為什麼人工智慧整合在企業IT領域停滯不前
為什麼人工智慧整合在企業IT領域停滯不前
人工智慧不會破壞系統，它只會暴露出已經存在的問題
一位開發者在r/AI_Agents 子版塊發文講述了他們團隊嘗試將人工智慧整合到舊版 ERP 系統中的經歷。從技術上講，整合成功了；但隨後幾乎導致系統崩潰。整合過程涉及將人工智慧模型嵌入現有系統，這需要強大的技術能力來確保無縫運行並避免中斷。
大多數讀過這篇文章的IT領導者並不感到驚訝，反而覺得他們的困境被理解了。在英國，61%的組織表示，遺留技術債正在阻礙人工智慧的整合（Boomi 2024年資料整合狀況報告）。這在很大程度上解釋了為什麼這麼多項目在投入生產之前就停滯不前。
模型本身很少成為問題。團隊遇到的問題是多年累積的複雜性：資料分散在多個系統中，整合點脆弱，架構從未承載過如此巨大的負載。有效的AI整合工作依賴高品質的資料和技術能力才能取得有意義的成果，因此資料品質是成功的關鍵挑戰。這部分內容往往在規劃階段被忽略，卻決定著專案最終是能夠擴展規模還是悄悄消失。如果執行得當，成功的AI整合可以透過自動化日常任務來優化效率並支援業務成長，從而節省時間和成本。
人工智慧整合失敗的原因就在於接縫處。
關於人工智慧整合的討論往往圍繞著幾個相同的問題：選擇哪種模型、哪個供應商、哪個平台。這些問題固然重要，但並非大多數專案真正遇到困難的地方。
更棘手的問題在於如何讓人工智慧在它所依賴的企業架構中生存下來。傳統系統並非為跨多個領域、快速變化、上下文密集型、機器驅動的交互而設計；它們的設計初衷是可靠地完成特定任務，而且在很長一段時間內，這都足夠了。有效的系統整合以及將人工智慧嵌入現有工作流程對於確保人工智慧功能無縫融入業務運營至關重要。
受控演示可以驗證概念，但它無法模擬實際工作流程、不完整的文件、過時的依賴項以及企業環境中那些難以改變的隱性問題。單獨來看簡潔的項目，一旦涉及真實使用者和真實資料，往往會迅速變得複雜。人工智慧整合服務可以透過提供針對特定行業工作流程量身客製的點對點解決方案，幫助管理這些複雜性。
Reddit 上的貼文真實地記錄了那一刻。團隊並非有意製造混亂，而是想做一些有用的事情。他們發現，人工智慧不會製造出脆弱性，而是會發現它。如果架構存在薄弱環節，新的智慧層會將其揭露出來。人工智慧整合後，需要持續監控，以確保系統長期保持準確性、可靠性，並與業務目標保持一致。
Reddit 上的貼文真正想表達的是關於人工智慧系統整合的問題
從業者在網路上討論這些問題的方式很有意思；沒有人把它們包裝成轉型故事。他們描述的是差點失敗的整合、無人能妥善管理的工具，以及那些看起來一切順利，直到真正投入實際營運才暴露出問題的專案。
r/CIO論壇上的一個文章描述了一個 SaaS 產品組合，其中包含 14 種不同的 AI 工具，但卻沒有可靠的方法來衡量哪些工具真正有效。單獨來看，每種工具可能對某些人來說都很有用；但它們組合在一起，卻造成了比之前更難管理的治理問題。
一位開發者在r/LLMDevs 論壇上描述了三家不同公司中類似的生命週期：高管觀看演示後，團隊爭相尋找用例，概念驗證在獨立環境下運行良好，但當真正使用者參與進來後，情況就發生了變化。專案規模縮減，甚至徹底消失。這篇貼文最引人注目的一點是，技術本身從來都不是問題所在；失敗的原因在於責任歸屬不清、成功指標不明確、使用者不信任成果，以及整合複雜性被嚴重低估。
少數最終成功實施的專案都有一些共同點：真正的跨團隊協作、明確的責任劃分，以及在問題出現之前就引入的領域專業知識。組成合適的團隊能夠確保人工智慧解決方案具有相關性、影響力，並能有效滿足組織的需求。關鍵在於基礎，而非功能。
在r/ArtificialIntelligence 子版塊中，一個討論不斷回到同一個問題：為什麼這麼多 AI 專案最終都無法投入生產？從評論來看，情況大致是如此。通常來說，想法本身是合理的；問題在於技術棧尚未準備好。資料孤島，整合層的所有權模糊不清，只有當連接所有環節的工作量開始拖慢整個流程時，人們才會意識到其重要性。為 AI 專案設定清晰的目標至關重要，這不僅能確保其與業務營運保持一致，還能獲得組織內部的支援，從而成功實現 AI 整合。
要將人工智慧整合到您的系統中，關鍵步驟包括定義目標、選擇合適的工具、組織資料、訓練模型以及將其實施到業務工作流程中。
遺留系統也是故事的一部分。
傳統系統常常被不公平地指責為諸多問題的罪魁禍首。事實上，許多傳統系統穩定可靠、易於理解，並且是企業日常營運的核心；問題不在於它們的存在，而是它們最初的設計並非為了適應高度互聯、人工智慧驅動的環境。人工智慧系統整合對於將人工智慧功能嵌入現有業務營運和工作流程至關重要，它能夠透過將其改造為更具適應性和智慧性的平台來增強傳統軟體的功能。
這種區別至關重要，因為它會改變解決方案的最終形式。全面替換方案成本高昂、耗時漫長，且本身也存在風險，因此對大多數企業而言，更現實的做法是優化現有系統周圍的環境，使其更易於連接和管理，通常是透過引入整合平台來實現客戶體驗的現代化，而無需替換原有系統。在現有摩擦之上疊加人工智慧只會增加摩擦，而底層架構仍需要能夠承受其帶來的壓力。
Reddit 上的 ERP 系統案例並非個案，更像是預演。舊系統雖然仍在運行，但人工智慧精準地暴露了其脆弱、緩慢和文件不完善之處。這種暴露令人不安，但如果組織願意採取行動，它也將大有裨益。有效的 AI 整合依賴可擴展的基礎設施來處理不斷增長的資料量和計算需求，以及高品質的資料，因為 AI 系統的有效性很大程度上取決於其訓練資料的品質。
最終，人工智慧的整合透過從複雜的資料模式中提供可操作的見解來增強決策能力，從而實現更明智的商業策略。
人工智慧的蔓延正成為新的影子資訊科技。
企業技術堆疊不斷累積，每增加一項新功能，都會留下技術縫隙；久而久之，這些縫隙就會成為拖慢企業營運速度的罪魁禍首。隨著企業面臨資料量不斷增長和複雜性日益增加的挑戰，人工智慧整合服務對於將人工智慧嵌入業務運營至關重要，它能夠確保解決方案的可擴展性，從而處理不斷擴展的資料集和即時分析。
r /LLMDevs上的討論指出了問題的根源：當人工智慧的採用是由高階主管指令而非深思熟慮的策略驅動時，團隊最終會四處尋找用例來證明投資的合理性。每個團隊都只專注於自身面臨的問題，卻沒有人考慮整體狀況。一個組織內使用十幾種人工智慧工具聽起來很極端，但這種情況正在變得司空見慣。
當工具分散時，治理就更難實施；當每項功能都分散在技術堆疊的不同角落時，使用者體驗也會受到影響。使用這些工具的人不僅需要它們能夠正常運行，還需要它們能夠融入組織現有的營運模式。功能強大的工具本身並不能解決這個問題——關鍵在於它們所處的環境。人工智慧只有完全整合到核心業務營運中才能發揮最大價值，從而提升決策水準、營運效率和業務成長。
重度人工智慧使用者可體驗到 Pull Request 吞吐量提升 5 倍，72% 的工程師表示，人工智慧產生的程式碼可帶來 10% 至 25% 的生產力提升。然而，人工智慧產生的程式碼也可能引入安全漏洞，因此需要嚴格的人工審查。人工智慧整合還可以透過自動化耗時任務大幅降低機會成本，使企業能夠將人力資源重新分配到策略性舉措和創新上。
平台層對人工智慧整合至關重要
企業技術堆疊不斷累積，每增加一項新功能，就會留下一些空白；久而久之，這些空白就會成為拖慢整體速度的罪魁禍首。平台層改變了這種局面，它並非取代現有功能，而是為組織提供一個穩定的基礎，讓人工智慧得以真正運作。
這種模式並不陌生：新增一個工具，新增一個整合點，環境的管理難度就比以前略有增加。問題的答案不在於工具層面，而是其下層架構，也就是決定人工智慧能力能否在整個企業範圍內可靠運作的架構。
Liferay 的方法正是基於這個前提。它並非將 AI 附加到各個遺留系統並寄希望於連接能夠穩定，而是提供了一種API 優先的無頭架構，將 ERP、CRM 和後台平台整合到一個統一的管理環境中，而無需替換這些系統。整合的複雜性找到了一個真正為此而生的歸宿。
治理機制應融入架構設計之中，而非事後補救：基於角色的權限、稽核追蹤、集中式身分管理。當人工智慧工具開始從多個來源提取資料時，控制誰能看到什麼資料的框架已經存在；而對於大多數仍在探索資料所有權的組織而言，這套框架與整合本身同樣重要。
使用者體驗層面才是真正體現實際差異的地方；人工智慧功能可以直接嵌入人們已經使用的入口網站、企業內部網路和麵向客戶的平台中，無需學習新的介面，也無需切換情境。人工智慧出現在工作發生的地方。
可組合性意味著架構無需隨著範圍的擴大而每次都重新建構。最初只是某個工作流程中一個專注的AI功能，可以擴展到其他管道和使用者群體，而無需回溯底層架構。對於大多數企業而言，這比從零開始建立要可靠得多。
人工智慧整合中的治理
大多數組織都將治理視為整合工作進行中之後才需要解決的問題。但到那時，資料流已經建立，存取模式已經形成，漏洞也已根深蒂固。在運作的系統中後期增加控制措施遠比從一開始就建立控制機制困難得多。 IBM 發現，一家年營業額達 200 億美元的企業每年因人工智慧違規行為損失約 1.4 億美元，其中約一半的損失歸因於治理漏洞。
缺乏系統級可視性，組織建構的投資組合就無法掌控。真正的問題不在於採用哪個框架，而是在出現問題時誰來負責——例如模型偏離軌道、顯示錯誤資料或產生無法解釋的輸出結果。這類討論在系統上線前進行遠比上線後容易得多。
成功整合人工智慧的最佳實踐和建議
techUK援引研究表明，到2035年，人工智慧有望為英國GDP貢獻5500億英鎊，但這只有在企業不再局限於實驗階段，而是真正將其融入業務運營的情況下才能實現。成功的專案往往都以明確的商業目標為起點，將人工智慧嵌入核心運營，並及早建立相應的治理機制和技能提升體系。
這通常意味著：
- 從業務成果出發，而不是從工具出發。
- 將人工智慧嵌入核心工作流程，而不是輔助專案。
- 在規模擴大之前就建立治理機制，而不是在問題出現之後才建立。
- 對團隊進行技能再培訓，使技術能夠被理解、信任和有效利用。
這就是能夠創造勢頭的AI和只會增加噪音的AI之間的區別。
關於人工智慧整合的真正教訓
從Reddit貼文中得出的最重要結論並非人工智慧太難，而是人工智慧很誠實。它能準確地展現你的架構究竟有多強或多弱。人工智慧整合在提升效率方面發揮著至關重要的作用，它能幫助企業實現任務自動化並增強人工智慧的效能，從而簡化營運流程並減少人工幹預。
取得進步的組織並非總是擁有最先進工具的組織；它們往往是那些做了不那麼引人注目的工作的組織：清理遺留連接、減少系統蔓延、建立人工智慧真正能夠運作的基礎架構。自動化資料輸入或程式碼分析等重複性任務，可以幫助新員工理解陌生的程式碼庫，加快入職速度，進而進一步提高團隊效率。
目前整個產業或許正處於低谷，但走出困境的關鍵並非在於尋找更好的模式，而是有意識地解決現有環境尚無法支援的問題。此外，人工智慧的整合能夠透過提供個人化互動來提升客戶體驗，並能預測潛在的部署失敗，同時還能在DevOps環境中實現基礎設施管理的自動化。
指導
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常見問題解答
什麼是人工智慧整合？為什麼它難以實現？
人工智慧整合是將人工智慧功能與組織現有的系統、資料和工作流程連接起來的過程，旨在確保輸出結果有用、可控且可靠。人工智慧整合工作包括將人工智慧模型嵌入現有系統，以分析資料、自動化任務並產生見解。預測分析是一項關鍵應用，它使組織能夠分析歷史資料並預測未來結果，從而支援主動決策。利用客戶資料並了解使用者行為對於人工智慧驅動的個人化和提升客戶參與度至關重要。
人工智慧廣泛應用於客戶服務自動化領域，例如聊天機器人和虛擬助手，而生成式人工智慧正在改變商業策略和創新。數位轉型是人工智慧整合的主要目標，旨在提升營運效率並推動組織變革。人工智慧系統能夠透過自然語言處理技術處理和產生人類語言，從而為聊天機器人和即時通訊工具提供強大支援。
物聯網 (IoT) 透過提供人工智慧 (AI) 可用於預測性維護和流程自動化的資料流發揮著重要作用。 AI 整合可應用於客戶服務自動化、預測分析、流程自動化、自然語言處理和物聯網等多個領域，以增強系統的適應性和創新性。在醫療保健領域，整合 AI 的診斷分析工具可輔助病患評估、預約安排和計費，充分展現了 AI 的變革性影響。
預測性維護利用物聯網感測器和運行日誌中的資料來分析設備健康狀況並預測潛在故障，尤其是在製造業和能源產業。人工智慧可以透過聊天機器人提供量身客製的產品推薦和全天候支援，從而將轉換率提高 15% 至 25%。透過分析歷史資料和即時資料，人工智慧模型可以預測未來客戶的需求和偏好，使企業能夠主動調整產品和服務，並提升客戶參與度。在企業環境中，這主要困難於這些環境最初的設計並未考慮人工智慧。資料通常分散在通訊不良的系統之間，整合層的所有權不明確，而且建立跨使用者群體負責任地部署人工智慧所需的治理框架也需要時間。模型本身很少成為瓶頸。
在整合人工智慧之前，我們是否需要替換現有的舊系統？
不一定。對大多數企業而言，最實際的做法是創建一個位於傳統系統之上的整合和體驗層，而不是取代它們。這樣，人工智慧功能就可以利用現有資料和流程，而無需事先進行全面的現代化改造。最終，對於某些特定係統而言，替換或許是合理的，但這很少是企業所擔心的必要條件。
數位體驗平台如何支援人工智慧整合？
將 AI API 直接連接到系統即可獲得相應的功能。而數位體驗平台則提供了一個可管理、可控的層，透過該層，可以跨使用者、通路和用例一致地交付這些功能。該平台負責處理週邊問題——與其他系統的整合、存取控制、個人化、分析以及體驗層本身——因此 AI 整合無需單獨重新開發所有這些功能。
Liferay能否將人工智慧與我們現有的CRM和ERP系統整合？
Liferay 以 API 優先的連接性為核心設計原則，這意味著它可以與各種企業系統整合，包括常見的 CRM 和 ERP 平台，以及透過 API 或既定整合模式公開資料的自訂或傳統應用程式。其無頭架構意味著，無需替換或大幅修改底層系統，即可透過 Liferay 管理的介面呈現這些系統中的資料。
文章來源：https://www.liferay.com/blog/category/why-ai-integration-stalls-in-enterprise-it
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