按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
人工智能工作流程正在改变业务运营，但有效扩展其规模对于大多数组织来说仍然是一个挑战。 78% 的企业至少在一项功能中使用人工智能，但只有 26% 的企业能够成功扩展其价值。关键问题包括工具蔓延、治理薄弱和隐性成本。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 提供的解决方案将超过 35 个 AI 模型集中到一个平台中，在确保合规性和效率的同时将成本削减高达 98%。多模型编排、API 优先集成和 FinOps 工具等功能使企业可以扩展 AI 工作流程。
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，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是否能够提供一致的结果，同时控制成本并确保可靠性。
多模型编排将重点从单一人工智能交互转移到协调多个专用模型来处理复杂任务。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。顺序编排对于每一步都建立在前一步之上的流程来说是理想的选择。例如，2025年8月，一家律师事务所的文档管理系统使用顺序编排，通过链接四个专门代理——模板选择代理、条款定制代理、监管合规代理和风险评估代理。每个代理都改进了前一阶段的输出，从而产生了高度完善的合同。
另一方面，并发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此方法应用于股票分析，使用四个代理（专注于基本面分析、技术分析、情绪分析和 ESG 因素），所有代理均处理同一个股票代码。这种方法为快速投资决策提供了全面的视角。
最先进的工作流程利用群聊编排，其中人工智能代理在实时讨论中进行协作。例如，2025 年 7 月，城市公园和娱乐部门采用这种方法来评估新的公园提案。专业代理讨论了各种社区影响场景，而人类参与者则补充了见解并回应了信息请求。
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“人工智能编排从根本上说是让组织能够应对单个人工智能系统无法单独应对的挑战。通过协调多个人工智能代理来访问不同的工具和数据源，我们实现了可以实时适应的复杂的规划和执行工作流程。” - Jeff Monnette，EPAM 交付管理高级总监
然而，多模型系统面临着独特的挑战，特别是由于人工智能输出的不确定性。与传统软件不同的是，相同的输入会产生相同的结果，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满足可接受的标准，而不是期望完全匹配。
这些编排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不仅需要编排模型，还需要与现有系统顺利集成。互操作性连接不同的工具和数据源，实现内聚操作。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会令人望而生畏。
缺乏互操作性可能会导致多个问题，包括数据格式不匹配、人工智能工具之间的版本冲突以及数据在没有集中监督的情况下通过断开连接的系统时的安全漏洞。深度集成可确保工作流程一致、高效且可扩展，而不是支离破碎。
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“对于营销人员来说，人工智能的真正价值并不在于偶尔使用它来起草博客文章或设计巧妙的广告标题。当人工智能深入集成到工作流程中时，它的价值就会显现出来，它可以加快执行速度，减少体力劳动，并在准确的需求点提供数据驱动的见解。” - MarTechBot
为了实现这一目标，组织应采用 API 优先策略并选择可以无缝集成到现有技术堆栈的平台。绘制当前工作流程有助于确定人工智能可以取代重复性任务或增强数据驱动决策的领域。从不太关键领域的试点项目开始，团队可以测试这些集成，而不会危及核心业务功能。
数据科学家的短缺日益严重（预计到 2025 年，美国的数据科学家数量将达到 25 万人），这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，确保更顺畅的操作和更广泛的采用。
高效的编排和集成必须与实时财务监督相结合，以确保可扩展性。随着人工智能工作流程在组织中扩展，实时跟踪和优化成本变得至关重要。劳动力自动化市场在 2021 年价值 164.1 亿美元，预计到 2030 年将增长一倍以上，凸显了自动化成本管理的重要性。
AI 的 FinOps 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、模型选择和提示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，从而实现更智能的资源分配。
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“无法扩展的人工智能系统可能会导致延迟、停机和维护成本增加。可扩展的人工智能框架可以根据需求动态调整，确保平稳运行，而不会消耗过多的资源。” - 特雷登斯
当涉及多个人工智能平台和模型时，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率。实时监控可帮助组织设置支出限制、跟踪部门或项目的使用情况，并自动将任务路由到符合质量标准的经济高效的模型。
最有效的成本策略将基于任务复杂性的自动模型选择与治理控制相结合，以防止未经授权或过于昂贵的操作。这确保了人工智能工作流程在财务上保持可持续，同时保持业务成功的高性能水平。
为了应对有效管理人工智能工作流程的挑战，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。企业人工智能平台不仅需要提供对模型的访问，还必须提供能够实现可扩展、高效运营的工具。 65% 的企业已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%，选择正确的平台功能对于实现长期成功至关重要。
统一的界面充当所有人工智能活动的中心枢纽，消除了因同时使用多个互不相连的工具而导致的低效率。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，整个组织的效率也会降低。
最好的平台在安全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。集中式模型注册表通过跟踪版本和性能进一步加强监督。
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“深度学习模型是任何人工智能应用程序的核心。企业人工智能需要任务之间更高的人工智能模型重用，而不是每次出现新问题或数据集时从头开始训练模型。” - AWS
这些平台中的关键人工智能功能包括大型上下文窗口（100K+ token）、持久内存、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、实时的决策。
例如，2025 年 9 月，Adobe 与 ServiceNow 合作，使用 ServiceNow AI 代理集成整个公司的 AI、数据和工作流程，从而转变员工支持。这种统一的方法简化了操作，并为进一步自动化奠定了基础，如工作流程模板所示。
预构建模板简化了设置并确保工作流程的一致性。 Workato 和 Automation Anywhere 等平台将这些称为“食谱”或“代理解决方案”，提供可定制的框架，帮助团队从头开始。
现代平台通常包括拖放式无代码工具，可以为非技术用户提供支持，同时为开发人员保留高级功能。一个突出的功能是 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矢量数据库的管道。这使得法学硕士能够使用内部企业知识来回答问题，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。可视化逻辑编辑器使业务用户可以访问这些高级工作流程，同时保留大规模操作所需的功能。代理工作流程、计划任务、数据写回和审批流程等功能确保平台能够高效处理关键任务。
For instance, Omega Healthcare leveraged UiPath’s Document Understanding in 2025 to save thousands of work hours each month. By using natural language processing, handwriting recognition, and long document comprehension, they achieved high levels of accuracy.
虽然模板提高了效率，但强大的治理可确保这些工作流程保持安全和可信。
企业级平台通过强大的加密、多级身份验证和严格的授权协议来优先考虑安全性。鉴于安全问题阻止 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、审核日志、基于角色的访问 (RBAC) 和使用情况分析，提供对谁创建和管理工作流程的可见性。这些功能有助于确保问责制，这一点至关重要，因为 85% 的高管表示，决策要求的增加带来了压力。
遵守 SOC 2 Type II、GDPR 和 HIPAA 等标准是基本要求。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，以解决处理敏感信息的问题。详细的日志记录和监控通过跟踪数据访问、模型使用和性能指标进一步增强安全性，帮助在异常升级之前识别和解决异常情况。
For example, Bank of America’s "Erica for Employees" assistant reduced IT service desk calls by up to 50% in 2025 while adhering to strict governance standards for the financial sector. Similarly, Cedars-Sinai introduced an AI assistant to handle nursing documentation, freeing up time for patient care while maintaining HIPAA compliance.
集中治理将整个组织的数据连接到法学硕士，确保合规性和访问准确、最新的信息。这种方法解决了法学硕士幻觉和数据漂移等可能损害人工智能可靠性的问题。
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结合起来。这些功能创建了护栏，使团队能够在批准的范围内高效工作。
Creating efficient AI workflows goes beyond simply connecting systems - it’s about doing so in a way that is scalable, secure, and streamlined. Many organizations already depend on multiple integration tools, with some using at least four different platforms. The challenge lies in making these connections work effortlessly while maintaining high standards of security and governance.
Treating integration as a core strategy, rather than an afterthought, can lead to massive gains. Organizations that prioritize integration can cut testing and documentation time by as much as 50–70%. These strategies lay the groundwork for secure, responsive AI orchestration, which will be explored further.
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，组织可以实现现代人工智能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。
Consider Amazon’s API-first transformation. In 2002, Jeff Bezos mandated that all teams expose their data and functionality through service interfaces that could be accessed internally and externally. This strategy turned Amazon from an online bookseller into a leader in cloud computing by enabling teams to collaborate on shared, accessible services.
为 AI 工作流程量身定制的 API 注重速度和效率。它们利用紧凑的数据格式，携带上下文的会话内存，并允许在一次调用中进行精确的数据检索。
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“通过在设计 API 时考虑到人工智能集成，组织可以降低开发复杂性，提高系统可靠性，并加快人工智能驱动的解决方案的上市时间。” - 布米
连接器驱动的集成通过在流行的企业系统之间提供预构建的连接来补充 API 优先策略。例如，Workato 提供的连接器可以自动执行任务，例如将 Salesforce“已成功”机会与 NetSuite 同步，以近乎实时地更新客户状态。
这种可组合的架构允许企业集成用于内容管理的 Contentful、用于通信的 Twilio、用于支付的 Stripe 和用于前端开发的 React 等工具。他们共同创建量身定制的一流解决方案，而无需过多的自定义编码。
为了有效实施这些策略，组织应该：
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集成提升到了新的水平。事件驱动的编排以对业务事件立即做出反应的自动化取代了传统的预定工作流程。这种方法与 SOAR（安全编排、自动化和响应）和 SIEM（安全信息和事件管理）等平台集成，允许 AI 工作流程在数据到达时对其进行操作。
Event-driven systems excel in scenarios where speed and context are critical. Unlike batch processing, they respond immediately to triggers - whether it’s a customer inquiry, a security alert, or an inventory update - ensuring real-time action.
基于代理的编排更进一步，部署可以自主规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目标做出决策。然而，这种程度的自治带来了挑战，例如管理凭证、防止横向移动以及维护审计跟踪。值得注意的是，70% 的亚太地区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：
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“人工智能安全工具在与组织现有的安全基础设施集成时通常最有效。” - 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。这种扩大的连接性也增加了攻击面，据《福布斯》报道，2017 年至 2023 年间，人工智能相关安全事件增加了 690%。
分层安全方法至关重要。这包括在零信任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) 发挥着关键作用。组织应该：
Credential injection via service meshes or API gateways - where agents don’t retain credentials - is another recommended practice.
Wiz’s AI Security Posture Management (AI-SPM) solution showcases effective integration. It offers full-stack visibility and risk assessment across cloud environments. For example, Genpact used Wiz to achieve 100% visibility into LLM vulnerabilities and reduced remediation time for zero-day vulnerabilities to just 7 days. This level of proactive security is critical, as leaked credentials can be exploited within hours, as Wiz documented in its Cloud Attack Retrospective.
其他安全措施包括：
API安全治理同样重要。组织应重点关注 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。 92% 的受访组织报告了与 API 相关的安全事件，这些步骤对于稳健的集成策略来说是不可协商的。
Once you've securely integrated your AI workflows, the next step is ensuring they run smoothly and cost-effectively. AI workflows don’t fail like traditional software; instead, they degrade subtly. You might notice slower responses, increased resource use, or reduced accuracy - issues that often don't trigger clear alerts. That’s why performance optimization and monitoring are essential for maintaining efficiency and managing costs.
对人工智能工作流程进行基准测试不仅仅涉及检查正常运行时间。它需要测量人工智能系统的独特方面，例如它们的概率行为和资源需求。例如，2018 年推出的 MLPerf 已成为评估跨各种硬件平台的机器学习训练和推理的标准。
基准测试成功的一个著名例子是 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛。 2010 年至 2015 年间，随着 ResNet 的引入，错误率急剧下降，从 25.8% 降至 3.57%。这些改进是可能的，因为研究人员确切地知道要测量什么以及如何一致地测量它。
现代基准测试侧重于直接影响业务成果的几个关键指标：
对于大型语言模型 (LLM)，首次令牌时间 (TTFT) 和令牌间延迟 (ITL) 等附加指标至关重要，因为它们直接影响用户体验和运营成本。
Performance improvements often come from strategies like batch inference for high-volume tasks, caching frequently accessed predictions, and distributing workloads across multiple nodes to avoid bottlenecks. Edge computing can also reduce latency by processing data closer to where it’s generated.
The real key to benchmarking is balancing all these metrics. Enhancing one area, like speed, shouldn’t come at the expense of accuracy or scalability. This holistic approach helps organizations make smarter decisions about resource allocation and system design.
AI workflows don’t fail in obvious ways, which is why traditional monitoring tools often fall short. Instead, organizations are adopting AI-native observability systems that monitor prompts, decisions, tool calls, and outputs as primary signals. These pipelines provide real-time insights into AI behavior, helping teams catch issues before they escalate.
使用先进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，WHOOP 使用 Datadog 的 LLM Observability 来确保全天候不间断的人工智能驱动服务。
需要监控的关键信号包括：
OpenTelemetry has become a popular standard for collecting logs, metrics, and traces across AI frameworks, ensuring consistent data collection and portability. Tools like Monte Carlo’s observability platform have helped companies reduce data downtime by up to 80% and cut data engineering costs by up to 50%.
自动化根本原因分析也越来越受到关注。人工智能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。这减少了识别和解决问题所需的时间，从而保持运营顺利进行。
Managing costs is just as important as maintaining performance. Without proper controls, AI expenses can skyrocket. For instance, OpenAI reportedly spent between $80 million and $100 million to train GPT-4, with some estimates reaching $540 million when infrastructure costs are included. While most organizations won’t face costs of this magnitude, the lesson is clear: AI spending needs active oversight.
"I'm not suggesting that dev teams start optimizing their AI applications right now. But I am suggesting they get out in front of the cost nightmare that tends to follow periods of high innovation." – Erik Peterson, Co-founder and CTO of CloudZero
"I'm not suggesting that dev teams start optimizing their AI applications right now. But I am suggesting they get out in front of the cost nightmare that tends to follow periods of high innovation." – Erik Peterson, Co-founder and CTO of CloudZero
有多种方法可以有效管理人工智能成本：
交换硬件也可以节省成本。例如，谷歌在 TPU 上运行人工智能工作负载，而不是租用 GPU，每年可能节省数十亿美元。
在整个组织范围内扩展人工智能运营，同时保持一致性、合规性和成本效率并非易事。由于近 80% 的人工智能项目未能超越概念验证，成功取决于组织标准化流程、培训团队和自动化治理的能力。将孤立的人工智能成果转化为企业范围的能力需要采取一种结合结构、培训和自动化的深思熟虑的方法。
为了有效地扩展人工智能，组织需要摆脱分散的方法并建立标准化的工作流程。这确保人工智能成为可靠的业务资产，为跨部门提供一致的结果。
基于云的平台在此过程中发挥着关键作用，为数据科学家提供了实验、开发和扩展人工智能模型的工具，同时坚持一致的实践。挑战在于设计工作流程，平衡不同用例的灵活性与保持质量和合规性所需的结构。
以特斯拉为例。到 2025 年 3 月，该公司已利用车队学习和汇总的真实世界数据完善了其自动驾驶人工智能模型。特斯拉采用标准化方法管理数百万辆车辆的数据，确保安全性和性能的持续改进。
亚马逊提供了另一个例子。在其各个业务部门中，该公司依靠标准化的人工智能工作流程来优化物流、改善供应链并增强客户体验。这些工作流程为从产品推荐到需求预测和仓库自动化的一切提供支持。结果很能说明问题：一家物流公司使用人工智能驱动的需求预测将库存浪费减少了 25%，而一家电子商务平台使用人工智能驱动的建议将销售额提高了 30%。
一旦工作流程标准化，下一步就是为团队配备有效操作工作流程的技能。
AI literacy isn’t just a best practice - it’s becoming a regulatory requirement. The EU AI Act, effective 2025年2月2日, mandates that organizations ensure:
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“人工智能系统的提供者和部署者应采取措施，尽最大程度确保其员工和代表其操作和使用人工智能系统的其他人员具有足够的人工智能素养水平……”
有效的培训计划应针对不同角色的需求量身定制技术技能和负责任的人工智能实践。建立人工智能卓越中心 (AI CoE) 可以集中专业知识、提供指导并分享最佳实践。
达纳法伯癌症研究所提供了分阶段人工智能培训的一个很好的例子。到 2025 年，他们在 6 个多月的时间里，从一小群高级用户开始，向 12,000 名员工引入了 GPT-4。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。
Certifications also play a vital role in building expertise. The United States Artificial Intelligence Institute (USAII®) provides certifications that professionals find highly beneficial. As one AI/ML Software Developer from Oak Ridge National Laboratory put it:
"The CAIE™ has provided me with the professional knowledge and practical AI skills to contribute effectively across various workflows."
"The CAIE™ has provided me with the professional knowledge and practical AI skills to contribute effectively across various workflows."
其好处不仅仅限于个人成长。投资持续学习的公司留住员工的可能性提高了 92%，未来五年对人工智能和机器学习技能的需求预计将增长 71%。
培训计划应采用多种方法——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“新角色学校”，重点关注专门的人工智能角色，作为其技能提升计划的一部分。
通过正确的培训，团队可以更好地支持自动化合规系统，这对于扩展人工智能运营至关重要。
随着人工智能工作流程的扩展（到 2025 年底从企业流程的 3% 增加到 25%），合规流程必须随之扩展。自动化系统对于维持治理而又不抑制创新至关重要。
可扩展的工作流引擎可以在整个人工智能生命周期中实施策略。这些系统自动跟踪人工智能模型、数据集和供应商，创建全面的库存，确保可追溯性和可见性。
一家跨国银行于 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。通过分析交易日志和第三方风险数据，系统使用经过历史违规训练的机器学习来标记异常交易。在短短六个月内，审核周期时间缩短了 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来监控访问日志和数据传输，以确保 HIPAA 合规性。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违规行为。一年多来，该组织将潜在违规行为的响应时间缩短了 50%，并将合规报告准确性提高了 35%。
"With OneTrust, our AI governance council has a technology-driven process to review projects, assess data needs, and uphold compliance. The customizable workflows, integrations with other platforms we utilize, and alignment with NIST's AI Risk Management Framework have accelerated our approvals and helped embed oversight at every phase of the AI lifecycle." – Ren Nunes, Senior Manager, Data & AI Governance, Blackbaud
"With OneTrust, our AI governance council has a technology-driven process to review projects, assess data needs, and uphold compliance. The customizable workflows, integrations with other platforms we utilize, and alignment with NIST's AI Risk Management Framework have accelerated our approvals and helped embed oversight at every phase of the AI lifecycle." – Ren Nunes, Senior Manager, Data & AI Governance, Blackbaud
制造公司也看到了自动化的好处。一家领先的制造商于 2025 年推出了一个人工智能平台，用于监控空气质量、排放和废物处理的物联网传感器数据。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%，并通过预测性维护最大限度地减少了违规行为。
为了取得成功，自动化平台必须将原生人工智能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，同时为非技术用户提供支持。这些工具可以减少 50% 的错误，提高 40% 的流程效率。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，确保合规性，同时推动创新。
从分散的人工智能工具到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充分利用这种快速扩张的优势。
The benefits of this transformation are clear - significant cost savings and improved efficiency. Organizations have reported 25–50% reductions in costs across key processes and 30–40% increases in efficiency. Consider the example of a financial services firm that automated its loan application process. By integrating AI, the firm reduced processing time from 5 days to just 6 hours, managed three times the application volume, and achieved 94% accuracy. Similarly, a healthcare provider streamlined its medical coding and billing, cutting processing costs by 42%, improving accuracy from 91% to 99.3%, and saving $2.1 million annually by eliminating claim rejections.
"AI only delivers when embedded in real business workflows. Models and insights must translate into automated actions, approvals, or notifications to drive meaningful impact." – Domo
"AI only delivers when embedded in real business workflows. Models and insights must translate into automated actions, approvals, or notifications to drive meaningful impact." – 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，企业可以将 AI 成本降低高达 98%，同时保持企业级安全性和治理。这种级别的互操作性和编排可确保人工智能投资提供可衡量的价值。
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型不同，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，一家电商公司利用人工智能驱动的订单处理系统，在购物高峰期处理了平时15倍的订单量，在不增加人员的情况下保持了99.8%的准确率。
统一的 AI 平台还可将生产力提高高达 35%，并显着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 分钟减少到 2.3 分钟，并将首次联系解决率从 67% 提高到 89%。
"An enterprise AI platform brings everything into one place. It helps teams automate tasks, create content, and use generative AI without jumping between tools." – Cybernews
"An enterprise AI platform brings everything into one place. It helps teams automate tasks, create content, and use generative AI without jumping between tools." – Cybernews
展望未来，92% 的高管预计，到 2025 年，其组织的工作流程将完全数字化，并通过人工智能自动化得到增强。重点不再是决定是否采用统一的人工智能平台，而是它们的实施速度。预计到 2025 年，人工智能驱动的流程自动化市场将达到 1.7 万亿美元，采取果断行动的企业将最有能力抓住这一机遇。
为了取得成功，公司需要结合不同人工智能模型、成本透明度、企业级安全性和简化工作流程的平台。通过集成这些功能，企业可以超越简单的自动化，从根本上改变其运营。统一平台不仅使流程更加高效，还重塑了工作方式，创造了随着时间的推移而增长的持久竞争优势。
为了有效地扩展人工智能工作流程，企业应该致力于通过将所有工具整合在一个平台上来简化流程。统一的系统不仅可以提高生产力，还可以加强监督并实现各个系统之间的顺利集成。利用人工智能编排框架通过集中管理和自动化日常任务使这一目标更进一步。
纳入价值流管理可以让组织对其人工智能资产和流程进行更清晰的监督。这种方法简化了操作，减少了安全漏洞，并确保合规性，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着的好处。通过集成多个专门的人工智能模型，该方法提高了效率、可扩展性和可靠性。每个模型都分配有特定的任务，从而能够提供精确有效的解决方案来应对最复杂的挑战。
通过动态协调，模型根据中间结果进行调整，性能得到显着提升。这可以最大限度地减少冗余、优化资源使用并加速运营，确保人工智能流程更加顺畅和更快。其结果是完善的工作流程，始终如一地提供可靠的高质量结果。
随着人工智能工作流程的发展，为了控制成本并维持财务监督，企业可以利用自动监控工具。这些工具提供对费用和资源使用情况的实时跟踪，有助于查明效率低下的地方并确保明智地使用资源。
结合人工智能驱动的工作负载扩展和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，建立明确的治理政策并利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。
