如今的公司知道如何推出人工智能原型，但大多数公司在必须将其连接到信息系统、向数百个用户开放并保证其可靠性时遇到更多困难。扩大规模需要能够持久的技术、人力和组织基础。
POC 不一定为扩大规模做好准备
您是否想看看人工智能是否能够在给定的环境中产生有用的响应？一个 POC 可能就足够了。不幸的是，它对您解决部署相关问题的用处不大。 AI系统会支持多职业、不完善的数据和可变的体量吗？当AI犯错时谁来干预？
Bpifrance Le Lab 于 2025 年 6 月发表的研究衡量了这一差距。如果 58% 的中小企业和中型企业管理者认为人工智能是一个生存问题，那么它的集成通常仍然局限于个人使用或实验。这些特权条件在日常工作中消失了。
生产的开始也暴露出阻力。人工智能可以修改任务、质量标准或决策责任。探索阶段必须接受失败，不能给人随意尝试的印象。我们必须快速识别误区，衡量团队的吸收能力并调整节奏。人的维度显然很重要，但它无法纠正错误的数据库。
准备数据并打破应用程序孤岛
与任何管理工具一样，有效的人工智能首先取决于可访问、可靠和易于理解的数据。此外，在选择模型之前，绘制来源图、识别其所有者并确定哪些信息是权威的非常重要。
在许多公司中，有用的数据分布在 ERP、CRM、HRIS、共享文档和业务应用程序之间。 通常，重复、不兼容的格式和其他不完整的历史记录已经使报告变得复杂。插入这个集合的人工智能永远不会恢复一致性，最坏的情况是它只会更快地传播错误信息……
为了有效，你的工作必须注重标准、质量和交流。谁产生数据？谁纠正一下？保存多久？哪些用途被授权？
设计人工智能系统时，需要明确其目的、来源和安全措施。加密、权限、可追溯性和最小化必须成为该项目的一部分。
这个关节精确地对应于 SQORUS – 人工智能咨询和集成，它结合了支持功能的转变、集成、数据管理和变更管理。其方法旨在集中资源并构建可用的存储库。
一旦建立了这个基础，该模型就找到了它应有的位置。
LLM的选择不应占用整个项目
然而，虽然这一模型仍然很重要，但它仅代表服务的一个组成部分。其性能在很大程度上取决于上下文、数据、业务规则和应用的控制。
专注于“最好的法学硕士”会使公司陷入快速依赖。托管性能、价格和条件正在迅速变化。这就是为什么 一个健康的架构应该能够比较多个模型并替换一个模型，而无需重建应用程序。
你的评估标准必须从业务出发：可接受的错误率、响应时间、每次操作的成本或节省的时间，因为通用基准永远不会告诉你系统是否理解你的合同、尊重你的规则或知道如何在信息丢失时停止。此外，这种自由度直接取决于架构。
设计一个可以进化的架构
旨在扩展的架构将业务用途、编排、数据和模型分开。它汇集了身份验证、日志记录、文献研究和工具调用。
它还必须管理版本。模型、提示、文档基础或规则的更改可能会修改结果。因此，您必须保留历史记录、测试更改并监控质量、延迟和消耗。
这 与 11 个实验室一起定制人工智能开发 是集成到 IS 和生产设计逻辑的一部分。其RAG、代理和多代理系统架构是为日常使用而设计的解决方案，存在安全性、成本和可用性问题。
Eleven Labs 的首席全栈 JS/AI 开发人员 Fabien Pasquet 解释道：“ 在十一实验室，我们看到主要的挑战不再是开发人工智能模型，而是在公司中可持续地部署它。这包括设计合适的架构、集成到现有的信息系统中并准备必要的条件以随着时间的推移开发用途。 »
因此，进化架构有助于扩展用途……但它也增加了错误的范围。因此，安全和治理必须同步进步。
生产前组织安全和治理
向生产的过渡必须系统地从系统、数据和负责人的清单开始。每个用例都必须有业务发起人、技术所有者和升级规则。
NIST AI RMF 框架围绕四个功能组织这种管理：治理、映射、测量和管理。它提供部署后监控、用户反馈、恢复程序、人工干预以及在必要时删除系统。
在实践中，您需要控制访问、保护机密、记录请求并定义需要人工验证的情况。然后应通过有关错误、成本和不当响应的警报来跟踪绩效。
治理还必须组织采用。 “ 如果模型的技术掌握至关重要，那么人工智能的可持续产业化首先依赖于稳健的数据治理和量身定制的人力支持的构建。如果高性能工具被最终用户拒绝或由孤立且不可靠的数据提供支持，那么它就毫无价值。现有 IS、业务流程和变更管理之间的协调是向生产过渡的真正加速器。 » SQORUS 报价。
在项目团队之后谁将把这个系统带入生活还有待观察。
汇集开发和发展人工智能的技能
人工智能的工业化汇集了架构师、数据工程师、开发人员、MLOps 或 LLMOps 专家、安全专家、律师、业务和支持经理。
业务发起人仍然对产生的价值负责，产品所有者优先考虑开发，技术团队监控服务、数据和成本，变更管理观察实际用途并提出阻力。
这个组织自然需要技能的转移。 如果您过于依赖服务提供商而无法理解模型、流程和事件，那么您将很难扩展用途。因此，必须在部署之前规划文件、培训和职责。这样做的一个优点是，这种准备还可以避免想要立即概括所有内容。
分阶段工业化，先测后扩
在连续的范围内扩大规模总是会取得更好的进展。此外，从一些可衡量的用例开始，并制定从 POC 转向生产的明确标准。部署到有限的人群，观察质量、采用情况、成本和事件，然后在进一步开放之前进行修复。
每个项目都必须丰富一个共同基础：可重用组件、安全规则、数据访问、评估方法和支持程序。
因此，成功大规模部署人工智能并不是要在整个公司复制演示。您必须构建一个能够支持日常使用、错误、数据更改和新义务的系统。 是的，模型很重要，但基础的质量、治理和团队将其变为现实的能力更重要。
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