采用 IBM 战略，将您的企业转型为 AI+ 企业

企业如何才能有效地转型为人工智能驱动型企业，同时应对各种干扰并确保持续的竞争力？随着新一代人工智能（AI）的变革潜力日益明显，企业必须在运营的各个方面进行调整和创新。成为 “AI +”企业已成为具有前瞻性思维的企业的指导原则。

这需要将人工智能作为一项核心职能融入整个组织，认识到它对产品创新、业务运营、技术基础设施和公司文化的影响。将人工智能作为整个业务生态系统的一个基本方面，对于在当今多变的市场环境中保持领先地位至关重要。

IBM 提供全面的 AI+ 企业转型计划，为企业提供在人工智能驱动的未来蓬勃发展所需的战略指导、技术专长和实践经验。通过利用这些资源，企业可以加速向 AI+ 企业转型，并为增长和创新带来新的机遇。

向 AI+ 企业转型

转型为 “AI+”企业标志着一种战略转变，即优先将人工智能整合到组织的方方面面。这类企业认识到人工智能是业务创新的基石，了解其对产品创新、运营效率、技术基础设施和组织文化的普遍影响。

在 “AI+”企业中，人工智能被无缝融入运营结构，成为所有部门的一流职能。这种整体方法确保了人工智能的采用不是孤立的，而是和谐地融入整个组织。了解与零散实施人工智能相关的风险至关重要，因为在零散实施人工智能的过程中，一些领域拥抱人工智能，而另一些领域则抵制或滞后。这种差异可能导致影子人工智能等挑战，阻碍实现具有凝聚力的人工智能战略。因此，要实现向 “AI+”企业的全面转型，就必须在所有业务职能部门培养人工智能整合文化。

AI+企业回报最大化

拥抱AI+企业模式不仅为企业带来了巨大的经济机遇，也凸显了对人工智能实施进行战略投资的必要性。

根据 GARTNER 的预测，人工智能有潜力为全球各行业带来 3 至 4 万亿美元的经济效益。

这一令人信服的预测迫使企业承认有效利用人工智能所需的必要投资，并特别强调在致力于人工智能计划之前要求获得可观的投资回报（ROI）。

转型为人工智能+企业为客户提供了实现稳健投资回报率的前景，这不仅来自于单个人工智能用例，还来自于大规模部署人工智能解决方案所必需的相关业务和技术能力的增强。数据成熟度高并成功将 AI+ 转型模型嵌入其企业结构和文化的组织将实现比传统方法高出 2.6 倍的投资回报率。

为了满足日益增长的全面人工智能集成需求，IBM 率先推出了 AI+ 企业转型计划。该计划为客户提供定制的业务和技术策略、强大的架构、细致的路线图以及身临其境的实践体验，使他们能够无缝过渡到人工智能+企业。

AI+企业转型驱动业务增长

IBM 在人工智能和混合云解决方案方面的专业知识表明，向 AI+ 企业的转型可加速业务成果的实现。我们的许多客户已经在人工智能领域表现出色，通过采用人工智能+企业转型，他们发现了通过有效大规模部署人工智能解决方案来推动业务增长的活动。

AI+ 企业转型涵盖对整个组织成功进行 AI 集成至关重要的各个领域：

关键用例：识别和实施人工智能驱动的用例，可显着提高业务绩效。
负责任的人工智能技术：以道德和负责任的方式利用人工智能技术来满足业务需求，同时确保公平、透明度和问责制。
数据基础：建立强大的数据基础来推动人工智能计划，确保数据质量、完整性和可访问性。
应用程序创新和现代化：对应用程序进行创新和现代化，以提供无缝的人工智能体验，同时有效处理人工智能请求。
混合云平台：实施无缝集成的混合云基础设施，以根据需要支持人工智能、数据和应用程序。
持续改进管道：构建应用程序、数据和人工智能模型的持续更新、增强和修复的管道，同时通过扫描和合规护栏确保部署保护。
第二天运营：利用人工智能在故障发生前进行预测和缓解，培养一种文化，让员工接受人工智能作为改进工具的价值，而不是担心被取代。
安全、治理、风险和合规性：建立强大的机制来治理人工智能的使用和管理运行人工智能的 IT 资产，确保符合监管要求并防范潜在风险。

战略实施：优先考虑变革性用例

向 AI+ 企业转型的基石是精心识别变革性用例。这一关键步骤涉及尝试各种选项，以找出有望加速投资回报 (ROI) 的高价值用例。一旦确定，这些用例就会迅速转移到整个 IT 领域的生产中，为后续计划奠定基础，并培育持续创新的文化。

AI+企业采用类似于漏斗的系统方法，将识别的用例严格转化为全面的AI企业解决方案。此流程可确保交付、运营、安全和治理领域之间的一致性，促进实现高投资回报率并推动持续的业务成功。

战略技术选择：AI最优部署

在识别用例之后，AI+企业接下来的当务之急是适当的AI技术和架构的战略选择。这一决定通常很仓促，需要采取深思熟虑和细致的方法，以确保与组织目标保持一致。

考虑因素包括：

评估公共基金会模型的需求。
确定是否开发专有模型及其部署位置。
结合现有数据评估检索增强生成（RAG）模型的适用性。
考虑利用现有的通用人工智能模型与定制解决方案和策略进行快速工程、调整或微调。
识别需要本地 GPU 部署的场景。
针对特定用例量身定制的生成式人工智能、预测式人工智能和人工智能编排的利用战略协调。

优化基础设施：利用混合云解决方案

在掌握了人工智能、数据和应用程序的复杂性后，注意力自然会转向确定最佳的部署基础设施。我们丰富的经验表明，这一决定取决于许多因素，并且会随着时间的推移而发生变化，因此需要一个灵活的平台。

采用基于开放技术的混合云平台可以让AI+企业具备做出明智决策所需的敏捷性，同时避免业务运营受到限制。混合云架构具有多方面的优势：

模型训练和调整的灵活性：此功能允许用户在不同的环境中训练和微调大型和小型模型。
推理位置的适应性：此功能支持在本地、私有云甚至边缘设备上执行推理任务，从而确保最佳性能和响应能力。
RAG 架构优化：该技术通过在模型附近运行应用程序，从而减少利用检索增强生成 (RAG) 架构的应用程序的延迟。
遵守数据主权法：通过将人工智能应用程序移动到数据位置，从而最大限度地减少数据迁移挑战，从而促进遵守数据主权法规。
IT与业务互联互通：建立AI+架构，促进IT基础设施与业务运营之间的无缝连接，提升整体效率和协作。

应用程序、数据和人工智能的可持续增强

在精心设计的混合云平台框架内，AI+企业建立管道和工具链，旨在不断改进和交付应用程序、数据和人工智能解决方案。这种持续增强过程的例子如下：

平台管道：这些管道有助于使用 Terraform 和 Ansible 等工具来配置和更新基础设施及相关软件。
应用程序管道：旨在集成和交付创新的人工智能驱动应用程序的代码更新，并对人工智能数字工作者支持的遗留应用程序进行现代化改造。
数据管道：负责处理传入的数据，确保其及时性和准确性，从而保持人工智能使用的数据源的完整性。
AI 管道：这些管道根据漂移和准确性等指标促进 AI 模型的数据摄取、再训练和增强，确保持续优化。

AI+ 企业熟练地驾驭应用程序、数据和 AI 模型的生命周期，确保只部署受信任和批准的 AI 功能。

卓越运营

尽管在人工智能驱动的环境中运行，事件仍然可能发生。然而，AI+企业利用AI来有效提升客户满意度并解决IT挑战。使用适当的工具，此类企业可以显着提高员工的生产力。主要例子包括：

通过自动容量增加来检测和纠正应用程序限制，以确保无缝操作。
提供整个企业的全面可见性和洞察力，实现更高的自动化和预测性维护水平。
通过先发制人地解决安全漏洞来减轻安全威胁，例如采用合规性控制扫描来执行配置标准。

此外，培育拥抱人工智能和投资人才发展的文化至关重要。这种文化鼓励实验和专业知识增长，确保员工有能力利用、评估和加速人工智能计划。

保护和治理人工智能

组织必须建立一个安全且受监管的环境才能成功部署人工智能，特别是高级人工智能模型。下一代人工智能的规模和影响凸显了治理和风险控制的至关重要性。AI+ 企业通过实施强有力的措施来保护、监控和解释 AI 模型以及跨混合云环境的严格治理、风险和合规性控制来解决这些问题。

有效的治理需要将现有的云治理与新的人工智能治理控制相集成，确保与新兴监管框架保持一致，例如 NIST 人工智能风险管理框架、欧盟人工智能法案、ISO/IEC 42001 人工智能管理和 ISO/IEC 23894 人工智能风险管理。对合规性和风险缓解的持续关注确保了人工智能解决方案在企业内负责任和可持续的部署。