企业人工智能正在经历一场严重的发展危机：虽然 95% 的公司已经投资了人工智能解决方案，但只有 1% 的公司达到了实施成熟度。更令人担忧的是，95% 的生成式人工智能试点项目都以失败告终，放弃率在短短一年内从 17% 猛增至 42%。
问题出在哪里？人工智能孤岛正在破坏该技术的变革潜力。本文将探讨人工智能协同框架如何彻底改变企业的人工智能整合方法，将昂贵的投资转化为可持续的竞争优势。
2025 年，企业正面临着专家们所说的"人工智能悖论"：创纪录的投资伴随着极高的失败率。根据标准普尔全球市场情报公司（S&P Global Market Intelligence）的数据，42%的公司在投入生产之前就放弃了大部分人工智能计划，这一比例与2024年的17%相比有了毁灭性的增长。
麦肯锡的研究显示，超过 80% 的企业在生成式人工智能方面的投资并没有对息税前利润（EBIT）产生切实的影响。主要原因包括
据《信息周刊》（InformationWeek）报道，员工每周有近 20% 的工作时间是在互不关联的系统间搜索零散信息。
人工智能协同框架代表了从传统技术集成到真正运营和谐的根本性范式转变。这种方法不是将人工智能视为一系列孤立的工具，而是创建一个智能生态系统，让人工智能系统积极协作，放大彼此的能力。
根据《首席信息官》杂志的研究，最佳方法是结合两种类型的人工智能：
垂直人工智能（特定系统）
横向人工智能（跨企业）
研究发现，最有前途的创新之一是利用数据流平台统一企业人工智能代理。这种方法
Gartner Hype Cycle 2025将人工智能 TRiSM（信任、风险和安全管理）确定为一项关键技术，包含四个层次的技术能力，可支持所有人工智能用例的业务政策。
从传统部门到跨职能 pod的演变正在彻底改变企业协作。这些小型、灵活的团队将销售、营销、产品和客户成功结合在一起，取得了卓越的成果。
UPS成功实施了网络规划工具 (NPT)，无缝整合了取货和送货系统。成功的关键是什么？该工具增强了人工决策，而不是取而代之，在人类工程师和人工智能系统之间形成了一个持续的学习循环。
谷歌健康展示了跨职能整合如何产生非凡的效果，它与放射科医生、临床医生和研究人员合作开发了用于乳腺癌诊断的人工智能工具，其效果明显优于传统方法。
微软报告称，加拿大农业信贷部通过 Microsoft 365 Copilot 为 78% 的用户节省了大量日常工作时间，其中 35% 的用户每周节省的时间超过一小时。
NTT DATA 实现了令人印象深刻的自动化水平：IT 服务台的自动化率高达65%，某些订单工作流程的自动化率高达100%，展示了系统性人工智能集成的潜力。
在实施任何解决方案之前，绘制贵组织当前的人工智能状况图至关重要：
麻省理工学院的研究提供了明确的指导：从专业供应商处购买人工智能工具的成功率约为67%，而内部构建的成功率仅为三分之一。
小处着手，大处着眼
根据IBM 的数据，从整体角度看问题的组织在开发方面的投资回报率要高出 22%，在 GenAI 集成方面的 投资回报率 要高出 30%：
德勤报告指出，回报率最高的领域包括
Informatica CDO 洞察 2025》研究报告指出了主要障碍：
使集成变得复杂的一个新现象是 "影子人工智能"--员工在未经授权的情况下使用人工智能工具。Harmonic Security 公司揭示，员工经常绕过授权的业务工具来使用更灵活的解决方案，从而造成重大的治理风险。
IBM 2025 年首席执行官研究》显示，首席执行官们认为组织孤岛之间缺乏协作是创新的主要障碍。未来三年，31% 的劳动力需要接受再培训。
2025 年被一致称为"人工智能代理年"。据IBM报告，99% 的企业开发人员正在探索或开发人工智能代理。这些自主系统代表了人工智能协同框架的自然发展。
凯捷预计会出现 "超级代理"--多个人工智能系统的协调者，可优化它们之间的互动，是向统一商业智能发展的最后阶段。
Gartner预测，到 2029 年，代理人工智能将在没有人工干预的情况下自主解决80% 的常见客户服务问题，从而将运营成本降低 30%。
首先要全面评估当前人工智能的分散性：
获胜组织将50-70% 的时间和预算用于数据准备。这包括
实施人工智能治理框架，其中包括
组建团队，其中包括
麻省理工学院 NANDA的研究结果很明确：倾向于从专业供应商处购买解决方案，而不是内部开发，因为内部开发的成功率要低得多。
与通常的直觉相反，麻省理工学院发现，最大的投资回报率来自后台自动化，而不是销售和营销工具，因为目前超过 50% 的投资集中在这两个领域。
国际商业机器公司（IBM）建议采取一种全面的方法，考虑以下因素
数据流平台正在成为一种重要的技术解决方案，可提供
最佳做法包括实施可提供以下功能的中间件：
运行效率
财务影响
决定的质量
采用和参与
许多组织都在为设计上不具备互操作性的遗留系统而苦恼。解决方案包括
组织阻力是实施综合人工智能系统的常见挑战。有效的解决方案包括
BigID显示，69% 的组织认为人工智能数据泄漏是一个主要问题，但 47% 的组织没有实施具体的控制措施。
基于代理的人工智能是人工智能协同框架的自然演进。IBM将代理式人工智能定义为使用 LLM、机器学习和 NLP 数字生态系统执行自主任务的系统，而无需持续的人工监督。
Tredence报告称，目前使用生成式人工智能的公司中有 25%将在 2025 年启动代理人工智能试点，到 2027 年，采用率将翻一番，达到50%。
然而，Gartner警告说，由于成本上升、商业价值不明确或风险控制不足，到 2027 年底，40% 以上的代理人工智能项目将被取消。
兰德公司的研究指出了失败的五大原因：
成功的组织具有共同的特点：
该行业在人工智能整合方面拥有特殊的专长，许多机构都在尝试使用通用案例来建立信心并完善风险和控制模型。
医疗保健领域的跨职能人工智能成果尤为可观，不仅提高了诊断准确性，还缩短了诊断时间。
集成人工智能正在改变供应链管理和质量控制，一些机构报告称缺陷率降低了 30%。
2025 年是企业人工智能的关键转折点。如果企业继续将人工智能视为一系列孤立的工具，就会发现自己在竞争中处于越来越不利的地位。
人工智能协同框架不再是一种选择，而是一种战略需要。研究表明，实施集成方法的公司跨职能效率提高了 25-40%，而那些保持孤岛状态的公司则以创纪录的速度失败。
现在的问题不再是您的组织是否会采用人工智能，而是您的人工智能系统能否学会像人类团队一样有效地协同工作。未来属于那些认识到人工智能的真正潜力不是来自单个系统，而是来自它们在整个企业中的和谐互动的人。
人工智能协同框架是企业实施人工智能的一种战略方法，它强调人工智能系统之间的整合与协作，而不是孤立的部署。它包括三个关键组成部分：用于信息共享的 "洞察高速公路"（Insight Highways）、用于决策一致性的 "决策一致性协议"（Decision Coherence Protocols）以及用于相互增强人工智能能力的 "能力放大"（Capability Amplification）。
根据组织规模和现有系统的复杂程度，成本差异很大。不过，成功的组织会将 50-70% 的预算和时间分配给数据准备工作。IBM 报告显示，采用整体方法的组织比分散实施的组织投资回报率高出 22-30%。
典型的实施路线图为 18-24 个月：6 个月用于审计和试点，6-12 个月用于逐步扩展，6 个月以上用于优化和过渡到基于代理的人工智能。德勤报告指出，大多数组织认识到，他们至少需要一年时间来解决投资回报率和采用方面的难题。
根据 Informatica 的数据，前三大障碍是：数据质量和准备（43%）、技术成熟度不足（43%）和技能短缺（35%）。其他障碍包括对组织变革的抵制、管理和安全问题，以及对取得成果的时间不切实际的期望。
麻省理工学院的研究清楚地表明：从专业供应商处购买人工智能工具的成功率约为 67%，而内部构建的成功率仅为三分之一。这对于金融服务等高度受监管的行业尤为重要。
关键指标包括：提高跨职能效率（目标：25%-40%）、减少搜索信息的时间（目前占每周工作时间的 20%）、各部门见解的一致性以及人工智能投资的实际投资回报率。德勤报告显示，74% 的先进举措达到或超过了投资回报预期。
德勤确定了三个领先领域：客户服务和体验（74% 的积极投资回报率）、IT 运营和基础设施（69%）以及规划和决策（66%）。在跨职能整合方面，医疗保健和金融服务领域的成果尤为显著。
影子人工智能是指员工未经授权使用人工智能工具。与其完全阻止它，不如实施以下措施：主动发现正在使用的工具，根据具体使用情况进行风险评估，制定兼顾安全性和生产力的治理政策，以及逐步迁移到经过批准的企业工具。
人工智能协同框架侧重于现有人工智能系统之间的集成与协作，而代理人工智能则代表着向完全自主系统的演进。代理人工智能通常被视为人工智能协同的终极目标，即集成系统发展成为能够独立规划和行动的自主代理。
从人工智能协同效应的坚实基础开始：集成系统、稳健治理和优化流程。Gartner 预测，到 2028 年，33% 的企业软件应用将包括基于代理的人工智能。通过实施广泛的治理框架、员工培训和针对自主系统的安全协议来做好准备。
主要风险包括：成本上升（42% 的项目因此而放弃）、数据安全和隐私问题、组织变革阻力，以及过度依赖技术而缺乏足够的人力监督。BigID 报告称，55% 的组织没有为遵守人工智能法规做好准备。
本文基于对麻省理工学院、麦肯锡、Gartner、德勤、IBM 和其他领先人工智能机构等权威来源的广泛研究。所有链接和引文截至 2025 年 9 月。
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