从AI飞行员到生产：重建智能代理的企业堆栈

本期编译精选。

在过去几年里，企业AI的对话经常围绕一个问题展开：你使用的是哪个模式？但随着AI进入出产，该模型正逐渐成为了更大方程的变量之一。

这是2026年DevSparks Hyderabad的一个小组的中心主题，题为：新企业堆：数据、代理、决策情报，由Kiran Rokkam、老虎分析公司合伙人AI/ML和MetLife公司数据和分析公司副总裁兼现场负责人Naren Peri组成。讨论由《你的故事》内容伙伴关系高级主任Shivani Muthanna主持。

罗克曼认为，企业已经从探索AI转向围绕它创建专门的转化功能。他说，“大约去年，我们10个组织中的8个，我们为之工作的公司，有一个转变做法，”他补充说，AI现在越来越多地与业务业务联系在一起，而不是继续作为一个实验领域。

佩里指出了另一个变化：AI不再局限于专家小组。他说，“过去几年中我们所看到的这些前沿模型的转变，现在人人都可以从这种技术中受益。” 每个人都可以使用并从中受益，但人们也必须意识到风险。企业正意识到模型获取是一个步骤，但真正的工作在于学习操作AI,将其融入工作流程和核心业务流程，并实现预期的业务影响.

数据成为企业AI瓶颈

随着各组织从副驾驶转向代理人，数据质量和背景变得越来越重要。佩里说，AI准备数据需要的不仅仅是清理数据库。企业需要通过本体学，知识图表，和语义层，使其背景对机器具有可理解性。

（编译自 YourStory；原文