AI 试点困境背后，为什么编排比模型更重要？
许多企业对生成式AI充满期待，这再正常不过。它们在试点项目上投入巨资，这些项目在实验室环境下往往也确实能取得不错的成果。然而，当这些项目要被真正推广到整个业务中时，进展却戛然而止。
这种常见的问题被称为 “试点停滞”（pilot paralysis）。AI模型本身运作正常，但它却难以从“酷炫的演示”跃升为“真正的生产力工具”。麻省理工学院将其描述为 “生成式 AI 鸿沟”（GenAI Divide）：只有5%的企业AI试点能够真正进入生产环境¹。
根源：数据混乱
而导致这种现象的症结几乎总是一样的：一团糟的企业数据。它们分散在几十个不同的系统里，以多种格式存储，定义也常常不一致。客户信息在 CRM 里，销售数据在 ERP 里，产品资料则在另一个数据库里。甚至连关键定义都不统一。在销售部门，“活跃客户”意味着一件事，而在市场部门，它却代表着完全不同的含义。
当这种碎片化且不一致的数据被喂给 AI 时，结果往往不可靠。AI 可能基于过时信息提出建议，或者因为缺乏完整视角而“幻觉”出答案。这不仅是技术问题，更是重大的业务风险。管理层会对技术失去信任，员工也不再使用它，数百万美元的投资最终闲置，毫无价值。《斯坦福 AI 指数2025》指出：对生成式 AI 的信任必须建立在可靠且可验证的数据之上²。
隐藏的“AI 债务”
更糟糕的是，每一个新的 AI 试点往往都需要临时、一次性的方式去连接数据源。这就产生了所谓的 “AI 债务”（AI Debt）。一张由定制代码拼凑而成的网，既无法维护，也无法治理，更无法扩展。随着时间推移，这些脆弱且无文档的连接会成为创新的阻力，并增加运营风险。《斯坦福 AI 指数2025》的报告显示，在九个行业中有七个，尽管 AI 试点遍地开花，但仍未带来结构性的变革³。
为什么仅靠集成不够
为了突破瓶颈，许多公司转向集成，集成能让 AI 能访问到正确的数据源。集成确实很重要，但这只是第一步。
集成解决的是“连通性”，确保 AI“看得见”数据。但接下来会发生什么，却常被忽视。想象一下，你把 AI 接入了销售数据库。AI 识别出一个高价值客户存在流失风险。在仅有集成的情况下，AI 会生成一份报告。然后，需要有人去阅读、理解，再登录另一个系统手动处理。
这并不是自动化，只是制造了一个新的人工任务。结果是形成了一个个 “AI 孤岛”——智能分散在各个角落，但与真正的业务流程脱节。它们能产出洞见，但这些洞见被搁置，需要人工干预才能发挥作用。结果就是反应迟缓、错失机会、团队普遍受挫。
AI 编排如何弥合鸿沟
编排（orchestration） 衔接了集成之后的环节。它是那个“智能层”，能够将洞察与行动联结起来，掌控整个端到端的流程。
在一个有编排的流程中，当 AI 识别到某客户可能流失时，它不会只是亮红灯，而是会自动完成：
- 向负责的销售代表发送提醒
- 在 CRM 系统中登记一项客户挽留任务
- 准备一封个性化的挽留邮件，等待审核并发送
这就是超自动化（hyperautomation） 的真实表现：跨多个系统的智能化流程无缝运行，无需人工干预。编排让 AI 从被动的分析师，变成主动的业务参与者。麦肯锡强调，具备企业级编排愿景的公司在规模化部署上成功率更高⁴。
为什么干净、统一的数据至关重要
即使很卓越的编排，也无法在劣质数据的基础上成功运行。解决之道在于将关注点从 AI 模型本身转向支撑它的数据。目标是打造一个统一、可信赖的数据源，也就是常说的数据织布（data fabric）。
一个实施良好的数据织布，能确保每个应用和AI模型都使用同样干净、受治理、实时更新的数据。这不仅消除了导致试点停滞的主要障碍，也为未来创新奠定了坚实基础。有了可靠的数据，AI 才能输出契合业务的观点，帮助员工做出更优决策，并发现新的增长机会。
SEEBURGER BIS 平台如何驱动成果
SEEBURGER BIS 平台 从根源上解决了数据碎片化的问题。它作为中央枢纽，连接所有系统，汇聚并按照业务规则清洗数据，从而打造出编排所需的统一数据织布。 与此同时，BIS 平台还提供强大的编排引擎，将AI模型直接嵌入到核心业务流程中。这意味着 AI 生成的洞察能够立刻触发跨多个系统的自动化行动，而无需人工接手或等待。
其业务价值显而易见：
- 从洞察到行动：真正打通 AI 输出与业务执行的最后一公里
- 加速价值实现：显著缩短从试点到落地的周期
- 降低风险、提升回报：确保 AI 投资带来实实在在的效率与增长
结论：从试点到规模化落地
摆脱试点停滞，不是靠更多的实验，也不是增加一个新的集成接口。而是要将干净、统一的数据与智能编排结合起来，实现端到端的流程自动化。
采用这种方法的企业，能够让 AI 从“孤立的技术”转变为驱动业务增长的核心引擎，行动更快、决策更智能、价值实现规模更大。
1 麻省理工学院 NANDA。《商业中的人工智能现状 2025》。马萨诸塞州剑桥：麻省理工学院，2025 年 7 月。
2 Nestor Maslej 等。《人工智能指数 2025 年年度报告》。斯坦福大学以人为本人工智能研究院（Stanford HAI），2025 年 4 月。
3 Nestor Maslej 等。《人工智能指数 2025 年年度报告》。斯坦福大学以人为本人工智能研究院（Stanford HAI），2025 年 4 月。
4 麦肯锡公司。《人工智能现状：组织如何重构以获取价值》。2025 年 3 月。
