人工智能项目失败了？美国经济成功的秘诀：受控人工智能如何改变竞争格局。

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发布日期：2025年10月31日 / 更新日期：2025年10月31日 – 作者：Konrad Wolfenstein

人工智能项目失败了？美国经济成功的秘诀：人工智能管理如何改变竞争格局——图片来源：Xpert.Digital

美国大型企业托管人工智能解决方案的现状与前景

公司没有人工智能专家？这种趋势表明，即使没有专家，也能做到。

人工智能不再是未来技术，而是早已成为现实的关键竞争因素，尤其对美国的大型企业而言更是如此。然而，人工智能的实施面临着巨大的挑战：缺乏专业知识、成本飙升、复杂的安全要求，以及难以成功地将人工智能项目从试点阶段扩展到实际应用。许多项目在真正产生任何附加值之前就失败了。

这正是托管式人工智能解决方案的用武之地——一种战略方法，企业将人工智能应用的整个生命周期，从开发、运营到维护，外包给专业的外部合作伙伴。这样一来，企业无需组建昂贵的内部专家团队，就能获得尖端技术、成熟流程和可预测的成本模式。对于美国企业而言，这不仅仅是一条捷径：在数字化转型快速发展的背景下，它是确保创新、安全和合规的必要之举。

本文探讨了美国经济中托管式人工智能的现状和未来前景。我们阐释了该术语的内涵，以及它所带来的具体优势——从可扩展性到合规性——并特别指出“蓝图”模型为何被视为颠覆性变革。此外，我们还分析了典型的应用案例，以及在复杂的组织结构中实现可持续实施所面临的挑战和战略成功因素。

为什么托管式人工智能解决方案对大型企业至关重要

如今，托管式人工智能解决方案对美国的大型企业结构具有怎样的意义？

近年来，托管式人工智能解决方案对美国大型企业的重要性日益凸显。它们不仅能提高效率，还能在几乎所有层面带来显著的战略发展。尤其是拥有数千名员工的复杂组织，在实施人工智能计划时，面临着如何实现高效、可扩展、安全且可控的挑战。托管式解决方案的优势在于，企业无需自行构建人工智能专业知识体系或长期聘用专职人员。相反，他们可以依靠专业的外部合作伙伴和平台运营商来负责人工智能环境的开发、运营、维护和监控。

原因一方面在于数字化转型带来的压力，以及将人工智能等创新技术全面、安全地融入业务流程的需求，而不仅仅是选择性地应用。大型企业的数据结构和工作流程尤为复杂且相互关联，它们可以从管理型方案中获益，例如降低技术准入门槛、实现可预测的成本模式，以及通常情况下提高合规性。同时，在美国，此类方法既能紧密整合行业最佳实践，又能遵守全球（以及国家）数据保护和安全标准。

什么是托管式人工智能解决方案？它们之间有何区别？

托管式人工智能解决方案究竟是什么？它们与其他人工智能方案有何不同？

托管式人工智能是指由专业服务提供商提供人工智能应用整个生命周期的服务，涵盖从概念构思、实施到维护和后续开发的各个环节。与纯粹的“DIY”或内部开发模式（企业自行开发和运营人工智能）不同，托管服务合作伙伴或平台提供商会承担大部分运营任务，提供基础设施、模型、监控、合规性和更新，并确保系统的可扩展性。托管式方法既可以涵盖单个人工智能解决方案（例如语音或图像处理），也可以涵盖全面的企业平台。

与其他人工智能项目相比，主要区别在于：

人工智能开发和运营任务的外包
使用预构建组件和最佳实践
即使没有庞大的数据科学部门或团队，也能高效工作。
持续支持，包括支持、更新和与监管要求的协调

在美国，面向大型企业的托管式人工智能解决方案已日趋成熟，尤其以基于云的模块化平台形式呈现。IBM、微软、谷歌等行业领导者以及DataRobot、C3.ai、 Unframe等专业供应商提供量身定制的解决方案，其产品组合涵盖从行业特定人工智能应用到企业级自动化套件的广泛领域。

大型企业采用托管式人工智能解决方案的优势

对于美国的大型企业而言，托管式人工智能解决方案的主要优势是什么？

对于规模庞大、结构复杂的公司而言，托管式人工智能解决方案可提供诸多直接和间接的优势，远远超出单纯的技术获取途径：

可扩展性和实施速度

托管式人工智能能够快速扩展流程和数据分析，使其覆盖庞大的用户群体、多样化的数据源和多个应用领域。企业可以避免因内部资源限制而造成的瓶颈，并更快地部署人工智能模型。这项能力是一项关键优势，尤其是在美国市场，因为上市时间和创新周期是至关重要的竞争因素。

运营和连续性

与孤立的AI项目不同，托管解决方案可以作为永久组件集成到现有的IT和业务环境中。企业可以受益于持续的支持（开发、运营、监控），并避免因运营不稳定或模型更新中断而带来的风险。

成本控制和资源优化

托管模式通常采用按使用量计费或合同约定固定服务费的方式。大型企业可以比自行开发成本更低、更准确地计算成本，还能避免代价高昂的招聘失误或IT资源过度采购。尤其是在预算周期和首席财务官主导的成本控制至关重要的美国，这种透明度能够有效规避创新项目中常见的成本陷阱。

合规性和监管安全

托管式人工智能解决方案从一开始就将行业特定和区域合规性因素纳入考量。托管服务提供商必须考虑数据保护法规（包括《加州消费者隐私法案》(CCPA)）、金融、制药或能源等行业的特定要求以及国际标准。这有助于大型企业避免在执行监管要求时出错，并保护其免受法律责任风险的影响。

获取最佳实践和不断更新的知识

人工智能领域正在快速发展。托管式人工智能服务提供商与研究机构、行业标准和创新网络紧密相连，并将最新见解融入到企业解决方案中。大型企业几乎可以自动获得最新的工具、方法和应用程序，而无需经历自身的开发周期，从而从中受益匪浅。

安全可靠的基础设施

在美国市场，托管式人工智能还意味着可以访问高度安全的云基础设施、网络安全专业知识以及监控和备份策略。对于数据安全要求高的公司，例如国防、医疗保健或工业物流行业的公司，尤其受益于数据和模型保护责任明确由指定专家承担这一事实。

蓝图式管理人工智能解决方案：原理和特色

什么是蓝图管理型人工智能解决方案？它们有哪些独特之处？

“蓝图式托管人工智能解决方案”是指一种服务模式，其中标准化的、经过验证的解决方案架构作为企业实施的起点。平台提供商无需为每家公司从零开始开发，而是提供针对典型用例（例如，预测模型、日常流程自动化、客户服务中的文本和图像分析、支付交易中的欺诈检测）的预构建结构，这些结构可以模块化地进行调整并集成到各个公司的环境中。

蓝图基于最佳实践、跨行业参考架构以及众多项目的实践经验。其重点在于：

更快、风险更低的实施
在引入新的人工智能应用方面保持一致性
从一开始就满足常见的安全和合规要求
模块化扩展性和适应性

美国市场领导者提供蓝图概念，有时针对特定行业（医疗保健、物流、汽车、零售、银行），并且通常是大型人工智能平台的一部分。该解决方案支持人工智能的结构化、分阶段引入，从单个业务部门到跨部门整合。

下载 Unframe 的《2025 年企业 AI 趋势报告》

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Unframe AI 网站：《2025 年企业 AI 趋势报告》可供下载

Blueprint 托管式人工智能：快速启动，安全扩展——避免供应商锁定，以及托管式人工智能的成功策略

蓝图管理型人工智能对大型企业的优势

Blueprint Managed AI 解决方案为大型企业提供了哪些具体优势？它们与传统的管理模式有何不同？

虽然传统的托管式人工智能解决方案通常采用更个性化、基于项目的方法，但蓝图可以为大型公司带来明显的效率提升：

减少实施时间和精力：预构建的解决方案组件无需重新设计，只需稍作调整即可采用。
最大限度降低项目和集成风险：根据以往多次实施的经验，潜在的错误和中断来源已经得到解决。
提高可比性和透明度：基准数据、性能标准和预期结果甚至可以在项目开始之前就提供给公司。
增强可扩展性：调整通常是模块化的，可以动态扩展以适应不断增长的公司规模或新的业务领域。
开箱即用的合规性：CCPA 或 HIPAA 等美国特定法规已纳入蓝图规则集，这为大型组织提供了法律确定性。

尤其是在美国，公司通常拥有非常不同且快速增长的运营部门，蓝图解决方案可以降低人工智能实施的复杂性，并提供统一的开发基础。

美国经济中托管式和蓝图托管式人工智能解决方案的应用领域

在美国，托管式人工智能（特别是 Blueprint 托管式人工智能解决方案）最常用于哪些业务领域和行业？

应用领域广泛，反映了美国经济的异质性。特别相关的应用领域包括：

客户服务和客户体验

人工智能聊天机器人、智能联络中心、自动化工单处理和用于识别客户需求的预测分析已成为美国市场的标准应用。托管服务负责这些系统的运营管理、模型维护和扩展。蓝图则提供预构建的模块，涵盖整个客户旅程流程。

供应链管理与物流

托管式人工智能解决方案尤其在美国工业和零售业中得到应用，用于优化和预测仓储、补货控制、运输规划和供应链分析等领域。这些方案侧重于与企业资源计划 (ERP) 系统、物联网传感器和实时数据分析的集成。

金融与银行

自动化欺诈检测、风险评估、信用检查和合规性监控是人工智能在美国金融市场的典型应用。托管式人工智能解决方案可确保可扩展性和安全标准，而蓝图模型则支持产品快速上市和监管合规。

生产和工业自动化

利用托管人工智能技术，机器集群联网、状态监测、预测性维护和过程自动化等功能正日益普及。蓝图为各个行业领域提供预配置的模型和集成方案。

人力资源和人力资源部

大型企业通常以托管服务的形式运营自动化候选人预选、技能差距分析、员工流动预测和员工管理工具。这些蓝图能够快速集成到现有的人力资源系统中，并为不同规模的公司提供可定制的模型。

医疗保健和制药

托管式人工智能提供人工智能支持的诊断、患者管理、治疗结果预测模型以及护理流程管理。其蓝图包含合规性概念（HIPAA）、行业特定安全标准以及与医疗数据源的接口。

零售和电子商务

产品推荐、购物车分析、库存优化和销售预测是人工智能的经典应用领域。托管式人工智能解决方案实现了美国众多零售系统的标准化集成，并满足了其高增长潜力。蓝图提供模块库，可帮助企业快速拓展新市场和渠道。

国防、能源和基础设施

在美国，托管式人工智能正日益广泛应用于关键基础设施领域。其应用包括交通流模式识别、能源消耗优化、漏洞分析和监控。Blueprint 托管式人工智能解决方案提供预配置系统，可实现快速扩展并符合安全法规。

美国大型企业在管理型人工智能解决方案方面面临的挑战

美国大型企业在实施和运营托管人工智能解决方案时通常会面临哪些挑战？

尽管托管式人工智能解决方案具有诸多优势，但也带来了一些特殊的挑战，这些挑战在美国大型企业中尤为突出：

内部协调与变革管理

实施托管式人工智能平台需要跨部门协调。部门内部的阻力、目标分歧以及管理层缺乏认可都可能延缓项目进度。变革管理和制定全公司范围的人工智能路线图是成功的关键因素。

数据质量和数据集成

托管式人工智能的有效性取决于公司内部数据的可用性、质量和一致性。美国大型公司通常拥有异构的数据环境，包含孤立的系统（遗留系统）和不同的数据格式。在许多情况下，即使是托管式模式，全面的数据清洗和集成也是人工智能项目成功的先决条件。

对外部合作伙伴的依赖和供应商锁定

托管式人工智能意味着将任务（在某些情况下甚至是控制权）转移给外部供应商。尤其是在美国，存在供应商锁定风险，因为大型企业通常会选择特定的供应商平台来处理核心流程和数据，这使得日后更换供应商的成本高昂或耗时费力。

数据保护和监管调整

即使托管服务提供商考虑到了美国的具体法规，数据保护和安全措施的实施仍然是一个敏感问题。企业必须明确定义人工智能如何访问敏感数据以及采取了哪些保护机制，尤其是在法律框架不同的跨国运营中。

规模化挑战和技术发展

随着人工智能技术的进步，最初选择的托管解决方案可能会达到其技术极限。灵活的可扩展性、与新技术的互操作性以及对市场变化做出动态反应的能力，是大型企业选择解决方案的关键标准。

大型企业管理型人工智能解决方案的战略成功因素

美国大型企业如何才能战略性地、成功地实施人工智能管理解决方案？哪些因素至关重要？

托管式人工智能解决方案的成功很大程度上取决于几个相互关联的因素：

明确战略目标

大型组织在实施人工智能之前应该制定明确的目标，概述他们希望通过人工智能实现的目标——例如，提高效率、降低成本、创新、竞争优势或合规性。

选择合适的服务提供商

评估和选择托管服务合作伙伴至关重要。评估标准包括技术专长、行业经验、合规性、安全标准以及针对特定应用领域的解决方案蓝图。

员工参与和培训

为确保人工智能技术的接受度和应用，必须制定全面的培训和信息宣传计划。内部人工智能倡导者、跨部门工作组以及积极主动的沟通是实现可持续实施的关键成功因素。

灵活性和持续发展

企业不应依赖僵化的托管解决方案，而应选择具有开放接口、可模块化扩展的自适应平台。美国市场的特点是技术快速变革，因此人工智能解决方案的灵活适应性至关重要。

数据战略和IT治理

公司范围内的协调数据战略，包括治理准则（数据安全、访问、质量保证），对于受管人工智能环境的性能和法律合规性至关重要。

美国大型企业人工智能管理的未来趋势

未来美国大型企业在托管人工智能领域有哪些发展趋势？

美国市场托管式人工智能解决方案的未来发展呈现出以下几个趋势：

人工智能日益融入大型企业的所有核心和支持流程，尤其是通过“人工智能原生”平台的普及。
将蓝图进一步发展为涵盖公司多个职能领域的综合性人工智能生态系统。
将人工智能专业知识转向流程自动化、智能监控、实时分析和自学习系统
应更加重视将生成式人工智能和大型语言模型纳入托管服务中（例如，在文本处理、知识管理、自动化等领域）。
将合规性和治理要素的扩展作为托管服务提供商的独特卖点——尤其是在美国监管力度加大和国际扩张的背景下。
增加混合模式（托管服务和内部开发相结合），以兼顾公司内部的创新速度和控制力。

管理型人工智能是美国大型企业取得成功的关键因素

如何概括托管式人工智能解决方案和蓝图在美国企业市场中的作用？

在美国，托管式人工智能解决方案是大型企业数字化转型的重要催化剂。它们能够提升效率、扩展规模并促进创新，同时确保合规性、成本控制，并加快新型人工智能应用的上市速度。Blueprint 托管式人工智能为希望依赖成熟、可扩展且行业优化的模块的企业提供了一种战略稳健、低风险的方法。尽管仍存在一些挑战，尤其是在变更管理、数据集成和供应商锁定方面，但这些托管方案能够帮助企业以高效、安全和可持续的方式充分发挥人工智能的潜力，从而在竞争激烈的美国经济中取得成功。