使企业数据为治理、分析和生成性 AI 工作负载做好 AI 准备
当今的企业正面临一个新的转折点。尽管人工智能的前景已得到广泛认可，但人工智能的实践、其所需条件以及如何应用仍处于萌芽阶段，并且仍在不断发展，因为人工智能不可避免地会挑战所有业务职能的创新。
数据资产碎片化、治理要求和政策不均衡、成本上升以及可能造成的劳动力严重中断，所有这些都会减缓或阻碍人工智能的普及。研究表明，早期采用人工智能的项目举步维艰，麻省理工学院媒体实验室的报告显示，在所有受访的试点项目中，高达 95% 的试点项目都以失败告终。
本白皮书介绍了企业 AI，这是第四代数据平台框架，旨在弥合全面采用 AI 所面临的差距。 企业人工智能 是一种增量且可扩展的架构，旨在增强而不是取代现有的企业基础设施和系统。
企业 AI 围绕四大核心功能——自动分类器、智能分析、数据治理和 AI 语义——构建，通过在核心层融合和嵌入 AI 就绪数据，丰富生成式 AI 的功能。最终，企业 AI 打造了一个安全可靠的开放、联合且可定制的数据平台，加速 AI 的采用，并优化跨多云平台的总体拥有成本。
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关于作者：
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约翰·奥特曼 在企业应用和云基础设施方面拥有 30 多年的经验。他目前是 Solix Technologies, Inc. 的执行主席以及 Minds Inc. 的联合创始人兼主席。 -
苏雷什·马尼 作为 Solix Technologies 的工程副总裁兼首席 AI 架构师，我领导企业 AI 平台的开发，帮助企业实现 AI 原生化。凭借 20 年的 IT、产品管理和 AI 经验，我专注于以数据为中心的 AI、代理 AI 和多代理系统，为制药、医疗保健、电子商务、物流和金融等行业提供可扩展的行业解决方案。
