埃森哲與Anthropic本周早些時候宣布擴大合作伙伴關(guān)系，這一消息所傳達的意義遠不止是又一個AI供應(yīng)商聯(lián)盟。該合作計劃培訓(xùn)30,000名埃森哲員工使用Claude和Claude Code，這種合作模式指向了企業(yè)AI戰(zhàn)略的新方向。隨著環(huán)境變得更加復(fù)雜和相互關(guān)聯(lián)，那些在全球組織內(nèi)部架構(gòu)和集成AI系統(tǒng)的公司正變得與構(gòu)建模型本身的AI實驗室一樣重要。

今天的企業(yè)面臨著龐大的模型生態(tài)系統(tǒng)、快速演變的治理要求和不斷加深的人才短缺。在這種情況下，咨詢公司正成為能夠?qū)⑦@些要素整合在一起的核心經(jīng)紀(jì)人。對于首席信息官而言，埃森哲與Anthropic的合作可能預(yù)示著企業(yè)AI的下一個階段，這個階段將以集成有效性、有意義的流程重新設(shè)計和必須謹(jǐn)慎管理的新形式合作伙伴依賴為特征。

核心問題在于，集成商是企業(yè)AI挑戰(zhàn)的解決方案，還是會引入新的復(fù)雜性層面的風(fēng)險。

AI集成商的價值論證

企業(yè)AI項目正在達到一個拐點。雖然模型變得越來越強大，但組織通常難以突破概念驗證階段。MIT Nanda的《2025年商業(yè)AI狀況》報告中，研究人員審查了300多個公開披露的AI項目，并對52個組織的153名高級領(lǐng)導(dǎo)者進行了調(diào)查。他們發(fā)現(xiàn)，盡管在企業(yè)AI上投資了300億至400億美元，但95%的組織從其AI試點項目中獲得零回報。即使試點項目成功，這些收益也可能在生產(chǎn)環(huán)境中蒸發(fā)，因為遺留系統(tǒng)、不一致的數(shù)據(jù)管道和不明確的治理結(jié)構(gòu)創(chuàng)造了模型無法補償?shù)膹?fù)雜性。

Expert.ai全球AI戰(zhàn)略和解決方案總監(jiān)Quentin Reul表示，企業(yè)經(jīng)常高估生成式AI開箱即用的能力。"基礎(chǔ)模型本質(zhì)上是概率性的，"他指出；它們在生成內(nèi)容方面表現(xiàn)出色，但當(dāng)組織期望它們產(chǎn)生精確的分析或預(yù)測輸出時就會出現(xiàn)問題。他還看到太多團隊從技術(shù)而不是具體需求開始，導(dǎo)致試點項目展示了能力卻沒有解決實際的業(yè)務(wù)問題。

"其中一個因素是害怕錯過機會，"他說。"高管層要求不惜一切代價采用AI，這導(dǎo)致了浪費的努力，因為團隊試圖找到一個可以用技術(shù)解決的問題。"

這種雄心和運營現(xiàn)實之間的差距正是集成商獲得突出地位的地方。Ferraro Consulting首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人、The Digital Analyst首席數(shù)字分析師John Santaferraro表示，他看到集成商進入這一角色是因為企業(yè)假設(shè)他們在嘗試自然語言界面后就知道如何使用AI，但然后他們很少在改變流程或提升團隊技能方面投入足夠深入的投資。

"大多數(shù)用戶從未超越最基本的用途：更快地完成舊流程，"他說。這種行為創(chuàng)造了集成商處于有利地位來填補的技能差距。

為什么人才缺口推動新的依賴關(guān)系

隨著AI支出加速，企業(yè)人才儲備繼續(xù)落后。埃森哲決定對數(shù)萬名顧問進行Anthropic模型的再培訓(xùn)，說明了所需技能提升的規(guī)模；很少有組織能夠在內(nèi)部培養(yǎng)這種能力。因此，首席信息官更加依賴集成商來提供從模型評估到應(yīng)用程序開發(fā)再到工作流程重新設(shè)計等一系列能力。

Reul說，最早的絆腳石往往是基本的AI素養(yǎng)。員工必須理解符號AI、機器學(xué)習(xí)、生成式系統(tǒng)和預(yù)測分析之間的區(qū)別——不是作為理論構(gòu)造，而是作為塑造哪些用例可行的實際區(qū)別。沒有這種素養(yǎng)，組織會誤判模型能做什么并為失望做好準(zhǔn)備。他說，許多早期項目失敗不是因為技術(shù)不夠，而是因為團隊將AI應(yīng)用到不合適的問題上。這就是外部幫助可以提供重要支持的地方。

Santaferraro指出了實現(xiàn)AI素養(yǎng)的一個主要挑戰(zhàn)：認為自然語言界面使AI變得簡單的行為假設(shè)。他解釋說，人們使用它的方式就像與人交談一樣，這讓他們相信自己已經(jīng)掌握了它。實際上，制作有效提示、驗證輸出和圍繞AI生成的結(jié)果構(gòu)建可靠工作流程需要更多的復(fù)雜性。他說，這種易用性和理解深度之間的差距是企業(yè)在早期階段應(yīng)該依賴外部合作伙伴的原因之一。

"成為AI的學(xué)生而不是AI技術(shù)的專家，"Santaferraro說。"雇傭或培訓(xùn)人員成為技術(shù)專家，這樣你就可以專注于學(xué)習(xí)更多關(guān)于其他公司（特別是你所在行業(yè)）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。"

需要導(dǎo)航的新供應(yīng)商三角關(guān)系

埃森哲與Anthropic的消息反映了供應(yīng)商格局的更廣泛演變。企業(yè)不能再將AI采購視為技術(shù)供應(yīng)商和買家之間的雙方關(guān)系。相反，出現(xiàn)了三方動態(tài)關(guān)系。

Santaferraro警告說，這個三角關(guān)系創(chuàng)造了新的風(fēng)險，特別是"在AI項目的早期，當(dāng)組織試圖識別最佳用例、部署正確的技術(shù)、啟動新項目并將第一批項目投入生產(chǎn)時"。

如果集成商有偏好的模型生態(tài)系統(tǒng)或戰(zhàn)略聯(lián)盟，客戶可能會被微妙地或直接地推向特定的架構(gòu)路徑。這些早期的用例和工具選擇可能決定企業(yè)未來幾年的發(fā)展軌跡，因此第一次明智選擇至關(guān)重要。

Santaferraro建議尋找在組織垂直市場具有經(jīng)驗證經(jīng)驗的咨詢合作伙伴，并具有交付AI項目的記錄。這種組合有助于確保他們能夠識別正確的初始用例并安全地指導(dǎo)第一個項目投入生產(chǎn)。咨詢公司與AI實驗室的正式合作伙伴關(guān)系也可以表明它已經(jīng)投資了有效AI部署所需的技能。盡管如此，首席信息官應(yīng)該仔細評估這些集成商，看看他們的經(jīng)驗是否符合組織的需求。

首席信息官現(xiàn)在應(yīng)該做什么

隨著集成商影響力的上升，首席信息官必須制定長期戰(zhàn)略，確保這些合作伙伴關(guān)系推動進步，而不會減少內(nèi)部能力或架構(gòu)自主性。Reul鼓勵組織在早期階段建立足夠的內(nèi)部專業(yè)知識和AI素養(yǎng)來主導(dǎo)戰(zhàn)略。實際上，這意味著能夠記錄不同的用例并評估數(shù)據(jù)的可用性、所需的努力和可能的投資回報率，以便確定優(yōu)先考慮哪個用例。

"這將使團隊擁有問題的所有權(quán)，同時利用外部幫助來實施，"他解釋說。

Santaferraro同意AI技能建設(shè)的重要性，建議首席信息官將早期咨詢參與視為技能建設(shè)時刻而不是外包功能。

"最好將第一個項目用于知識轉(zhuǎn)移，"他建議。"與咨詢合作伙伴緊密合作，確保你的團隊正在學(xué)習(xí)技巧，并能夠在后續(xù)項目中更獨立地運作。"

兩人都強調(diào)，企業(yè)必須擁有其長期AI架構(gòu)，即使他們依賴合作伙伴來構(gòu)建它。最成熟的組織將把集成商視為內(nèi)部開發(fā)的加速器，而不是替代品，確保隨著AI成為業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)，組織仍然牢牢控制著自己的方向。

Q&A

Q1：AI集成商是什么？為什么現(xiàn)在變得重要？

A：AI集成商是指那些專門幫助企業(yè)架構(gòu)和集成AI系統(tǒng)的咨詢公司。由于企業(yè)面臨龐大的模型生態(tài)系統(tǒng)、快速演變的治理要求和人才短缺，這些集成商正成為能夠?qū)?fù)雜技術(shù)要素整合在一起的核心經(jīng)紀(jì)人，幫助企業(yè)突破概念驗證階段。

Q2：為什么95%的企業(yè)AI項目沒有回報？

A：根據(jù)MIT的報告，盡管企業(yè)在AI上投資了300-400億美元，但95%的組織從AI試點項目中獲得零回報。主要原因是企業(yè)高估了生成式AI的開箱即用能力，缺乏AI素養(yǎng)，從技術(shù)而非實際需求出發(fā)，以及在生產(chǎn)環(huán)境中遺留系統(tǒng)和治理結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性。

Q3：企業(yè)如何選擇合適的AI集成商合作伙伴？

A：專家建議尋找在企業(yè)所在垂直市場具有經(jīng)驗證經(jīng)驗的咨詢合作伙伴，并有交付AI項目的成功記錄。同時要評估咨詢公司與AI實驗室的正式合作關(guān)系，確保其具備有效AI部署所需的技能，但要仔細評估他們的經(jīng)驗是否符合組織的具體需求。