埃森哲与Anthropic本周早些时候宣布扩大合作伙伴关系,这一消息所传达的意义远不止是又一个AI供应商联盟。该合作计划培训30,000名埃森哲员工使用Claude和Claude Code,这种合作模式指向了企业AI战略的新方向。随着环境变得更加复杂和相互关联,那些在全球组织内部架构和集成AI系统的公司正变得与构建模型本身的AI实验室一样重要。
今天的企业面临着庞大的模型生态系统、快速演变的治理要求和不断加深的人才短缺。在这种情况下,咨询公司正成为能够将这些要素整合在一起的核心经纪人。对于首席信息官而言,埃森哲与Anthropic的合作可能预示着企业AI的下一个阶段,这个阶段将以集成有效性、有意义的流程重新设计和必须谨慎管理的新形式合作伙伴依赖为特征。
核心问题在于,集成商是企业AI挑战的解决方案,还是会引入新的复杂性层面的风险。
AI集成商的价值论证
企业AI项目正在达到一个拐点。虽然模型变得越来越强大,但组织通常难以突破概念验证阶段。MIT Nanda的《2025年商业AI状况》报告中,研究人员审查了300多个公开披露的AI项目,并对52个组织的153名高级领导者进行了调查。他们发现,尽管在企业AI上投资了300亿至400亿美元,但95%的组织从其AI试点项目中获得零回报。即使试点项目成功,这些收益也可能在生产环境中蒸发,因为遗留系统、不一致的数据管道和不明确的治理结构创造了模型无法补偿的复杂性。
Expert.ai全球AI战略和解决方案总监Quentin Reul表示,企业经常高估生成式AI开箱即用的能力。"基础模型本质上是概率性的,"他指出;它们在生成内容方面表现出色,但当组织期望它们产生精确的分析或预测输出时就会出现问题。他还看到太多团队从技术而不是具体需求开始,导致试点项目展示了能力却没有解决实际的业务问题。
"其中一个因素是害怕错过机会,"他说。"高管层要求不惜一切代价采用AI,这导致了浪费的努力,因为团队试图找到一个可以用技术解决的问题。"
这种雄心和运营现实之间的差距正是集成商获得突出地位的地方。Ferraro Consulting首席执行官兼创始人、The Digital Analyst首席数字分析师John Santaferraro表示,他看到集成商进入这一角色是因为企业假设他们在尝试自然语言界面后就知道如何使用AI,但然后他们很少在改变流程或提升团队技能方面投入足够深入的投资。
"大多数用户从未超越最基本的用途:更快地完成旧流程,"他说。这种行为创造了集成商处于有利地位来填补的技能差距。
为什么人才缺口推动新的依赖关系
随着AI支出加速,企业人才储备继续落后。埃森哲决定对数万名顾问进行Anthropic模型的再培训,说明了所需技能提升的规模;很少有组织能够在内部培养这种能力。因此,首席信息官更加依赖集成商来提供从模型评估到应用程序开发再到工作流程重新设计等一系列能力。
Reul说,最早的绊脚石往往是基本的AI素养。员工必须理解符号AI、机器学习、生成式系统和预测分析之间的区别——不是作为理论构造,而是作为塑造哪些用例可行的实际区别。没有这种素养,组织会误判模型能做什么并为失望做好准备。他说,许多早期项目失败不是因为技术不够,而是因为团队将AI应用到不合适的问题上。这就是外部帮助可以提供重要支持的地方。
Santaferraro指出了实现AI素养的一个主要挑战:认为自然语言界面使AI变得简单的行为假设。他解释说,人们使用它的方式就像与人交谈一样,这让他们相信自己已经掌握了它。实际上,制作有效提示、验证输出和围绕AI生成的结果构建可靠工作流程需要更多的复杂性。他说,这种易用性和理解深度之间的差距是企业在早期阶段应该依赖外部合作伙伴的原因之一。
"成为AI的学生而不是AI技术的专家,"Santaferraro说。"雇佣或培训人员成为技术专家,这样你就可以专注于学习更多关于其他公司(特别是你所在行业)正在做什么的事情。理解AI能做什么比了解它是如何工作的更重要。"
需要导航的新供应商三角关系
埃森哲与Anthropic的消息反映了供应商格局的更广泛演变。企业不能再将AI采购视为技术供应商和买家之间的双方关系。相反,出现了三方动态关系。
Santaferraro警告说,这个三角关系创造了新的风险,特别是"在AI项目的早期,当组织试图识别最佳用例、部署正确的技术、启动新项目并将第一批项目投入生产时"。
如果集成商有偏好的模型生态系统或战略联盟,客户可能会被微妙地或直接地推向特定的架构路径。这些早期的用例和工具选择可能决定企业未来几年的发展轨迹,因此第一次明智选择至关重要。
Santaferraro建议寻找在组织垂直市场具有经验证经验的咨询合作伙伴,并具有交付AI项目的记录。这种组合有助于确保他们能够识别正确的初始用例并安全地指导第一个项目投入生产。咨询公司与AI实验室的正式合作伙伴关系也可以表明它已经投资了有效AI部署所需的技能。尽管如此,首席信息官应该仔细评估这些集成商,看看他们的经验是否符合组织的需求。
首席信息官现在应该做什么
随着集成商影响力的上升,首席信息官必须制定长期战略,确保这些合作伙伴关系推动进步,而不会减少内部能力或架构自主性。Reul鼓励组织在早期阶段建立足够的内部专业知识和AI素养来主导战略。实际上,这意味着能够记录不同的用例并评估数据的可用性、所需的努力和可能的投资回报率,以便确定优先考虑哪个用例。
"这将使团队拥有问题的所有权,同时利用外部帮助来实施,"他解释说。
Santaferraro同意AI技能建设的重要性,建议首席信息官将早期咨询参与视为技能建设时刻而不是外包功能。
"最好将第一个项目用于知识转移,"他建议。"与咨询合作伙伴紧密合作,确保你的团队正在学习技巧,并能够在后续项目中更独立地运作。"
两人都强调,企业必须拥有其长期AI架构,即使他们依赖合作伙伴来构建它。最成熟的组织将把集成商视为内部开发的加速器,而不是替代品,确保随着AI成为业务的基础,组织仍然牢牢控制着自己的方向。
Q&A
Q1:AI集成商是什么?为什么现在变得重要?
A:AI集成商是指那些专门帮助企业架构和集成AI系统的咨询公司。由于企业面临庞大的模型生态系统、快速演变的治理要求和人才短缺,这些集成商正成为能够将复杂技术要素整合在一起的核心经纪人,帮助企业突破概念验证阶段。
Q2:为什么95%的企业AI项目没有回报?
A:根据MIT的报告,尽管企业在AI上投资了300-400亿美元,但95%的组织从AI试点项目中获得零回报。主要原因是企业高估了生成式AI的开箱即用能力,缺乏AI素养,从技术而非实际需求出发,以及在生产环境中遗留系统和治理结构的复杂性。
Q3:企业如何选择合适的AI集成商合作伙伴?
A:专家建议寻找在企业所在垂直市场具有经验证经验的咨询合作伙伴,并有交付AI项目的成功记录。同时要评估咨询公司与AI实验室的正式合作关系,确保其具备有效AI部署所需的技能,但要仔细评估他们的经验是否符合组织的具体需求。
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