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人工智能已经从学术实验转变为企业的必备工具。如今，公司依赖 企业级 AI 平台 实现工作流程自动化、分析数据和改善决策。这种转变是由诸如此类的进步推动的 云计算， 大型语言模型 (LLM)，以及 工作流程编排。这些技术支持无缝集成、成本控制和治理，解决了工具分散和支出不可预测的挑战。
关键要点：
AI 编排平台，例如 Prompts.ai 通过将 35 多个 LLM 合并到一个安全、可扩展的解决方案中来简化运营。诸如此类的功能 实时 FinOps， 模型比较，以及 审计跟踪 使企业更容易大规模管理人工智能，同时将成本降低多达98％。
随着人工智能从实验阶段过渡到企业级应用程序，其采用是由技术进步和运营优先事项共同推动的。企业越来越多地从孤立的人工智能实验转向能够管理关键运营的集成平台。这些因素不仅凸显了人工智能在企业中日益增长的作用，而且为理解企业级系统的基本特性奠定了基础。
企业人工智能的快速增长植根于 关键技术进步 它们在近年来已经成熟。云计算现在提供了支持 AI 繁重处理需求所需的计算能力，而标准化 API 使在不发生重大干扰的情况下更容易将 AI 整合到现有业务系统中。
最具变革性的进展之一是 大型语言模型 (LLM)。这些模型擅长复杂的推理、生成高质量的内容和处理不同的数据类型。企业现在可以灵活地在针对特定任务量身定制的 LLM 之间切换，在满足各种用例的同时，避免供应商锁定。
另一个改变游戏规则的因素是工作流程编排技术，它允许企业自动执行多个流程 人工智能驱动的任务 以无缝的顺序进行。例如，人工智能系统可以从文档中提取数据、分析信息并生成详细报告，所有这些都无需手动输入。这种自动化使企业能够高效、大规模地运行复杂的流程。
这些进步共同创造了一个强大的生态系统，在这个生态系统中，人工智能可以在大型组织中可靠地运行。公司不再需要构建自定义 AI 基础架构，也不需要依赖无法处理复杂业务需求的基本工具。
与消费类或实验性 AI 应用程序不同，企业 AI 必须满足 严格的操作标准 确保可靠性和问责制。治理框架对于提供一致、可审计的结果至关重要，而合规措施可以满足监管要求并确保数据安全。透明的成本监控同样重要，它使企业能够有效地管理预算并衡量其人工智能投资的回报。
在企业人工智能的早期，成本通常是不可预测的，因为各部门在没有集中监督的情况下部署了各种工具。如今，企业需要定价透明度和实时成本跟踪，以确保其人工智能战略与财务目标保持一致。
这些要求促使组织采用统一的平台来简化治理、合规和成本管理。企业现在可以依靠可简化监督和提高运营效率的集成系统，而不必兼顾多个独立工具。
统一平台已成为解决企业人工智能最大挑战之一的解决方案： 工具蔓延。当组织内的不同团队采用不同的人工智能工具来满足其特定需求时，结果是分散的系统难以共享数据或见解。这种分散导致工作重复、结果不一致和成本膨胀。
通过将人工智能功能整合到单一平台中，企业可以消除这些效率低下现象。团队可以访问共享环境，在那里他们可以协作并在彼此的工作流程基础上进行构建。例如，营销团队用于内容创作的人工智能工作流程可以由另一个部门快速调整，从而节省时间和资源。
统一平台还确保 数据一致性，这对于可靠的人工智能运营至关重要。当所有 AI 流程都发生在单个系统中时，数据质量保持一致，从而获得更准确的结果和更轻松的故障排除。这种一致性不仅可以提高性能，还可以简化在组织内扩展 AI 解决方案。
在我们向前迈进的过程中，我们将探索使这些统一平台成为企业级 AI 不可或缺的核心功能。
当今的人工智能工作流程编排平台是企业 AI 运营的神经中枢。从选择正确的模型到控制成本，这些平台可以精确、高效地支持关键任务。下面，我们将探讨使这些平台成为现代企业不可或缺的核心功能。
这些平台的核心是高级工作流程管理，旨在轻松处理复杂的多步骤流程。这些工作流程由事件驱动，可确保不同的 AI 操作和谐地协同工作。
自动化远不止简单的任务排序。想象一下文档处理工作流程：基本的文本提取任务可能会被路由到具有成本效益的模型，而更复杂的分析则由高性能替代方案处理。内置的错误处理和详细的审计记录可提供可靠性并确保符合监管标准，使这些工作流程不仅高效而且值得信赖。
这些平台的一个突出特点是它们能够通过单个统一的界面集成多个 AI 模型。这种互操作性允许企业根据特定任务选择模型，有效平衡成本和性能。
治理层在维持秩序和合规性方面起着至关重要的作用。管理员可以强制执行企业策略、控制访问权限并监督模型的使用情况。此外，集中式模型管理简化了模型性能的比较，确保了各操作质量的一致性。这消除了处理断开连接工具的混乱局面。为了提高透明度，这些平台会自动记录 AI 交互，创建审计跟踪，详细说明使用了哪些模型以及如何应用其输出。
实时监控通过确保平稳运营和控制成本来补充治理。
借助这些平台中内置的实时财务运营 (FinOps) 工具，可以更轻松地管理人工智能支出。它们提供有关支出的详细的最新见解，包括代币的使用和相关成本。这些工具还重点介绍了在不影响性能的情况下减少开支的方法。
性能监控工具通过评估模型效率进一步增强团队能力。借助这些见解，企业可以做出数据驱动的决策，确保其人工智能能力与运营优先事项保持一致，从而优化性能和成本效益。
Prompts.ai 通过将实验工具整合到专为可扩展性而设计的简化平台中，重新定义了企业采用人工智能的方式。被用户评为 4.8 分（满分 5 分）并得到用户认可 Genai.works 作为应对企业挑战的首选解决方案，它展示了现代人工智能如何在提供无与伦比的功能的同时简化复杂的操作。
该平台通过将数十种解决方案合并到一个统一的界面中，解决了互不关联工具的混乱局面。这不仅简化了工作流程，而且还确保了随着企业扩大其人工智能工作，更好的成本管理和治理。以下是其突出功能的详细介绍：
Prompts.ai 将包括 GPT-4、Claude、LLaMa 和 Gemini 在内的超过 35 种高级模型集成到一个安全平台中。通过统一订阅、API 和接口，它允许团队无缝访问和比较模型。“即时比较人工智能” 功能支持并行评估，帮助企业选择平衡性能和成本的模型。此外，商业计划包括无限的工作空间和协作选项，可以更轻松地在没有技术障碍的情况下扩大运营规模。
Prompts.ai 的 FinOps 工具不仅限于基本的支出跟踪，还提供有关人工智能支出的详细、实时的见解。TOKN 池化系统和实时分析等功能允许企业将固定支出转化为灵活的按需投资。该平台声称可以帮助组织 “将人工智能成本降低98％”，并 “更换35种以上断开连接的工具，同时在不到10分钟的时间内将成本降低95％”。借助精细的使用数据和代币信用体系，人工智能支出变得更加可预测和可管理。
治理是 Prompts.ai 企业产品的核心。该平台确保每一次人工智能互动均可审计，符合监管标准和内部政策。合规监控和治理管理等功能允许管理员执行规则、控制访问权限并维护全面的审计记录。在存储池等工具的支持下，集中式模型管理和安全工作流程使大规模 AI 部署既安全又高效。
人工智能工具已从实验概念发展成为推动企业核心运营的基本系统。最初的学术研究已发展成为先进的平台，支持从自动化客户服务到为大型组织进行复杂数据分析的所有方面。
这一旅程标志着企业将人工智能融入其战略的方式发生了关键性变化。保持领先地位的公司倾向于使用统一的编排平台，这些平台不仅可以提供可衡量的投资回报，还可以确保安全性和合规性。这些进步为企业释放明显的战略优势铺平了道路。
采用企业级 AI 平台带来了几个显著的优势：
通过集中化人工智能运营，企业通常可以显著降低成本并减轻管理负担。允许并排比较模型并提供实时财务见解的工具将人工智能从成本高昂的工具转变为战略投资。凭借这些优势，新兴趋势有望进一步改善人工智能的管理和利用方式。
人工智能编排平台的未来在于进一步简化企业工作流程。统一的系统使人工智能管理变得更加容易，同时提高了成本透明度并加强了治理。这种转变为各种规模的组织无需大量前期投资即可采用可扩展和安全的人工智能解决方案打开了大门。随着这些平台的不断发展，企业可以预测更精细的工作流程优化和财务清晰度，从而巩固人工智能作为战略决策中重要资产的地位。
统一的人工智能平台可以毫不费力地将系统整合在一起，从而提高效率、提高生产力并削减成本。通过将人工智能工具合并到一个有凝聚力的生态系统中，这些平台简化了工作流程，并使整个组织的扩展解决方案更易于管理。
他们还提供 增强的数据控制 和 提高了安全性，尤其是在本地或统一数据框架内实施时。通过整合来自不同部门的见解，这些平台可以做出更明智的决策，鼓励创造力，并支持未来的可持续增长。
大型语言模型 (LLM) 和工作流程编排正在改变企业管理 AI 系统的方式，提高其效率和可扩展性。LLM 擅长处理海量数据集，实现高级自然语言理解，并提供洞察力，从而做出更明智的决策。同时，工作流程编排确保各种 AI 组件协调运行，自动化复杂的流程并最大限度地提高资源利用率。
当这些技术结合在一起时，企业可以简化运营、提升绩效，并实施既能有效扩展又保持实用性的人工智能解决方案。这种协同作用不仅推动了自动化，而且还将运营效率推向了新的高度，使企业能够适应和发展。
治理和合规性对于集成人工智能平台的大型组织起着至关重要的作用，因为他们确保以负责任、合乎道德的方式并在法律范围内使用该技术。这些框架对于最大限度地降低风险、满足监管标准和增强对人工智能系统的信任至关重要。
通过采取强有力的治理措施，企业可以保持监督，有效管理潜在风险，并与不断变化的法规保持一致。随着人工智能采用率的持续增长，这一点变得更加重要。实际上，行业预测表明，到2025年，超过一半的大型企业将依靠人工智能进行合规监控。通过适当的治理，人工智能解决方案可以保持安全、可扩展并与组织的核心原则保持一致。
