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许多企业在人工智能（AI）的探索之路上，常常止步于零散的概念验证或孤立的试点项目，难以实现规模化落地。近日，IBM 推出了一项名为 IBM Enterprise Advantage 的整合解决方案，旨在帮助企业将内部激增却各自为政的 AI 项目串联起来，形成协同效应，从而加速 AI 的规模化应用。
这项服务结合了平台能力与专业咨询，其核心在于帮助企业基于现有的云服务、AI 模型或基础设施，快速构建“AI 就绪”的流程。企业无需推倒现有系统或费心寻找特定技术人才，即可将 AI 能力融入工作流，并在业务范围内规模化扩展智能体应用。
AI 规模化落地的常见障碍：企业债务
为何众多 AI 项目在规模化前便陷入停滞？HFS Research 的研究指出，许多 AI 尝试虽然基于先进模型构建，但往往暴露出阻碍进展的“企业债务”。这包括：,
IBM 咨询全球 AI 集成负责人 Francesco Brenna 表示，IBM Enterprise Advantage正是为了应对这些挑战而生。它建立在 IBM 自身内部 AI 系统的实践经验之上，现已向客户开放。,
“服务即软件”：下一代 AI 部署模式
IBM Enterprise Advantage代表了一种新兴的“服务即软件”交付模式。它并非传统的定制咨询，而是将服务自动化、产品化，像软件一样被治理和交付。这种模式预计在未来十年将形成巨大的市场。
该方案可以灵活部署在 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、IBM watsonx 以及各类开源和闭源模型之上。它提供对预构建智能体应用目录的访问，并包含相关培训，尤其适合拥有复杂系统、面临严格监管或 AI 项目已陷入停滞的中大型企业。,
从试点到规模化：实现可衡量的业务成果
该服务的典型用例广泛，包括客户服务自动化、合规与监管工作流、以文档为中心的流程、供应链优化以及保险理赔管理等行业特定场景。
以一家早期采用的制造公司为例，该方案在其生成式 AI 战略中发挥了关键作用。它不仅帮助公司识别高价值用例并测试原型，更重要的是，促成了领导层围绕整体 AI 战略达成共识，并为未来在安全、受治理的环境中部署 AI 助手奠定了基础。
IBM 的目标是帮助企业从孤立的试点项目，转向规模化、受治理且协调一致的落地执行。通过重新设计端到端工作流、连接零散的数据和上下文、实施企业级控制，企业能够将早期的 AI 探索转化为可衡量的业务成果，真正释放 AI 的规模化价值。
