能力方面投资了 85 万美元，涉及 120 名开发人员。通过采用分阶段测量方法，通过节省时间和降低风险，该公司在前六个月内实现了 23% 的投资回报率。到 18 个月，投资回报率飙升至 187%，预计五年内将达到 340%。
衡量的关键领域包括节省资金、提高生产率以及改善市场定位等战略优势。
微软的 2024 年工作趋势指数报告也揭示了人工智能给人类带来的好处。报告显示，90% 的用户节省了时间，85% 的用户认为人工智能可以帮助他们专注于关键任务，84% 的用户表示创造力增强，83% 的用户体验到更高的工作满意度。虽然这些定性效益较难衡量，但它们在提高组织整体价值方面发挥着重要作用。
示例：发票处理指标
衡量框架必须不断发展，以获取短期利益和长期利益。有远见的组织计划延长价值实现期，认识到人工智能的一些好处可能需要一年多的时间才能完全实现。通过从基线测量和试点计划开始，他们可以隔离人工智能的具体贡献，而不是将所有改进归因于该技术。
After quantifying ROI, the focus shifts to maintaining transparency and adhering to regulations. With 72% of businesses now using AI and the EU AI Act threatening penalties of up to €35 million or 7% of annual turnover for noncompliance, staying on top of governance is non-negotiable. In fact, nearly 70% of companies plan to increase investments in AI governance over the next two years.
为了确保合规性，组织必须维护数据源、模型训练过程、决策算法和输出验证的详细记录。定期审计应评估数据使用情况、算法公平性和安全协议。可解释的人工智能（XAI）技术特别有价值，因为它们可以帮助企业了解人工智能系统如何做出决策——这是监管合规性和利益相关者信任的关键因素，特别是在招聘、客户服务和财务等敏感领域。
从一开始就嵌入隐私设计原则至关重要。这包括实施强大的数据治理策略、加密和访问控制，以保护敏感信息，同时启用人工智能功能。
一旦评估了影响，组织就面临着在不影响治理或安全的情况下扩展人工智能个性化的挑战。到 2027 年，由于道德框架薄弱，预计 60% 的公司将无法实现其人工智能目标。在创新和监督之间取得适当的平衡是关键。坚持道德原则的灵活治理结构至关重要，特别是当 89% 的合规领导者表达了对数据隐私风险的担忧，88% 的人担心治理挑战时。
"Streamlines approvals and minimizes friction, enabling faster AI deployment while ensuring security, fairness, and accountability." – Treb Gatte, MBA, MCTS, MVP
"Streamlines approvals and minimizes friction, enabling faster AI deployment while ensuring security, fairness, and accountability." – Treb Gatte, MBA, MCTS, MVP
Promps.ai 等平台通过在统一的 AI 编排系统中提供企业级治理工具来应对这些挑战。实时 FinOps 跟踪等功能可提供对 AI 支出和使用模式的全面可见性，而内置合规工具可确保工作流程符合监管标准。通过透明的成本监控和即用即付的 TOKN 积分，企业可以扩展人工智能个性化，同时保持对财务和运营的严格控制。
当跨职能治理团队包含来自业务、法律、风险和合规部门的成员时，其效率最高。这些团队应建立明确的人工智能原则，更新政策以解决人工智能特定的风险，并针对道德问题制定升级程序。首席执行官直接监督人工智能治理的组织报告了最高的财务收益，强调了高管参与的重要性。此外，与没有采取此类措施的公司相比，利用 AI 实现安全和自动化的公司平均可节省 222 万美元的数据泄露相关成本。
持续监控系统对于在偏见、绩效问题和合规风险升级之前识别它们至关重要。这些系统应该跟踪不同用户组的模型性能，观察意外的输出，并维护详细的审计跟踪以进行监管审查。通过实施这些措施，组织可以构建值得信赖、高影响力的人工智能工作流程，推动企业效率向前发展。
人工智能驱动的工作流程个性化正在重塑企业的运营方式。这些系统现在不再依赖通用自动化，而是根据个人用户、部门和特定业务需求进行调整。采用个性化人工智能工作流程的公司不仅可以保持竞争力，还能引领潮流。
证据不言而喻。集成先进人工智能的行业获得了巨大的收益：劳动生产率增长了近五倍，投资回报率在第一年内从 30% 到 200% 不等，而且销售线索、转化率和员工满意度都有显着改善。 89% 的全职员工表示，他们对自己的角色感到更加满足，其中 91% 的人表示节省了时间，工作与生活得到了更好的平衡。
__XLATE_50__
“我没有时间做这个。”人工智能工作流程自动化直接解决了这一挑战，解决了任务过多和时间过少的无限循环。在当今效率决定成功的竞争格局中，个性化的人工智能工作流程将领先者与落后者区分开来。
领先公司的现实例子强化了这种转变。例如，花旗集团为其 40,000 名程序员中的大多数提供了 GenAI 工具的访问权限，通过增强而不是取代他们的能力来提高生产力和效率。同样，摩根士丹利推出了一款基于 OpenAI 的 GPT-4 的人工智能助理，用于处理研究和管理任务，使顾问能够更多地关注客户互动。
Prompts.ai 等平台展示了整合人工智能工具如何在更大范围内扩大这些优势。通过将超过 35 种领先的大型语言模型集成到一个安全的界面中，组织可以减少工具的蔓延，同时保持治理和成本效率。借助实时 FinOps 跟踪和即用即付 TOKN 积分等功能，企业可以扩展 AI 解决方案，而无需产生意外费用。
竞争优势显而易见。麦肯锡表示，92% 的企业领导者正在投资人工智能自动化，以提高生产力并简化运营。快速增长的公司从个性化中获得的收入比增长缓慢的竞争对手多 40%。此外，71% 的消费者期待定制内容，67% 的消费者在互动缺乏个性化时表示沮丧，因此延迟人工智能工作流程个性化可能会让企业处于不利地位。
人工智能工作流程个性化不仅仅是采用新技术，而是通过随着时间的推移不断适应和改进的自动化来创造持久的优势。如今投资综合人工智能平台的组织正在充分利用人工智能的潜力，同时保持安全性、合规性和成本控制。
问题是：您的公司会引领这一转型还是面临被抛在后面的风险？
为了保护数据隐私并维护人工智能驱动的个性化工作流程的安全性，企业需要采取一些关键步骤。从强大的加密方法开始保护敏感信息。将此与实时监控系统结合起来，可以快速检测和解决潜在威胁。建立清晰且有据可查的数据处理政策对于确保全面一致的做法也至关重要。
使用隐私优先的工具和自动化合规流程可以帮助最大限度地减少人为错误，同时为敏感数据提供额外的保护层。这些工具简化了安全措施，使有效管理风险变得更加容易。
It’s equally important for organizations to conduct regular audits of their AI systems. Staying informed about changing regulations and providing employees with thorough training on data security best practices are also key. By following these steps, businesses can adopt AI responsibly, ensuring innovation while maintaining the trust of their users.
Integrating AI into enterprise systems isn't always straightforward. Challenges like outdated legacy systems, poor data quality, security concerns, and limited skilled talent can make the process tricky. Many older systems simply aren’t built to support modern AI, often missing the APIs or interoperability needed for smooth integration. On top of that, inconsistent or incomplete data can seriously impact AI's effectiveness. Security risks, particularly around protecting sensitive information, and the lack of specialized expertise further add to the complexity.
为了解决这些障碍，公司可以采取几个步骤。使用中间件解决方案有助于弥补兼容性差距，同时开发自定义 API 可确保更好的系统集成。优先考虑数据清理和保护措施可以显着提高人工智能性能和安全性。同时，投资有针对性的培训计划可以帮助员工培养有效管理和实施人工智能所需的技能。通过正面解决这些障碍，企业可以更好地利用人工智能来简化运营并激发创新。
为了衡量人工智能个性化工作流程的投资回报 (ROI)，企业需要同时考虑定量指标和定性优势。
在定量方面，成本降低、收入增长、效率提高和运营瓶颈减少等指标为财务影响提供了可衡量的见解。这些数字直接反映了公司盈利的改善。
质量效益虽然难以衡量，但同样具有影响力。它们包括更好的用户体验、更强的品牌形象以及组织内部更大的灵活性。通过评估硬数据和无形收益，企业可以全面了解人工智能驱动的工作流程如何增加价值并促进长期增长。
