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大规模简化了人工智能：在整个企业中扩展 AI 工具可能会让人感到不知所措，但正确的方法使其易于管理。公司面临着共同的挑战，例如分散的工具、治理风险、隐性成本和整合问题。如果没有明确的计划，这些障碍可能会减缓进展并增加开支。
关键要点:
Prompts.ai 优势: 集成了 35 多个 AI 模型的单一平台（包括 GPT-4 和 克劳德) 具有内置的治理、成本跟踪和工作流程自动化。将软件成本削减多达 98%、优化运营并简化合规性。
你的下一步：评估您当前的人工智能工具，整合工作流程，为采用可扩展、安全和具有成本效益的人工智能制定路线图。
当企业尝试将人工智能扩展到初始试点项目之外时，他们经常会遇到阻碍进展的障碍。适用于小型计划的方法在应用于企业范围时往往会失败。这些挑战跨越技术、组织和财务层面，所产生的障碍甚至可能使最善意的努力脱轨。
一个常见的问题是 工具蔓延，当不同的部门独立采用不同的人工智能平台时，就会发生这种情况。这种分散的方法导致 数据孤岛，其中有价值的信息被困在孤立的系统中，更广泛的组织无法访问。团队往往会重复工作——建立类似的模型或解决其他部门已经解决的问题。
互不关联的工作流程进一步加剧了这些效率低下的问题。员工可能会在手动数据传输或冗余集成上花费大量时间，从而减缓运营速度。这种缺乏凝聚力也会影响决策，因为团队无法全面了解企业范围内的活动。如果没有集中监督，组织很难跟踪正在使用哪些工具、其性能及其总体价值。这种不连贯的方法不仅浪费资源，还会带来治理和合规漏洞。
如果在没有集中控制的情况下部署 AI 工具，企业就会面临严重的安全和监管风险。团队可能会绕过既定协议，使用不一致的数据源，或者无法实施适当的访问控制，从而使组织容易受到攻击。
数据隐私问题 当人工智能系统处理敏感信息（例如客户数据、员工记录或专有业务详细信息）时，变得尤为紧迫。不同的工具可能具有不同级别的安全和数据保留政策，从而在遵守法规方面造成不一致，例如 GDPR， 你好，或 SOX。
缺乏集中治理也使审计人工智能系统变得困难。当人工智能工具做出影响客户、员工或运营的决策时，组织必须能够解释这些决策是如何做出的。如果没有适当的监督，跟踪这些流程几乎是不可能的。
周围的问题 偏见和公平 当团队使用不同的训练数据或验证方法时，也会出现这种情况。不一致的做法可能导致歧视性结果，这种后果往往会被忽视，直到导致声誉损害或法律挑战。这些治理差距，加上隐性成本，进一步加剧了企业资源的压力。
人工智能计划通常会带来不可预见的费用。如果没有集中监控，诸如此类的成本 API 使用费 而且计算资源可能会迅速升级，尤其是在团队对定价结构或使用限制缺乏认识时。
这个 缺乏成本分配 因此很难评估哪些项目带来了价值，哪些在消耗资源。这种缺乏可见性阻碍了决策，使组织无法优化其人工智能投资。
冗余支出是另一个隐性流失。不同的团队可能会购买类似的工具或保留未使用的订阅，从而产生不必要的开支。对于中型企业来说，这种浪费每年可能高达数万美元，对于大型组织来说，损失甚至更大。
扩展 AI 还会给新工具与现有系统集成带来困难。许多企业依赖传统基础设施和不一致的数据格式，这使得在没有大量自定义开发的情况下整合人工智能解决方案变得更加困难。
安全集成 是另一个症结所在。人工智能平台通常有自己的身份验证系统和安全模型，这可能与企业标准不一致。这种不对齐可能需要额外的开发工作，或者更糟糕的是，会造成安全漏洞。
自定义集成还增加了 维护负担 适用于 IT 团队。随着人工智能工具更新其 API 或企业系统进行升级，维护这些连接成为一项持续的挑战。每个集成点都代表着潜在的故障，需要持续的监督。
大规模采用 AI 通常会凸显团队之间的技能差距。如果没有结构化的入职和知识共享计划，员工将面临陡峭的学习曲线，这可能会阻碍采用并限制人工智能的好处。
变更管理 当员工不确定人工智能将如何影响他们的角色时，将成为一项重大挑战。如果没有明确的沟通和培训，对采用的阻力可能会增加，从而导致工具的使用效率低下。
此外， 知识保留 当 AI 专业知识集中在少数人身上时，就会成为问题。如果这些关键团队成员离职或过渡到其他职位，组织就有可能失去关键能力。如果没有适当的文件和知识共享做法，这种专门知识可能难以取代。
最后， 时间投资 所需的培训和实验往往与快速取得成效的业务需求相冲突。在没有正确理解的情况下匆忙实施人工智能可能会导致解决方案执行不力，削弱潜在收益并造成进一步的挫折。
在企业中扩展 AI 会带来相当多的挑战，但这些障碍远非不可能克服。成功的组织往往遵循一些关键策略：他们集中运营以避免分散，建立明确的治理体系，并优先考虑培训和标准化。这些步骤将分散的人工智能工作转化为可衡量的业务成果。
扩展 AI 的最大障碍之一是去中心化系统造成的混乱。集中式平台通过将所有人工智能工作流程整合到一个系统下来解决这个问题。这些平台无需兼顾数十种工具，而是简化了操作，简化了集成，减少了复杂性和维护。
中心化平台还提供 完全可见性 用于 AI。这使领导者能够确定哪些工具正在带来实际价值，哪些在不做出有意义的贡献的情况下消耗了资源。团队可以跨部门共享提示、工作流程和见解，将孤立的实验转变为共享的组织资产。
这种统一的方法简化了监督，增强了安全性，并使合规性审计变得更加容易。通过整合工具，组织还可以减少漏洞并提高整体系统效率。
财务优势同样惊人。整合工具和取消冗余订阅可以 将人工智能软件成本降低多达 98%，而共享资源可确保更有效和更可预测的使用。
有效的治理对于负责任地扩展 AI 至关重要。首先，实施审计跟踪和基于角色的访问控制，以保护数据并满足监管要求。这些措施不仅保护敏感信息，还确保内部和外部审查的透明度。
对于监管严格的行业， 数据驻留和隐私控制 很关键。人工智能平台必须清楚地概述数据在哪里处理、存储多长时间以及谁可以访问数据。这种清晰度有助于企业遵守GDPR、HIPAA和其他行业特定规则等框架。
平台架构中内置的监管功能可自动生成合规性报告。组织不必争先恐后地编制报告，而是可以根据需要生成详细的文档，准确显示人工智能工具的使用情况和采取的保障措施。
如果没有适当的监督，人工智能成本可能会失控，但是FinOps的做法为支出带来了实时透明度。和 实时成本跟踪，组织可以在团队或项目层面监控代币使用情况、API 调用和计算费用。这种可见性有助于在预算受到影响之前查明成本驱动因素并确定储蓄机会。
精细分析还允许团队将人工智能模型与正确的任务相匹配，从而避免不必要的开支。例如，团队可以选择更简单、更具成本效益的模型来完成简单的任务，而不是默认为昂贵的选项。
预算控制和警报 进一步防止超支。通过在团队、项目或时间段层面设置限额，组织可以在接近支出阈值时收到通知。这种积极的方法可以控制预算。
灵活的即用即付定价模式使支出与实际使用量保持一致，允许企业根据需要扩大或缩小人工智能支出。结合标准化实践，这可确保运营效率和成本可预测性。
标准化在有效扩展 AI 方面起着关键作用。通过创建和共享标准化提示，组织可以加快采用速度并确保跨部门的一致性。这些模板可以作为起点，团队可以根据自己的特定需求进行自定义。
即时工程培训可帮助团队最大限度地提高 AI 模型的性能。这不仅涉及制作更好的提示，还涉及了解模型的功能和局限性，并知道针对不同的场景应采用哪种方法。
随着 AI 使用量的增长，质量保证流程对于保持高标准至关重要。测试提示、验证输出的准确性和公平性以及建立反馈回路可确保持续改进。跨工作流程的标准化可带来一致的结果和更顺畅的操作。
扩展 AI 不仅仅是工具，还关乎赋予人们权力。结构化入职计划可帮助团队驾驭复杂的流程，将其分解为可管理的步骤。
认证计划培养内部的人工智能拥护者，他们可以充当团队的资源。这些认证专家减少了对IT支持的依赖，并有助于加快问题的解决。认证还为对人工智能感兴趣的员工开辟了职业发展机会。
正在进行的培训举措 让团队了解最新的 AI 进展。定期的研讨会、动手实践和知识共享会议可确保员工在引入新模式和新功能时保持高效。
内部知识共享机制，如维基和最佳实践数据库，放大了个人成功的影响力。通过在团队中传播成功的方法，组织可以避免重复工作，并营造协作学习的文化。
通过结构化的入职和培训，组织可以最大限度地发挥集中式工具和简化工作流程的优势。就人工智能将如何影响角色和期望进行清晰的沟通，确保员工有能力充分利用这些进步，从而提高效率和投资回报率。
在企业内部扩展 AI 需要的不仅仅是策略，还需要正确的工具来将这些策略变为现实。Prompts.ai 通过将包括 GPT-4 和 Claude 在内的超过 35 种顶级 AI 模型的访问权限整合到一个安全的平台中，从而简化了这一流程。这消除了兼顾多个订阅、登录和工作流程的麻烦，同时确保了强有力的治理。通过简化访问和操作，Prompts.ai 为提高效率和安全管理奠定了基础。
Prompts.ai 提供对多个 AI 模型的无缝访问，允许团队并排比较结果。这意味着用户可以在不同的模型上同时测试相同的提示，而无需切换接口或管理多个 API 密钥。每一次互动都受到企业级监管的保护，包括跟踪模型访问和即时使用情况的详细审计跟踪。这样可以确保敏感数据得到保护并轻松满足合规性要求。
该平台还包括一个实时FinOps层，这为人工智能支出带来了透明度。代币池和存储池等功能有助于优化团队之间的资源使用，而精细的成本跟踪则可以清晰地了解预算分配。工作流程自动化通过将一次性的 AI 任务转化为可重复的流程，进一步提高了生产力。这些自动化工作流程与诸如此类的工具无缝集成 Slack， Gmail的，以及 Trello，使人工智能成为日常运营的自然组成部分。
Prompts.ai 用单一平台取代了分散的工具，使企业能够将人工智能软件成本削减多达 98%。即用即付的TOKN信贷系统确保支出与实际使用情况保持一致，使财务团队可以清楚地了解支出并简化预算计划。内置的治理和可见性功能可帮助组织满足合规性要求，而无需创建自定义系统。此外，并排比较模型的能力可以快速确定特定任务的最佳人工智能模型，从而提高生产力。这些优势使企业更容易大规模采用人工智能，从而确保高效、安全的实施。
Prompts.ai 的多功能性为各个行业带来了可衡量的结果。对于营销团队而言，该平台可以轻松测试不同的内容创作模型，帮助他们在启动大规模活动之前评估输出质量和成本。开发团队受益于工作流程自动化，这使他们能够整合 人工智能驱动的功能 无需管理多个 API 集成即可进入应用程序。同时，集中管理确保客户数据得到安全处理。
财务和运营团队利用对人工智能支出的实时洞察，优化成本，同时保持严格的预算合规性。研发团队可以简化访问所有35多个模型的权限，从而能够快速进行实验并以全面的审计跟踪为后盾进行安全评估。
该平台还通过其即时工程师认证计划支持内部增长。该计划培训员工成为内部人工智能专家，从而减少了对外部顾问的需求，并为团队提供了处理高级用例的知识。通过培养内部专业知识，Prompts.ai 帮助组织建立长期可持续的人工智能能力。
本指南概述了从分散的人工智能实验转向统一的企业战略的实用路线图。
首先，审核组织中的所有 AI 工具、订阅和工作流程。记录每种工具的使用方式、成本及其在自动化任务中的作用。创建详细清单，包括订阅费用、用户数量以及工具如何与现有系统集成。识别重叠的订阅并分析使用模式，将基本工具与未充分利用的工具区分开。
密切关注未经监督而采用的人工智能工具，因为这些工具可能构成安全和合规风险。要全面了解情况，请与部门领导讨论他们的人工智能需求、挑战和计划。这项全面的评估将作为整合和简化您的人工智能资源的基础。
通过统一平台集中访问 AI 模型。通过创建可为不同团队量身定制的模板来标准化工作流程。例如，生成内容的营销团队、编写代码的开发人员以及处理查询的客户服务团队都可能使用类似的人工智能功能，但要使用不同的工具。将这些流程整合到单个系统中可简化操作并确保一致性。
分阶段推出整合，首先从已经采用人工智能并显示出明显投资回报的部门开始。从试点小组开始，收集反馈并对方法进行微调，然后再将其扩展到整个组织。记录成功的工作流程并创建可供其他团队采用的模板，从而使过渡更加顺畅和快捷。
为数据使用和模型访问制定明确的政策，实施实时成本跟踪，并设置支出警报以避免预算超支。定义谁可以在什么条件下访问特定模型。通过采用 FinOps 实践，您可以主动管理预算，使支出与组织目标保持一致。
按部门、用户和 AI 模型详细跟踪成本。这种透明度可以更好地规划预算并防止意外开支。为高成本运营设置审批工作流程，同时保持日常任务的便捷访问权限。考虑使用信用池系统，让团队高效共享资源，同时保持成本可见。
对所有 AI 交互实施审计跟踪，以确保合规性。您的治理框架应与您的组织一起发展，避免可能阻碍人工智能采用的瓶颈。
确定可以担任 AI 倡导者的团队成员，为他们提供高级培训，以有效支持同事。重点关注实用的动手入门课程，演示 AI 如何应对特定挑战并增强日常任务。重点介绍内部成功案例，展示采用人工智能的切实好处。
通过创建可供团队共享提示、工作流程和成功用例的空间来鼓励协作。建立内部社区，员工可以在其中交流想法、提问和互相学习。事实证明，点对点学习通常比自上而下的培训更有效。
让持怀疑态度的团队成员参与试点计划，尽早与他们互动。向他们展示人工智能如何简化工作并解决他们的问题。通过服务台、详细文档和定期培训课程提供持续支持。公开庆祝早期的胜利，以激发热情并推动整个组织的采用率。
人工智能的实施不是一个一劳永逸的过程，它需要定期评估和更新。安排每月审查，以评估使用模式、成本和不断变化的团队需求。专注于对您的业务至关重要的指标，例如生产率提高、成本降低和用户满意度。
比较不同人工智能模型的性能，以确定执行特定任务的最佳工具。有些模型可能在某些领域表现出色，而另一些模型则更适合不同的应用。在新模型和更新可用时定期重新评估您的设置，以保持您的 AI 战略与业务目标保持一致。
通过监控系统性能、用户采用率和资源使用情况来规划增长。建立新部门入职、引入其他模型和扩展 AI 用例的流程。定期优化可确保您的 AI 基础设施随组织有效扩展。
创建反馈回路以收集用户的意见，因为它们通常会提供最实用的见解。使用他们的建议来完善工作流程、更新培训材料并指导未来的人工智能投资。这种持续的对话有助于保持您的AI策略的有效性和适应性。
旨在扩展 AI 的企业通常会遇到五个主要障碍：工具蔓延、治理风险、隐性支出、整合困难和陡峭的学习曲线。与现有系统的集成问题可能会减缓进度，阻碍人工智能工具充分发挥其潜力。同时，陡峭的学习曲线可能会阻碍员工采用，使员工对浏览多个平台的需求不知所措。
解决方案在于 集中化和标准化。通过将人工智能工具整合到统一的管理平台中，企业可以消除工具蔓延并简化运营。企业级治理框架可确保合规性并维护所有 AI 交互的审计跟踪，从而解决安全和监管问题。财务运营 (FinOps) 实践使人工智能支出更加明确，使组织能够详细监控成本并更有效地分配资源。
此外，标准化的即时工程和共享的最佳实践可确保团队之间的一致性，而结构化的入职计划使员工更容易采用新工具。统一的人工智能实施方法——一种随着业务需求而演变并包括定期监控和优化的方法——对于长期成功至关重要。
Prompts.ai 通过集成直面这些挑战 超过 35 个顶级 AI 模型 -包括 GPT-4、Claude、 美洲驼，以及 双子座 -整合到一个安全的平台中。这消除了对多次订阅的需求，允许组织仅通过灵活的TOKN信用系统为其使用量付费。
该平台包括内置的FinOps层，提供实时成本跟踪，以帮助企业有效管理预算。同时，强大的安全协议和详细的审计记录可确保合规性并保护敏感数据。
Prompts.ai 还通过其 Prompt 工程师认证、社区驱动的最佳实践库以及专业设计的工作流程，优先考虑用户采用，这些工作流程可以节省时间和提高效率。通过将AI从分散的工具集合转变为具有凝聚力的战略资产，该平台可帮助企业提高生产力并推动创新。
凭借其即用即付的定价模式和可扩展的设计，Prompts.ai 可以适应成长型组织的需求。通过集中化人工智能管理和标准化工作流程，它使企业能够充分利用人工智能，同时避免兼顾互不关联的解决方案的复杂性和风险。
为了简化人工智能操作并防止管理多个工具的混乱，可以考虑采用 统一的 AI 平台。这种方法汇集了标准化的工具、模型和 API，确保了团队之间工作流程的一致性，同时最大限度地减少了冗余工作。同样重要的是建立 集中式 AI 治理框架，这有助于协调团队、管理风险和简化工具监督。
通过将 AI、生成式 AI 和自动化集成到 单一、互联的生态系统，您可以打破数据孤岛并鼓励加强协作。这些步骤不仅可以提高运营效率，还可以支持整个组织中可扩展的长期人工智能实施。
为了在扩展人工智能工具的同时管理合规性并维护治理，组织需要实施明确的政策和框架，以负责任和合乎道德的方式使用人工智能。这些框架应优先考虑数据安全性、透明度和遵守法规，降低风险并确保问责制。
通过自动化治理流程和保留完整、可供审计的记录，企业可以简化监督并与不断变化的监管要求保持一致。鼓励跨部门合作并保持有关人工智能政策的公开沟通，将进一步确保一致的做法并促进整个组织的信任。
FinOps 通过提供结构化方法来估算、预测和微调 AI 工作负载的云支出，在控制人工智能相关成本方面发挥着关键作用。它宣传 成本透明度，使组织能够密切监控支出并在隐性成本上升之前发现隐性成本。
FinOps专注于主动成本管理，帮助企业明智地分配资源并控制其人工智能项目预算。这种方法确保他们能够有效地扩大运营规模，同时避免意想不到的财务挫折。
