超越演示:彌合人工智慧執行差距

- 來自 CEO 的辦公桌

為什麼治理是人工智慧領域最新的殺手級功能!

全球各地的組織都在嘗試使用人工智慧工具和助手來自動化任務並改善決策。麥肯錫公司最近的一項全球調查發現,88% 的公司表示已在至少一項業務職能中使用人工智慧。

然而,在這份熱情之外,一個新的挑戰也正在浮現——許多人開始意識到的「人工智慧執行鴻溝」。儘管實驗十分普遍,但只有少數組織能夠將人工智慧活動轉化為持續的業務成果。

教訓越來越明顯:演示很容易,執行上卻很複雜。

事實上,大多數組織在採用人工智慧的過程中都會經歷三個階段:

  • 實驗,即團隊測試能力的實驗; 
  • 試點項目,其中部分工作流程實現了自動化;以及 
  • 在生產環境中,人工智慧在嚴格的治理和問責制下運作。

人工智慧執行差距是指前兩個階段與第三階段之間的距離。

畢馬威在《2026年全球科技報告》中的研究進一步證實了這一點,報告顯示,只有極少數人工智慧計畫能夠成功從試點階段過渡到生產階段。造成這一差距的並非人工智慧本身的不足,而是缺乏相應的營運基礎設施。

在任何技術週期的早期階段,人們的注意力都會集中在那些顯而易見的東西上——令人印象深刻的演示和新功能。但一旦企業將技術投入生產,其他方面的特質就開始變得重要: 可靠性、問責制 以及 治理。

這就是我們設計 Vtiger NextGen 的原因: 治理優先架構在 NextGen 中,治理是平台的基礎屬性,而不是開發後新增的合規層。 

可擴展人工智慧的治理原則

為了使智慧代理在企業內部安全運行,三個原則至關重要。

  • 可審計性設計:在成熟的人工智慧系統中,黑箱是一種隱患。智能體採取的每一個行動都必須可追溯、可驗證,並能向業務利害關係人解釋清楚。
  • 受控執行:應賦予代理人有限的自主權,使其在明確定義的權限和組織約束範圍內行事。
  • 上下文完整性:智能體的智慧程度取決於其能夠可靠存取的資料。在統一的平台上運行,而非使用分散的工具,可以確保人工智慧決策基於業務的真實狀況。

Vtiger NextGen 的設計目標是在生產環境中發揮性能,而不僅僅是贏得演示。

 
 

案例分析

 
 

法國電子產品製造商 Selha Group 為航空航太、國防和電信等產業提供服務,他們需要比 ERP 系統更好的方法來管理客戶關係。 

透過實施 Vtiger CRM,該公司集中管理了客戶數據,簡化了詢價和銷售流程,並提高了對銷售機會的可見度。 

這有助於銷售團隊更快地回應客戶需求,並更有效率地管理提案。

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