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人工智能工作流程正在改变业务运营，但对于大多数组织来说，有效扩展工作流程仍然是一项挑战。 78％的企业在至少一项职能中使用人工智能，只有26％的企业成功地扩大了其价值。关键问题包括 工具蔓延、治理薄弱，以及 隐性成本。解决这些问题需要统一的平台、强大的编排和实时 成本管理。
Prompts.ai 提供解决方案 通过将 35 多个 AI 模型集中到单一平台中，在确保合规性和效率的同时，将成本降低多达 98%。诸如此类的功能 多模型编排、API 优先集成和 FinOps 工具使 扩展 AI 工作流程 企业可以实现。
为了在2025年保持竞争力，企业必须采用可扩展的人工智能工作流程，这些工作流程可以无缝集成，保持严格的治理，并提供可衡量的价值。
构建高效且可扩展的人工智能工作流程需要关注几个关键的技术和运营要素。这些因素决定了工作流程能否在控制成本和确保可靠性的同时提供稳定的结果。
多模型编排 将重点从单一 AI 交互转移到协调多个专业模型以处理复杂任务。通过将挑战分解为更小的、可管理的部分，每个模型都可以贡献其特定的专业知识来产生更好的结果。
编排策略因工作流程而异。 顺序编排 非常适合每个步骤都建立在前一个步骤之上的流程。例如，2025年8月，一家律师事务所的文件管理系统使用顺序编排，将四个专业代理人——模板选择代理人、条款定制代理、监管合规代理人和风险评估代理人。每个代理商都对前一阶段的产出进行了优化，从而形成了高度完善的合同。
另一方面， 并行编排 使多个模型能够同时处理相同的数据，从而提供不同的见解。2025年7月，一家金融服务公司将这种方法应用于股票分析，使用了四种代理——专注于基本面分析、技术分析、情绪分析和ESG因素——均使用相同的股票代码。这种方法为快速的投资决策提供了全面的视角。
最先进的工作流程使用 群聊编排，AI 代理在实时讨论中进行协作。例如，2025年7月，一个城市公园和娱乐部门使用这种方法来评估新的公园提案。专业人员就各种社区影响情景进行了辩论，而一位人类参与者则提供了见解并回应了信息请求。
“人工智能编排的根本目的是让组织能够应对任何单一人工智能系统都无法单独应对的挑战。通过协调多个可访问不同工具和数据源的人工智能代理，我们实现了可以实时调整的复杂计划和执行工作流程。”-EPAM交付管理高级总监Jeff Monnette
但是，多模型系统面临着独特的挑战，尤其是由于 非确定性 AI 输出。与传统软件不同，在传统软件中，相同的输入会产生相同的结果，而人工智能模型可以对相同的提示产生不同但有效的响应。组织必须部署验证框架以确保输出符合可接受的标准，而不是期望完全匹配。
这些协调方法为解决集成和互操作性奠定了基础，这对于无缝性能至关重要。
有效的人工智能工作流程需要的不仅仅是协调模型，还需要在现有系统中顺利集成。互操作性连接了不同的工具和数据源，从而实现了统一的运营。由于企业通常平均依赖110个SaaS平台，因此创建统一的工作流程可能令人望而生畏。
缺乏互操作性可能会导致多个问题，包括 数据格式不匹配， 版本冲突 在 AI 工具和 安全漏洞 当数据在没有集中监督的情况下通过断开连接的系统时。深度集成确保工作流程一致、高效且可扩展，而不是分散化。
“对于营销人员来说，人工智能的真正价值不在于偶尔使用它来起草博客文章或制作巧妙的广告标题。当人工智能深度融入工作流程，从而加速执行，减少体力劳动，并在确切的需求点提供数据驱动的见解时，价值就来了。”-MartechBot
为实现这一目标，各组织应采取 API 优先策略 并选择可以无缝集成到现有技术堆栈的平台。绘制当前工作流程可以帮助确定人工智能可以在哪些领域取代重复任务或增强数据驱动的决策。从不太关键的领域的试点项目开始，团队可以在不冒核心业务职能风险的情况下测试这些集成。
数据科学家日益短缺——预计到2025年美国将达到25万人——使得互操作性变得更加重要。非技术用户可以访问的人工智能平台可以减少对专业专家的依赖，从而确保更顺畅的操作和更广泛的采用率。
高效的协调和集成必须与实时财务监督相结合，以确保可扩展性。随着 AI 工作流程在组织中的扩展， 实时跟踪和优化成本 变得必不可少。劳动力自动化市场在2021年价值164.1亿美元，预计到2030年将增加一倍以上，这凸显了成本管理在自动化中的重要性。
FinOps for AI 不同于传统的 IT 成本管理。通过将高级编排和集成相结合，组织可以了解使用情况、模型选择和即时复杂性等因素如何影响成本。成功的团队使用 使用情况分析 将人工智能支出直接与业务成果联系起来，实现更明智的资源分配。
“无法扩展的人工智能系统可能导致延迟、停机和维护成本增加。可扩展的人工智能框架可根据需求进行动态调整，确保在不消耗过多资源的情况下平稳运行。”-Tredence
当涉及多个 AI 平台和模型时，集中成本管理至关重要。如果没有统一的监督，团队可能会无意中为简单的任务选择昂贵的模型，或者无法优化提示以提高成本效益。 实时监控 帮助组织设置支出限额，按部门或项目跟踪使用情况，并自动将任务分配到符合质量标准的经济型模型。
最有效的成本策略相结合 自动模型选择 基于任务的复杂性 治理控制 防止未经授权或过于昂贵的操作。这可确保人工智能工作流程保持财务可持续性，同时保持高绩效水平，实现业务成功。
为了应对有效管理 AI 工作流程的挑战， 高性能平台必须将管理、自动化和合规性集成到单个解决方案中。企业 AI 平台不仅需要提供模型访问权限，还必须提供能够实现可扩展、高效运营的工具。65% 的企业已经在生产中使用人工智能，预计到2025年底，人工智能驱动的工作流程将从企业流程的3％增长到25％，因此选择正确的平台功能对于实现长期成功至关重要。
统一界面是所有 AI 活动的中心枢纽，消除了因处理多个互不关联的工具而导致的效率低下。当团队不断地在应用程序之间切换时，生产力就会受到影响，效率低下就会在整个组织中加剧。
最好的平台在安全的环境中支持多种模型，使开发人员能够访问领先的选项，例如 GPT-4、Claude 3、Gemini、LLama 3、Code Llama、Mixtral 8x7B 和 Zephyr。这种灵活性使团队可以为每项任务选择最佳模型，而不必局限于单一供应商。集中式模型登记册通过跟踪版本和性能进一步加强监督。
“深度学习模型是任何人工智能应用程序的核心。企业 AI 需要更高的 AI 模型在任务之间重复使用，而不是每次出现新问题或数据集时都从头开始训练模型。”-AWS
这些平台中的关键人工智能功能包括大型上下文窗口（超过10万个令牌）、永久内存、多步推理、摘要、数据提取、分类和自然语言查询。这些功能由机器学习、自然语言处理和计算机视觉提供支持，使平台能够处理数据、分析模式并做出智能的实时决策。
例如，在 2025 年 9 月， Adobe 与 ServiceNo 通过以下方式改变员工支持 集成 AI、数据和工作流程 整个公司都在使用 ServiceNo 人工智能代理。如工作流程模板所示，这种统一的方法简化了操作并为进一步的自动化奠定了基础。
预建模板可简化设置并确保工作流程的一致性。诸如Workato和Automation Anywhere之类的平台将它们称为 “配方” 或 “代理解决方案”，提供可自定义的框架，使团队从头开始。
现代平台通常包括拖放式的无代码工具，这些工具可为非技术用户提供支持，同时保持开发人员的高级功能。一项突出的功能是 RAG（检索增强生成）工作流程创建，它允许用户构建将自定义数据输入到矢量数据库的管道。这使LLM能够使用内部企业知识回答问题，而无需深厚的技术专业知识。
自动化工具不仅限于简单的生成任务，还支持跨多个系统的条件逻辑、分支、异常处理和顺序触发器。可视逻辑编辑器使业务用户可以访问这些高级工作流程，同时保留大规模运营所需的功能。代理工作流程、计划任务、数据回写和批准流程等功能可确保平台能够高效地处理关键任务。
例如， 欧米茄医疗 杠杆 UiPath2025 年的《文件理解》将每月节省数千个工时。通过使用自然语言处理、手写识别和长篇文档理解，他们实现了很高的准确性。
虽然模板可以提高效率，但强大的监管机制可确保这些工作流程保持安全和值得信赖。
企业级平台通过强加密、多级身份验证和严格的授权协议优先考虑安全性。鉴于安全问题阻碍了33.5％的组织采用人工智能，这些措施对于企业使用至关重要。
治理工具包括权限控制、审计日志、基于角色的访问权限 (RBAC) 和使用情况分析，可查看谁创建和管理工作流程。这些能力有助于确保问责制，这至关重要，因为85％的高管报告了决策需求增加带来的压力。
遵守 SOC 2 第二类、GDPR 和 HIPAA 等标准是一项基准要求。平台通常提供灵活的数据驻留选项，例如本地、私有云或混合环境，以解决有关处理敏感信息的问题。详细的记录和监控通过跟踪数据访问、模型使用情况和性能指标，进一步增强了安全性，有助于在异常升级之前识别和解决异常。
例如，美国银行的 “Erica for Employees” 助理 IT 服务台呼叫减少了多达 50% 2025年，同时遵守严格的金融部门治理标准。同样，Cedars-Sinai引入了人工智能助手来处理护理文件，从而腾出时间进行患者护理，同时保持了HIPAA的合规性。
集中式治理将整个组织的数据与LLM连接起来，确保合规性并获得准确、最新的信息。这种方法解决了诸如LLM幻觉和数据漂移之类的问题，这些问题可能会损害人工智能的可靠性。
最有效的平台将治理控制与基于角色的使用权限、对提示库的访问以及对查询日志和采用指标的可见性相结合。这些功能创建了护栏，使团队能够高效地工作，同时保持在批准的范围内。
创建高效的人工智能工作流程不仅仅是连接系统，还要以可扩展、安全和简化的方式来实现。许多组织已经依赖于多种集成工具，有些组织至少使用四个不同的平台。挑战在于使这些连接毫不费力地运行，同时保持高标准的安全和治理。
将整合视为核心战略，而不是事后考虑，可以带来巨大收益。优先考虑集成的组织可以将测试和记录时间缩短多达50-70％。这些策略为安全、响应式的人工智能编排奠定了基础，将对此进行进一步探讨。
API 优先的方法重新定义了企业构建 AI 工作流程的方式。通过将 API 设计为基本产品而不是次要功能，组织可以实现现代 AI 系统所需的灵活性和互操作性。随着人工智能成为 API 的主要消费者，这一点尤其重要。
考虑一下 亚马逊以 API 为先的转型。2002 年，杰夫·贝佐斯要求所有团队通过内部和外部均可访问的服务接口公开其数据和功能。这个策略转向了 亚马逊 通过支持团队在共享的可访问服务上进行协作，从在线书商转变为云计算领域的领导者。
专为 AI 工作流程量身定制的 API 侧重于速度和效率。它们使用紧凑的数据格式，携带用于上下文的会话内存，并允许在单个调用中进行精确的数据检索。
“通过在设计考虑到人工智能集成的情况下设计API，组织可以降低开发复杂性，提高系统可靠性，并缩短人工智能解决方案的上市时间。”-Boomi
连接器驱动的集成 通过在流行的企业系统之间提供预建连接，对 API 优先策略进行了补充。例如，Workato提供的连接器可以自动执行任务，例如将Salesforce “已关闭” 机会与NetSuite同步，以近乎实时地更新客户状态。
这种可组合架构允许企业集成工具，例如 内容丰富 用于内容管理， Twilio 用于沟通， 条纹 用于付款，以及 做出反应 用于前端开发。他们共同创建量身定制、一流的解决方案，无需过多的自定义编码。
为了有效实施这些战略，组织应：
除了 API 之外，事件驱动和基于代理的编排还通过实现实时响应，将工作流程集成提升到了一个新的水平。事件驱动的编排用可即时对业务事件做出反应的自动化取代了传统的计划工作流程。这种方法集成了 SOAR（安全编排、自动化和响应）和 SIEM（安全信息和事件管理）等平台，允许 AI 工作流程在数据到达时对其采取行动。
事件驱动的系统在速度和环境至关重要的场景中表现出色。与批处理不同，它们会立即响应触发因素（无论是客户查询、安全警报还是库存更新），确保实时行动。
基于代理的编排更进一步，部署了可以自主计划和执行任务的人工智能代理。这些代理通过 API 访问多个企业工具，并根据上下文和预定义的目标做出决策。但是，这种自主权水平带来了挑战，例如管理证书、防止横向转移和维护审计跟踪。值得注意的是，70％的亚太组织预计基于代理的人工智能将在未来18个月内颠覆商业模式。
基于代理的编排示例包括：
“与组织现有的安全基础架构集成时，AI 安全工具通常最有效。”-IBM
事件驱动编排的最佳实践包括：
这些系统的模块化允许在不中断整个工作流程的情况下进行更新或更改，从而确保长期适应性。
随着人工智能工作流程越来越多地连接到多个系统，包括 ERP、CRM、数据库和第三方 API，确保安全集成至关重要。这种扩展的连接也增加了攻击面，《福布斯》报告说，在2017年至2023年期间，与人工智能相关的安全事件增加了690％。
分层安全方法至关重要。这包括在 Zero Trust 原则的指导下，在每个接口上实施身份验证和授权。使用短期令牌和实时权限更新进行持续验证有助于最大限度地降低风险。
身份和访问管理 (IAM) 起着关键作用。各组织应当：
通过服务网格或 API 网关（代理不保留凭证）进行凭据注入是另一种推荐做法。
奇才的 AI 安全态势管理 (AI-SPM) 解决方案展示了有效的集成。它提供跨云环境的全栈可见性和风险评估。例如， Genpact 用过的 奇才 实现 100% 的 LLM 漏洞可见性，并将未修补漏洞的修复时间缩短至仅 7 天。这种主动安全级别至关重要，因为泄露的凭据可以在数小时内被利用，因为 奇才 记录在其《云攻击回顾》中。
其他安全措施包括：
API 安全治理同样重要。组织应专注于 OAuth 2.0 身份验证、输入/输出验证、速率限制和通过 API 网关进行日志记录。由于92％的受访组织报告了与API相关的安全事件，因此这些步骤对于强大的集成策略是不可谈判的。
一旦您安全地集成了人工智能工作流程，下一步就是确保它们平稳且经济高效地运行。人工智能工作流程不会像传统软件那样失败；相反，它们会微妙地降级。你可能会注意到响应速度变慢、资源使用量增加或准确性降低，这些问题通常不会触发明确的警报。这就是为什么性能优化和监控对于保持效率和管理成本至关重要。
对 AI 工作流程进行基准测试所涉及的不仅仅是检查正常运行时间。它需要衡量人工智能系统的独特方面，例如其概率行为和资源需求。例如， mlPerf于 2018 年推出，已成为评估各种硬件平台上的机器学习训练和推理的标准。
基准测试成功的一个显著例子是 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛。在2010年至2015年之间，错误率急剧下降——随着ResNet的推出，错误率从25.8％降至仅3.57％。这些改进之所以成为可能，是因为研究人员确切地知道要测量什么以及如何持续地进行测量。
现代基准测试侧重于直接影响业务结果的几个关键指标：
对于大型语言模型 (LLM)，其他指标，例如 首次代币发行时间 (TTFT) 和 代币间延迟 (ITL) 至关重要，因为它们直接影响用户体验和运营成本。
性能提升通常来自诸如针对高容量任务的批量推理、缓存经常访问的预测以及在多个节点上分配工作负载以避免瓶颈等策略。边缘计算还可以通过处理更接近生成位置的数据来减少延迟。
基准测试的真正关键是平衡所有这些指标。增强某个领域，例如速度，不应以牺牲准确性或可扩展性为代价。这种整体方法可以帮助组织在资源分配和系统设计方面做出更明智的决策。
人工智能工作流程不会以明显的方式失败，这就是传统监控工具经常不足的原因。取而代之的是，组织正在采用人工智能原生可观测性系统，将监控提示、决策、工具调用和输出作为主要信号。这些管道提供对 AI 行为的实时见解，帮助团队在问题升级之前发现问题。
使用高级监控系统的组织报告称，缺陷检测率提高了28％，事件解决时间缩短了25％。例如， 呐喊 使用 Datadog的 LLM 可观察性可确保全天候不间断的、由人工智能驱动的服务。
需要监控的关键信号包括：
打开遥测 已成为跨人工智能框架收集日志、指标和跟踪的流行标准，可确保一致的数据收集和可移植性。诸如此类的工具 蒙特卡罗的可观测性平台已帮助公司将数据停机时间减少了多达80％，并将数据工程成本削减了多达50％。
自动根本原因分析也越来越受欢迎。AI 副驾驶可以跟踪代理和依赖项之间的错误链，查明原因并实时提出修复建议。这缩短了识别和解决问题所需的时间，从而保持运营平稳运行。
管理成本与保持绩效同样重要。如果没有适当的控制，人工智能的支出可能会飞涨。例如， OpenAI 据报道，训练 GPT-4 的支出在8000万至1亿美元之间，如果包括基础设施成本，据估计，将达到5.4亿美元。尽管大多数组织不会面临如此巨额的成本，但教训显而易见：人工智能支出需要积极监督。
“我并不是建议开发团队立即开始优化他们的 AI 应用程序。但我建议他们在成本噩梦面前挺身而出，这场噩梦往往伴随着高度创新时期。” — CloudZero联合创始人兼首席技术官埃里克·彼得森
有几种方法可以有效管理人工智能成本：
切换硬件也可以节省开支。例如，谷歌在 TPU 上运行其 AI 工作负载，而不是租用 GPU，每年可能节省数十亿美元。
在保持一致性、合规性和成本效率的同时，在组织内扩展 AI 运营并非易事。差不多 80% 的人工智能项目未能在概念验证之外取得进展，成功取决于组织能否很好地标准化流程、培训团队和实现治理自动化。将孤立的人工智能胜利转化为企业级能力需要精心设计的方法，将结构、培训和自动化相结合。
为了有效扩展 AI，组织需要摆脱分散的方法，建立标准化的工作流程。这确保了人工智能成为可靠的商业资产，在各部门之间提供一致的结果。
基于云的平台在这一过程中发挥着关键作用，为数据科学家提供了在遵守一致做法的同时试验、开发和扩展 AI 模型的工具。挑战在于设计工作流程，在不同用例的灵活性与维持质量和合规性所需的结构之间取得平衡。
拿走 特斯拉，例如。到2025年3月，该公司已使用车队学习和汇总的现实世界数据完善了其自动驾驶人工智能模型。 特斯拉管理数百万辆汽车数据的标准化方法确保了安全性和性能的持续改善。
亚马逊提供了另一个例子。该公司在其业务部门中依靠标准化的人工智能工作流程来优化物流、改善供应链和增强客户体验。这些工作流程为从产品推荐到需求预测和仓库自动化的所有方面提供支持。结果足以说明问题：一家使用人工智能驱动的需求预测的物流公司将库存浪费减少了 25%，而使用人工智能推荐的电子商务平台则将销售额提高了 30%。
工作流程标准化后，下一步就是为团队提供有效操作的技能。
人工智能素养不仅是一种最佳实践，而且正在成为一项监管要求。2025年2月2日生效的欧盟人工智能法案要求各组织确保：
“人工智能系统的提供商和部署者应采取措施，尽最大努力确保其员工和其他代表他们处理人工智能系统操作和使用的人员具有足够的人工智能知识水平...”
有效的培训计划应针对技术技能和负责任的人工智能实践，根据不同角色的需求量身定制。建立一个 人工智能卓越中心 (AI CoE) 可以集中专业知识、提供指导和共享最佳实践。
达娜·法伯癌症研究所 提供了分阶段 AI 训练的一个很好的例子。在 2025 年的六个月中，他们将 GPT-4 引入了 12,000名员工，从一小部分高级用户开始。通过根据早期反馈完善培训材料，他们有效地扩展了该计划的规模。
认证在建立专业知识方面也起着至关重要的作用。这个 美国人工智能研究所 (USAII®) 提供专业人士认为非常有益的认证。作为一名来自的人工智能/机器学习软件开发人员 橡树岭国家实验室 说出来：
“CAIE™ 为我提供了专业知识和实用的人工智能技能，可以在各种工作流程中做出有效的贡献。”
好处不仅限于个人成长。投资持续学习的公司是 留住员工的可能性要高92％，预计对人工智能和机器学习技能的需求将增长 71% 在接下来的五年中。
培训计划应使用多种方法——电子学习、研讨会、视频教程和动手模拟。例如，Assicurazioni Generali S.p.A. 与大学合作创建了一所 “新角色学校”，将重点放在专业的人工智能角色上，作为其技能提升计划的一部分。
通过适当的培训，团队可以更好地支持自动化合规系统，这对于扩展 AI 运营至关重要。
随着 AI 工作流程的扩展——从 3% 到 25% 到 2025 年底，在企业流程中，合规流程必须随之扩展。自动化系统对于在不抑制创新的情况下维持治理至关重要。
可扩展的工作流引擎可以在整个 AI 生命周期中执行策略。这些系统自动跟踪 AI 模型、数据集和供应商，创建全面的清单，确保可追溯性和可见性。
一家跨国银行在2025年实施了这样的系统，将人工智能驱动的合规工具与其核心银行系统集成在一起。通过分析交易日志和第三方风险数据，系统使用经过历史漏洞训练的机器学习来标记异常交易。在短短六个月内，审计周期缩短了 40%，误报率减少了 30%。
医疗保健提供商面临着特别严格的合规要求，但自动化可以帮助他们保持领先地位。2025 年，一家医疗保健组织部署了人工智能驱动的审计工具，以监控访问日志和数据传输是否符合 HIPAA。该系统使用自然语言处理来标记电子邮件等非结构化数据中的不规则之处。一年多来，该组织将对潜在漏洞的响应时间缩短了 50% 并通过以下方式提高了合规性报告的准确性 35%。
“有了OneTrust，我们的人工智能治理委员会采用了技术驱动的流程来审查项目、评估数据需求和维护合规性。可自定义的工作流程、与我们使用的其他平台的集成以及与NIST的人工智能风险管理框架的一致性加快了我们的审批，并帮助将监督纳入了人工智能生命周期的每个阶段。”
— Ren Nunes，Blackbaud数据与人工智能治理高级经理
制造公司也看到了自动化的好处。一家领先的制造商在 2025 年推出了 AI 平台，该平台监控物联网传感器数据的空气质量、排放和废物处理。通过将实时数据与监管阈值进行比较，该系统将排放量减少了 25% 并通过预测性维护将违规行为降至最低。
为了取得成功，自动化平台必须将原生 AI 功能与实时数据连接相结合。权限控制、审核日志和基于角色的访问等功能可确保治理和安全，同时增强非技术用户的能力。这些工具可以通过以下方式减少错误 50% 并通过以下方式提高流程效率 40%。当与人工智能驱动的决策相结合时，它们可以实现无缝自动化，从而确保合规性，同时推动创新。
从分散的人工智能工具向统一平台的转变代表了企业扩展人工智能方式的重大演变。到2025年底， 人工智能支持的工作流程预计将从所有企业流程的3％增长到25％。采用统一编排平台的公司正在做好充分利用这种快速扩张的准备。
这种转型的好处显而易见——显著节省了成本，提高了效率。各组织已经报告了 成本降低 25-50% 跨关键流程和 效率提高 30—40%。以一家自动化贷款申请流程的金融服务公司为例。通过整合人工智能，该公司 将处理时间从 5 天缩短到仅 6 小时，管理的应用程序量是应用程序量的三倍，并实现了 94% 准确率。同样，一家医疗保健提供商简化了医疗编码和账单，将处理成本削减了 42%，提高了准确性 91% 到 99.3%，然后保存 通过消除索赔拒绝，每年可获得210万美元。
“只有嵌入到实际业务工作流程中，人工智能才能实现目标。模型和见解必须转化为自动操作、批准或通知，才能产生有意义的影响。” — Domo
统一平台还解决了工具蔓延的挑战。通过将 AI 模型整合到单一界面中，企业最多可以降低 AI 成本 98%，同时维护企业级的安全和治理。这种互操作性和协调水平可确保 AI 投资带来可衡量的价值。
成本透明度 是另一个关键优势。与掩盖支出模式的固定费用定价模式不同，具有FinOps功能的平台提供详细的成本跟踪、使用情况分析和计费工具。这种可见性使组织能够在控制预算的同时扩大运营规模。例如，一家电子商务公司利用人工智能驱动的订单处理系统来处理 购物高峰期通常订单量的 15 倍，维护 准确率为 99.8% 无需增加员工。
统一的人工智能平台还可以将生产力提高多达 35% 并显著缩短客户服务响应时间。例如，一家电信提供商实施了人工智能驱动的客户服务系统 将平均解决时间从 8.5 分钟缩短到 2.3 分钟 并提高了首次接触解决率 67% 到 89%。
“企业人工智能平台将所有内容整合到一个地方。它可以帮助团队自动执行任务、创建内容和使用生成式人工智能，而无需在工具之间切换。” — Cybernews
展望未来， 92% 的高管预计，到2025年，他们的组织的工作流程将通过人工智能自动化实现完全数字化和增强。重点不再是决定是否采用统一的人工智能平台，而是考虑它们的实施速度。随着人工智能驱动的流程自动化市场预计将达到 到 2025 年将达到 1.7 万亿美元，采取果断行动的企业将最有能力抓住这个机会的很大一部分。
要取得成功，企业需要将不同的人工智能模型、成本透明度、企业级安全性和简化的工作流程相结合的平台。通过集成这些功能，企业可以超越简单的自动化，从根本上实现运营转型。统一平台不仅可以提高流程效率，还可以重塑工作方式，创造持久的竞争优势，这种竞争优势会随着时间的推移而增长。
为了有效地扩展人工智能工作流程，企业应致力于通过将所有工具整合到一个平台上来简化流程。统一的系统不仅可以提高生产力，还可以加强监督，实现各种系统的平稳集成。利用 AI 编排框架，通过集中管理和自动化日常任务，更进一步。
合并 价值流管理 为组织提供对其人工智能资产和流程的更清晰的监督。这种方法简化了操作，减少了安全漏洞，确保合规性，为轻松可靠地扩展人工智能工作流程奠定了坚实的基础。
人工智能工作流程中的多模型编排提供了几个显著的好处。通过集成多个专业的人工智能模型，这种方法可以提高效率、可扩展性和可靠性。每个模型都被分配了特定的任务，即使是最复杂的挑战也能提供精确有效的解决方案。
通过动态协调，性能得到显著提升，在这种协调中，模型根据中间结果进行调整。这最大限度地减少了冗余，优化了资源使用并加快了运营，从而确保了更顺畅和更快的人工智能流程。结果是一个完善的工作流程，能够持续提供可靠、高质量的结果。
为了控制成本并随着人工智能工作流程的增长维持财务监督，企业可以利用 自动监控工具。这些工具可以实时跟踪费用和资源使用情况，有助于查明效率低下的情况并确保资源得到明智的使用。
合并 人工智能驱动的工作负载扩展 智能资源管理可以在不牺牲性能的情况下削减多余的支出。除此之外，制定明确的治理政策并使用人工智能驱动的工具进行费用监控和异常检测，可以简化财务监督。这些策略共同提高了人工智能运营的效率和可扩展性。
