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企业人工智能工具正在通过整合工作流程、降低成本和提高生产力来重塑企业的运营方式。管理多个工具通常会导致效率低下，但集中式平台可简化人工智能的采用和治理。以下是针对企业需求量身定制的七种领先的人工智能解决方案：
快速对比:
这些工具解决了工具蔓延、治理和可扩展性等挑战，确保企业能够简化运营并最大限度地提高投资回报率。根据您的特定需求进行选择，例如 AI 编排、数据分析或工作流程自动化。
Prompts.ai 用作 集中式 AI 编排平台 旨在应对企业在扩展 AI 运营时面临的常见挑战。该平台没有兼顾大量订阅和接口，而是通过整合来简化访问流程 35 种顶级语言模型 例如 GPT-4、Claude、LLaMa 和 Gemini，整合到一个简化的界面中。
但是 Prompts.ai 并不止于提供模型访问权限。它充当一个 指挥中心 用于管理 AI 资源，使组织能够并排比较模型性能，高效地分配资源，并全面监督各部门的人工智能使用情况。这种方法可确保与现有工作流程的顺利集成，为企业人工智能创建凝聚力的生态系统。
Prompts.ai 直接与广泛使用的企业工具集成，例如 Slack， Gmail的，以及 Trello，允许团队在不中断当前工作流程的情况下快速采用它。
例如，营销团队可以生成内容，开发人员可以在熟悉的工具中创建代码，同时利用平台的 多模型编排。这使各部门能够测试和使用根据其特定需求量身定制的各种语言模型，从而无需单独部署或额外的 IT 管理。
该平台的战略侧重于将人工智能直接嵌入到人们已经使用的工具中，确保团队可以毫不费力地将人工智能集成到日常运营中，同时高效扩展。
Prompts.ai 专为通过智能资源管理和自动化工作流程快速扩展而设计。通过使用智能任务路由，该平台将请求定向到最高效的模型，从而随着需求的增长优化资源使用。
该平台的 多代理工作流程 同步 AI 模型以处理复杂的项目，确保流畅的可扩展性。缓存和部署优化等功能进一步降低了成本并提高了效率，使企业能够在不影响性能的情况下扩展运营。
添加新模型、用户或团队只需几分钟，而不是几周，这使得它比传统的人工智能部署流程快得多。这个 自动化工作流程系统 使公司能够快速适应不断变化的业务需求并加快部署人工智能解决方案。
Prompts.ai 通过实时洞察所有模型和团队的使用情况、成本和性能指标，消除了人工智能支出中的猜测。这种透明度使企业能够使其人工智能投资与实际使用情况和结果保持一致。
该平台的 即用即付 TOKN 积分系统 取代了固定的订阅费，将成本直接与使用量挂钩。这确保了可预测的支出，并消除了管理多个订阅的财务不确定性。
借助内置的FinOps控件，IT团队可以监控支出，跟踪部门级别的使用情况，并将人工智能成本与业务结果联系起来。这种监督级别使组织能够做出数据驱动的决策，确定成本优化的领域，并最大限度地提高其人工智能投资的回报。
随着企业完善人工智能运营，诸如Domo之类的平台提供了一种无缝的方式，可以在有效管理集中式编排的同时，统一数据见解。
Domo 是一个基于云的商业智能平台，将传统分析与尖端的人工智能功能融为一体。这种组合使组织能够跨部门做出明智的、数据驱动的决策。它实时处理和可视化来自数百个来源的数据，提供全面的业务运营视图。凭借自动异常检测、预测分析和自然语言查询等功能，Domo 甚至允许非技术用户通过简单的对话工具探索复杂的数据集。通过集中运营，Domo 为数据分析领域带来了类似的效率。
Domo 的突出优势之一是它能够连接各种现有系统。通过其庞大的图书馆 预建连接器，它与1,000多个数据源无缝集成，包括流行的平台，例如 销售部队、SAP、甲骨文和微软动力。
该平台的Magic ETL工具简化了数据准备和分析，使IT团队和非技术用户都可以使用它。此外，Domo的移动优先设计确保用户（从高管到现场团队）可以在任何设备上获得见解。可视化会自动针对各种屏幕尺寸进行优化，而不会影响可用性或数据准确性。
Domo 的云原生架构支持快速扩展，无需额外的基础设施即可满足不断增长的数据需求。该平台动态调整计算资源以保持稳定的性能，从而确保轻松实现可扩展性。
部署时间从 30 到 90 天不等，这要归功于预先配置的行业模板和自动数据建模，可加快实施速度。常见用例（例如销售分析、财务报告和运营仪表板）可以快速启动并运行。通过允许组织将其数据保留在现有系统中，同时对统一分析进行分层，Domo 无需进行漫长的数据迁移项目，从而可以立即产生价值。
Domo 优先考虑企业级治理 基于角色的访问控制 以及详细的审计记录。管理员可以实施精细的访问级别，以确保用户只能看到与其角色相关的数据。
该平台符合主要监管框架，包括SOC 2 II类、GDPR、HIPAA和FedRAMP，使其成为医疗保健、金融和政府等具有严格数据监管的行业值得信赖的选择。 数据沿袭跟踪 全面了解数据如何通过系统移动，从其来源到最终可视化。
实时监控会自动标记不一致或异常情况，在潜在问题影响决策之前提醒数据管理员注意潜在问题。此外， 数据认证工作流程 确保主题专家在与更广泛的团队共享数据集之前对其进行验证，从而增强对见解准确性的信心。
Domo的定价基于用户许可证而不是数据量，随着企业扩展分析能力，可提供可预测的成本。这消除了对与数据存储或处理相关的意外开支的担忧。
该平台还包括用于资源监控和自动成本优化的工具，可帮助组织充分利用其投资。IT 团队可以跟踪许可证使用情况、微调资源分配，并通过详细分析证明投资回报率，从而确保运营效率和财务清晰度齐头并进。
Moveworks提供的人工智能助手，旨在无缝连接各个部门的企业系统，包括IT、人力资源、财务、工程和销售。通过简化工作流程和加强跨部门协调，该解决方案可帮助企业提高运营效率，为进一步探索的进展奠定基础。
微软 Power Automate 无需大量的编码知识即可实现自动化，从而简化业务工作流程。它包括旨在与SAP ERP系统（例如ECC和S/4HANA）无缝集成的高级连接器，允许企业直接访问SAP数据和功能。
SAP ERP 连接器支持标准身份验证方法，使其能够调用标准 BAPI 和自定义 RFC，同时提供动态输入/输出架构。此功能通过启用自动化工作流程增强了 SAP 系统的功能。通过与其他人工智能工具集成，它可以满足特定的企业需求并扩展现有系统的价值。
随着我们继续探索用于管理复杂工作流程的工具，Apache Airflow 作为一个功能强大的开源平台脱颖而出，专为协调复杂的人工智能和数据管道而设计。最初开发者 爱彼迎，此后，它已成为开展大规模人工智能业务的企业的首选解决方案。
Apache 气流的用途 有向无环图 (DAG) 定义工作流程，允许用户以编程方式安排、监控和管理任务。这种结构对于机器学习管道、ETL 流程和自动数据转换特别有用。与传统调度器不同，Airflow 可精确控制任务依赖关系和故障处理——这对于需要严格执行顺序的人工智能工作流程至关重要。
Apache Airflow 的优势之一是它能够与现有企业系统无缝集成，从而简化跨不同平台的操作。拥有大量的库 预建的操作符和挂钩，Airflow 可连接到 200 多个系统，包括 AWS、谷歌云、微软 Azure、数据库、消息队列和监控工具。
例如，典型的人工智能管道可能会从 Salesforce 提取数据，使用 Apache Spark 进行处理，在上面训练模型 Kubernetes，然后将结果部署到生产数据库。Airflow 跨平台管理这些依赖关系，通过内置重试机制确保平稳执行。
该平台的 休息 API 增强了其灵活性，使团队能够从外部系统触发工作流程或将Airflow嵌入到自定义应用程序中。这样可以更轻松地将 AI 模型训练计划与业务需求或合规性要求保持一致。
Apache Airflow 专为扩展而构建。它使用诸如CeleryExecutor或KubernetesExecutor之类的执行器，动态预置资源，例如用于任务的容器，以处理波动的工作负载，而无需空闲基础架构。
为了快速部署，Airflow 支持 容器化环境 通过 Docker 和 Kubernetes Helm 图表等工具。这使企业能够在短短几个小时内启动具有高可用性和负载平衡的生产就绪实例。
该平台还提供 动态 DAG 生成，使工作流能够根据配置文件或数据库条目以编程方式创建。此功能特别有助于管理不同业务部门的数百个类似的人工智能训练管道或数据处理任务，从而节省时间并提高运营效率。
Apache Airflow 包含满足企业严格的治理和合规需求的功能。每项任务执行、重试和配置更改都会记录在其元数据数据库中，这对于遵守 SOX、GDPR 或行业特定法规等框架的组织来说是非常宝贵的。
该平台支持 基于角色的访问控制 (RBAC)，允许管理员分配查看、编辑或执行特定工作流程的精细权限。这可确保敏感的人工智能模型或数据流程保持安全，同时授权用户保持必要的访问权限。
此外，Airflow 数据谱系跟踪 帮助企业了解数据如何通过管道流动，为影响分析和监管报告提供帮助。通过其插件架构，Airflow与外部治理工具集成，简化了合规工作流程并确保了透明度。
Apache Airflow提供了详细信息 资源利用率指标 通过其 Web 界面和监控集成，让企业能够了解各种工作流程中的计算成本。任务级执行统计数据突出显示了可以优化 AI 训练或数据处理操作以节省资金的领域。
该平台的 SLA 监控 当工作流程超过预期执行时间时，功能会提醒团队，帮助避免因流程效率低下造成的成本超支。此外，Airflow 支持 资源配额 以及任务并发限制，确保工作流程不会给基础设施带来过大的压力。
在前面讨论的协调和管道管理的基础上， EZ集成 简化系统连接，同时保持严格的治理。这个云原生集成平台可以无缝连接不同的系统，而不会影响安全性或合规性。
ezIntegrations的与众不同之处在于它使用生成式人工智能来简化数据流，同时确保每一步的合规性。
ezIntegrations 消除了数据孤岛，实现了各种企业系统的顺畅连接。借助包括云端、本地和混合设置在内的部署选项，组织可以满足数据驻留要求并在高度监管的行业中有效运营。该平台还整合了ESG数据，简化了合规性报告。这种集成水平使企业即使在复杂的环境中也能快速高效地扩展。
ezIntegrations的云原生架构在设计时考虑了可扩展性，可确保各种规模的组织保持一致的性能。其灵活的部署选项和优化的性能使其无需进行重大基础架构更改即可轻松处理不断增加的数据量和系统复杂性。这种适应性在数字化转型工作或快速增长时期尤其有价值。尽管该平台可以扩展以满足不断增长的需求，但它仍然优先考虑强有力的治理。
ezIntegrations提供了一套全面的治理和合规工具，以满足企业需求。该平台具有内置的安全功能，可防范网络威胁并确保遵守HIPAA、GDPR和SOC 2等法规。通过加密、审计日志和基于角色的访问控制来保护数据，从而提供透明度和安全的管理。生成式 AI 可提高数据流效率，同时保持合规性。通过将可扩展性与严格的监管要求相结合，ezIntegrations 支持针对企业需求量身定制的统一、安全的人工智能生态系统。
Asana AI Studio通过将高级人工智能功能集成到企业级运营中，将项目管理提升到一个新的水平。该平台旨在通过智能自动化和更顺畅的协作为团队提供支持，可简化任务管理并提高工作流程效率。它还可以毫不费力地与各种企业系统连接，确保信息和流程的无缝流动。
Asana AI Studio的突出特点之一是它能够轻松地与其他企业应用程序集成。其灵活的 API 可实现顺畅的数据同步和自动化工作流程，无需手动更新。这样可以确保所有关键工具中的项目信息保持最新状态，从而节省时间并减少错误。
Asana AI Studio 建立在云原生基础上，旨在与您的组织一起成长。它的架构支持可扩展性，使其成为扩展团队的可靠选择。该平台还提供高效的部署流程和用户友好的入职流程，使团队能够快速优化其项目管理实践并与更广泛的人工智能工作流程目标保持一致。
安全和监督是Asana AI Studio的核心。该平台保护敏感数据，同时简化用户权限管理。它还包括监控资源使用情况的工具，使组织能够在扩大规模时控制成本。这种治理和成本监督的结合确保了平衡的增长和效率方法。
为企业选择合适的人工智能工具首先要了解每个平台如何满足您的需求。以下是主要功能、集成能力、可扩展性、治理、用例和定价的并排比较，以帮助您做出明智的决定。
每种工具都有自己的优势。 Prompts.ai 得益于其即用即付的TOKN信用体系，在管理不同人工智能模型的同时控制成本的企业大放异彩。 微软电源自动化另一方面，它非常适合深深嵌入微软生态系统的组织，可提供与微软365的无缝集成。
对于以数据为中心的企业， Domo 凭借其强大的数据可视化和商业智能功能领先。同时， 阿帕奇气流 为具有技术专业知识的团队提供无与伦比的灵活性，通过其开源框架控制工作流程和扩展参数。
可扩展性 因平台而异。Prompts.ai 和 Asana AI Studio 等云原生选项可简化扩展，减少基础设施管理的麻烦。相比之下，Apache Airflow 迎合了需要精确控制扩展和性能的组织，使其成为自定义设置的首选。
在定价方面，Prompts.ai 的基于使用量的模型确保您只为实际使用量付费，这可以为工作负载波动带来显著的节省。微软Power Automate为每位用户提供直接的定价，而Apache Airflow的开源性质将重点转移到基础设施和维护成本上。
选择正确的工具取决于您的技术要求、现有的技术堆栈和主要目标。大量投资微软产品的企业可能从 Power Automate 中受益最大，而那些优先考虑人工智能多样性和成本效率的企业则应考虑 Prompts.ai。每个平台都提供集成、可扩展性、治理和定价的独特组合，以有效满足企业的人工智能需求。
为企业选择合适的人工智能工具取决于它们能否很好地满足您的需求 互操作性， 可扩展性， 合规，以及 成本效率。尤其是互操作性，可确保您的 AI 工具、团队和系统作为一个凝聚力的单位运作。
我们介绍的七种工具分别适合不同的企业优先事项。对于与微软生态系统息息相关的组织来说， 电源自动化 提供与微软 365 的无缝集成。同时，专注于数据洞察的公司将不胜感激 Domo 因为其先进的可视化功能。如果管理多个 AI 模型至关重要， Prompts.ai 凭借其可访问超过35种领先的语言模型和基于使用量的TOKN积分，可以将成本降低多达98％，从而脱颖而出。
在定价方面，结构很重要。像这样的平台 Prompts.ai 使用基于消费的模式，确保您只为实际用量付费。对于那些喜欢固定成本的人，可以选择像 微软电源自动化 提供按用户定价，而开源解决方案，例如 阿帕奇气流 无需许可费即可提供灵活性。
企业的技术专长和目标也应指导您的决策。拥有熟练技术团队的公司可能擅长定制 阿帕奇气流，而那些寻求用户友好的云原生解决方案的人可能会倾向于诸如此类的平台 Asana AI 工作室 要么 Prompts.ai 便于快速部署和易于使用。
归根结底，整合和同步现有系统对于最大限度地提高人工智能投资至关重要。无论是通过以下方式实现 IT 支持自动化 Movewor，使用编排数据管道 阿帕奇气流，或者使用以下方式管理不同的 AI 部署 Prompts.ai，理想的平台是可以补充您当前的工作流程并随着您的增长而扩展的平台。
专注于您的主要挑战——无论是控制成本、集成系统还是自动化流程——并使之与所审查工具的优势保持一致。立即选择合适的人工智能平台将使您的组织做好准备，以有效地适应未来的发展。
Prompts.ai 通过提供一个，简化了企业 AI 管理 集中式集线器 它汇集了超过 35 种顶级语言模型，包括 GPT-4、Claude、lLaMa 和 Gemini，所有这些模型都集中在一个安全的界面中。这种简化的方法消除了管理多个工具的麻烦，使企业可以毫不费力地处理各种模型。
该平台提供 高级控制选项，使管理员能够为特定团队自定义模型和功能访问权限，同时确保合规性并保持完全可见性。其直观的模型切换功能无需进行复杂的基础架构调整，从而节省了时间和资源。Prompts.ai 专为大型组织的需求而构建，可提高运营效率并适应企业的特定需求。
在为企业选择 AI 工具时，首先要评估其 兼容性 用你当前的系统及其能力 规模 随着您的业务增长。一个易于使用、经济实惠且足够灵活以满足您不断变化的需求的工具应该是您的首要任务。
寻找可交付的解决方案 精度高，可靠 表演，并报价 自定义选项 以适应您的特定工作流程。平稳集成对于简化操作和提高生产率至关重要。通过关注这些要素，您可以选择一种工具，该工具不仅可以支持您的目标，还可以为您的业务带来可衡量的结果。
人工智能工具的定价方式会显著影响企业处理开支和预算计划的方式。 基于使用量的定价模型 可能会带来挑战，因为成本会随着使用量的增加而波动，从而使财务规划变得不那么简单。相比之下， 基于订阅或许可证的定价 提供更高的稳定性，使公司能够更有效地预测支出和评估回报。
一种较新的方法， 基于结果的定价，越来越受欢迎。该模型将成本与可衡量的业务结果挂钩，使公司能够在扩展其人工智能能力的同时提高支出效率。它确保根据交付的价值进行付款，而不仅仅是使用量。
