引言
生成式AI（GenAI）的出现为业务转型创造了前所未有的机遇，越来越多的企业正考虑使用AI代理（AI Agent）来增强和提升其员工的生产力。由Databricks委托Economist Impact进行的一项调查发现，85%的企业至少在一个业务部门中积极使用GenAI，而在年收入超过100亿美元的公司中，这一比例更是高达97%。
然而，在实验与价值创造之间存在脱节。尽管许多企业正在试水生成式AI，但很少有企业已经具备将AI代理有效整合到其运营中并大规模驱动可衡量业务价值的综合能力。这种差距凸显了将AI项目从概念验证（proof of concept）推向实际成果所面临的挑战。
因此，衡量和理解AI成熟度至关重要。企业需要一个清晰的框架来评估自身当前所处的位置，并规划出一条通往更强AI能力的路径。尽管市面上有许多AI成熟度模型，但Databracks AI成熟度模型提供了一种结构化的方法，帮助企业在引入代理式AI（Agentic AI）和开发AI应用的过程中整合AI成熟度。企业可以利用此模型评估其当前的AI能力，识别待改进领域，并为成功实施AI驱动的应用和代理式AI系统制定战略路线图。
挑战显而易见：尽管AI的潜力巨大，但通往价值实现的道路需要在组织的多个能力维度上采取深思熟虑的系统性方法。AI的成功不仅仅是部署最新的模型或启动孤立的实验，它要求一场触及企业运营方方面面的整体转型。Databracks AI成熟度模型正是提供了这样一个框架，它审视了六个关键支柱，这些支柱共同决定了企业从AI中创造可持续价值的能力。
对于每个支柱，企业都会经历从初步实验到全面转型的不同成熟度阶段。这种演进并非仅仅是理论上的——它直接影响业务成果。随着企业成熟度的提升，它们将从孤立的成本节约转向新的收入来源、增强的客户体验，并最终实现根本性的商业模式创新。
风险与机遇并存。成功驾驭这场转型的企业将获得强大的竞争优势。它们能够更快地响应市场变化，提供更优质的客户体验，并以更高的效率运营。而落后的企业则面临被远远甩在后面的风险。
Databricks AI成熟度模型旨在帮助企业驾驭这一关键转型。通过提供一个清晰的评估和发展框架，它使领导者能够：
了解其在关键维度上的当前AI成熟度状态
识别具体的差距和改进机会
从已成功跨越不同成熟度阶段的企业的经验中学习
为提升其AI能力创建可行的路线图
衡量并长期跟踪进展
在接下来的章节中，我们将详细探讨每个支柱，审视不同成熟度阶段的特征，并基于我们与客户的合作经验，为企业的发展提供切实可行的见解。无论您的企业是刚刚开启AI之旅，还是希望扩展现有计划，该框架都为您提供了一个宝贵的工具，用以评估您今天的处境，并规划通往更高AI成熟度的道路。
支柱一：战略
本支柱关注的是企业在多大程度上定义、传达AI愿景，并将其与整体业务目标相集成。随着企业从几乎没有正式战略发展到拥有董事会批准的全面方法，它们将从孤立的AI实验过渡到驱动可衡量的业务影响。
处于AI成熟度早期阶段的企业通常面临着举措零散、权责不清以及AI与更广泛业务目标脱节等问题。随着AI战略的成熟，成功的公司会确保其AI愿众深入植根于企业的文化、流程和技术栈中。它们建立清晰的高层支持，定义与业务成果挂钩的AI成功指标，并创建结构化的治理框架以指导负责任的AI应用。
最先进的企业不仅仅是部署AI——它们开始将AI代理和代理式AI应用直接整合到核心工作流程中，从而支持能够推理、规划和自主执行复杂任务的系统。代理式AI不再仅仅依赖人工干预，而是让企业能够构建AI驱动的助手，这些助手能够持续学习、适应不断变化的业务条件，并主动做出基于数据的决策。这种转变将AI从一个被动的分析工具转变为业务运营的积极参与者，从而实时优化流程、个性化客户互动并识别新机遇。
随着AI成熟度的提高，其带来的收益呈指数级增长。最初，公司可能会实现运营效率提升、成本节约和数据可访问性增强。在更高的成熟度水平上，AI将驱动个性化的客户体验、用于业务增长的预测性分析以及解锁新市场机会的AI赋能决策智能。代理式AI的整合通过自动化高价值任务、提高业务敏捷性以及支持真正智能化的企业系统，进一步放大了这些收益。
一个明确的AI战略确保公司从被动、战术性的AI部署转向主动、全企业范围的转型，将AI定位为竞争优势和长期成功的关键驱动力。一个成熟的AI战略超越了实验阶段——它充分利用数据智能，通过主动的、自然语言驱动的决策来赋能每个业务职能部门。
支柱二：治理
治理支柱涵盖了确保在生成式AI（GenAI）和AI驱动项目中涉及的各类资产能够被负责任、安全且合规地使用所需的实践、政策和框架。随着企业成熟度的提升，它们从零散或不存在的治理结构，过渡到建立一个统一的治理模型，该模型横跨结构化和非结构化数据、AI/ML模型、笔记本、仪表盘、文件以及部署在多个云环境和平台上的应用。这种演进对于在高效、合乎道德地扩展AI计划的同时，保持控制、安全和合规性至关重要。
处于早期成熟度阶段的企业可能缺乏标准化的数据治理、风险管理和法规遵从流程，从而导致数据孤岛、政策不一致和潜在的安全漏洞。然而，随着AI治理的成熟，领先企业会实施集中的监督机制，强制执行数据血缘关系（data lineage）追踪、模型审计、可解释性要求和实时策略执行。由AI驱动的自动化治理框架还有助于识别偏见、监控AI模型的漂移，并确保AI驱动决策的公平性。
在最高的成熟度级别，企业将全面的访问控制、自动化的血缘关系追踪和实时审计整合到所有AI和数据资产中。这些控制措施超越了传统数据集，涵盖了GenAI模型、AI生成内容和代理式AI应用，确保了透明度、问责制以及对内部政策和外部法规（如GDPR、欧盟AI法案和新兴的AI治理法律）的遵守。跨职能治理团队——包括合规官、AI伦理委员会、安全领导和业务高管——在持续评估风险、更新政策和大规模执行AI治理方面变得至关重要。
随着企业希望利用代理式AI，强有力的治理变得更加关键。虽然AI代理提高了生产力和决策自主性，但它们也带来了新的挑战，例如确保AI生成输出的准确性、安全性和可靠性。如果没有明确的治理护栏，AI代理可能会产生有偏见的见解、泄露敏感信息或以违反道德或监管标准的方式运作。最先进的企业通过实施AI可观察性工具、实时干预机制和为AI生成的决策预定义升级路径来降低这些风险。
AI治理不仅仅是一项合规要求——它是一个战略推动者，使企业能够自信地扩展AI、最小化风险，并在AI驱动的系统中与客户建立信任。那些从一开始就嵌入强大治理能力的企业，最有可能在保持道德诚信和法规遵从的同时，将AI作为竞争优势加以利用。
Databricks数据智能平台通过Unity Catalog提供了一个治理框架，该框架可以管理数据和AI的血缘关系、访问和可审计性。Unity Catalog使用上下文元数据自动标记和组织资产，确保了可扩展且安全的AI治理。
将数据隐私和安全作为首要任务
企业一直将负责任的数据处理放在首位，但GenAI应用带来了新的挑战，需要全面的保障措施。正如Mahindra Group集团首席技术官Mohit Kapoor所说：“在过去，信任是通过走进分行、认识经理并讨论产品来建立的。现在，信任必须通过网络安全和数据隐私来建立，客户需要知道他们的数据不会被用于任何不正当的目的。”
在使用客户数据训练GenAI模型时，企业需要实施稳健的安全措施，并仔细考虑隐私影响。此外，企业需要为处理和存储模型推理过程中使用的私有数据制定明确的政策，以确保数据交换的每个阶段都得到妥善保护。
安全顾虑正促使许多企业谨慎选择其AI部署方法。Fanatics Betting & Gaming的首席技术官Ian Botts解释说，有效的AI治理需要多个组成部分：“首先，是为你‘能做什么’和‘不能做什么’建立护栏……其次，是建立强制执行这些护栏的机制。第三，是设立专门的数据治理部门，这几乎像一个合规职能，以确保其受到审计并且公司保持透明。我认为透明度这一点极其重要，因为它能驱动更好的决策。”
用于构建GenAI应用的数据使用场景以及公司所在的行业，显著影响了数据安全标准和合规要求。例如，美国陆军已将数据保护作为其AI战略和领导力培训的核心部分。美国陆-军首席信息官Leonel Garciga表示：“我们正在摆脱将数据素养视为一项专业技能的观念。”所有员工都必须了解数据保护、平台使用和集中式数据存储。美国陆军已将这些内容纳入其领导力培训，并认识到管理敏感数据对于陆军的AI用例至关重要。在医疗保健领域，企业必须格外谨慎。Flo Health的首席技术官Roman Bugaev指出，对AI系统错误的容忍度远低于对人为错误的容忍度，这使得数据保护和准确性变得更加关键。
一些公司正在采取混合方法来保护敏感数据。Mahindra Group的集团首席技术官Mohit Kapoor解释说：“我们确保数据始终是可识别的，以便可以将其隔离，但我们也可以对这些数据进行匿名化处理，以便从我们各家公司的数据中获取洞见。”NTT Docomo高级执行副总裁兼首席技术官Takaaki Sato强调了安全挑战的多样性：“许多问题，如隐私保护、安全措施、知识产权问题、伦理关切以及深度伪造（deepfakes）问题都需要得到解决。与相关方合作克服这些挑战，以最大限度地发挥AI技术的优势，这一点至关重要。”
这些数据保护方法反映了企业在其实际运营中实施GenAI用例时，如何努力在创新与安全之间取得平衡。
统一治理
随着企业的发展，多个孤立的安全和治理系统显然已成为成功的重大障碍。创建一个跨数据和AI的统一治理方法，可以在整个AI计划中保持一致性和控制力。
许多企业正通过统一的方法取得成功。Mastercard首席AI与数据官Greg Ulrich表示：“我们有一个接收流程，我指的是一个集中化的职能部门，它会审议来自全公司的GenAI实施想法，而且想法的数量每天都在增加。”
一些公司正在创建统一的环境以支持数据驱动的决策。电动汽车制造商Rivian已将其复杂系统（包括供应链、商业运营和财务部门）的信息整合到一个统一的环境中，从而在组织的各个层面实现了数据驱动的决策。
JetBlue强调了统一数据源的重要性。JetBlue首席数字与技术官Carol Clements证实：“你可以拥有世界上所有的AI，但如果它建立在一个不稳固的数据基础上，那么它不会给你带来任何价值。”
这种对创建单一事实来源和统一治理的关注，不仅仅局限于数据处理和存储——它涵盖了在企业中扮演不同角色以交付GenAI应用的所有GenAI资产。
UPS通过其数据网格（Data Mesh）系统采取了系统化的方法。UPS IT与数据分析总裁Ken Finnerty解释说：“它之所以强大，是因为它可以在很短的时间内结合不同的ML模型。如果明天我们想在其中注入一个GenAI模型，我们也能做到，因为我们已经拥有了实现这一切所需的所有平台和编排能力。”
Mastercard也实施了一套系统化的方法来评估AI计划。Greg Ulrich描述了他们的流程：“通过这个流程，我们看到想法在两个方面不断增加。首先，随着我们发现什么能驱动价值，通过筛选的想法比例会增加。其次，即使最终商业化的想法比例仍然很小，你仍然会看到很多事情在发生，因为我们正在扩大想法的总量。”
模型、工具和其他GenAI资产在企业内的多个系统中运行，需要明确建立的协议来使这些资产与企业的特定需求保持一致。TD Bank强调了将AI治理与金融领域现有风险框架对齐的重要性。TD Bank集团高级副总裁兼首席数据官Jeff Martin表示：“随着企业开始使用AI来为关键决策提供信息，它们仍必须在商定的风险模型内运作。例如，TD采取的任何利用AI的方法都必须在我们的风险偏好和监管义务范围之内。”
支柱三：业务场景
业务场景支柱评估一个企业识别、划分优先级并成功实施能够带来可衡量业务价值的生成式AI（GenAI）和AI代理用例的能力。这一旅程始于实验性的小规模试点——通常局限于特定团队或部门——并逐渐演变为能够从根本上改变业务流程、产品和客户体验的全企业范围的AI整合。
在早期成熟度阶段，企业可能缺乏结构化的AI应用方法，只是尝试一些一次性的GenAI应用，而没有明确地与业务影响挂钩。这些早期努力通常由技术好奇心驱动，而非战略对齐，导致项目零散且可扩展性有限。然而，随着企业AI成熟度的发展，它们会引入系统化的框架来评估、划分优先级和衡量AI计划，确保每个用例都与核心业务目标保持一致，能够提高运营效率或创造新的收入机会。
处于中等成熟度的企业会建立正式的用例识别和影响评估流程，从基于直觉的AI应用转向数据驱动的决策。在这个阶段，公司开始利用结构化的ROI模型，评估AI在成本节约、效率提升、客户满意度和竞争差异化方面的贡献。AI成为业务战略的一个组成部分，在产品团队、运营、财务和高层领导中都有明确的归属。
在最高的成熟度级别，AI已嵌入到所有业务职能、应用和客户互动中，创建了一个智能企业，其中AI代理能够自主优化工作流程、增强决策能力并推动持续创新。企业不仅仅是使用AI来支持现有流程——它们围绕AI能力重新构想整个商业模式。
该支柱的关键成功因素包括：
AI作为业务驱动力：从将AI视为支持工具转变为将其视为增长、创新和客户体验转型的核心推动者。
可扩展的AI框架：开发标准化的方法论，用于识别、测试和扩展高影响力的AI用-例。
可衡量的AI投资回报率（ROI）：建立清晰的KPI和绩效指标，将AI投资与切实的业务成果联系起来。
跨职能协作：确保技术团队、业务领导和一线员工之间的协调一致，以最大化AI的效能。
借助Databricks数据智能平台，技术和非技术用户都可以使用自然语言探索用例。利用从AI/BI仪表盘到预构建的GenAI模板等功能，企业可以更快地从发现阶段进入生产阶段，同时保持与运营KPI的一致性。Databricks平台支持金融、医疗保健、零售、能源等多个行业的用例。
在这一支柱中表现出色的企业，随着它们从孤立的概念验证转向全面的、由AI驱动的业务转型，可以看到回报逐步增大。通过将AI嵌入到产品、流程和决策框架中，它们创造了一个价值生成的自我强化循环，将AI定位为长期的竞争差异化因素。
领导者制定策略以识别和划分用例的优先级
公司可能在划分用例优先级方面遇到困难，许多公司感觉迷失在大量小规模试点中。结构化的方法可以帮助优先处理最具价值提升潜力的项目，以此作为跨部门和职能扩展的基础。“基础赌注（Table stakes）”指的是直接了当的用例，如优化客户联络中心运营、市场营销职能或编码工作流程。“战略赌注（Strategic bets）”则代表创新和实验性的用例。“没有哪个企业拥有足够的人力资本去探索200个用例，因为并非所有200个都同等重要。你需要筛选这些用例，明确你的战略赌注和基础赌注，并利用你的AI卓越中心作为指路明灯，”HP首席数据与分析官Scott Hallworth说。
Hallworth表示，HP还将用例分为两类。第一类是独立的用例，有专门的数据科学家、技术专家和工程师致力于创造生产力提升、更深层次的洞见和推荐系统。公司还可以通过建立治理结构和技术环境来使实验变得有条不紊和有目的性，从而了解其影响，就像医疗保健组织Providence所做的那样。每个组织都会有自己区分用例的方法——但他们需要有一种结构化的方式来做出这些决策。
支柱四：设计与架构
设计与架构支柱关注的是支持可扩展、高效且企业就绪的AI实施所需的技术基础和架构模式。随着企业的发展，它们从对现有AI模型的初步实验，发展到与企业数据深度集成的定制化AI系统。这一过程不仅涉及部署AI模型，还包括优化基础设施、数据管道和治理框架，以确保AI解决方案可靠、成本效益高且与业务需求保持一致。
在AI成熟度的早期阶段，企业通常会尝试使用预训练模型和基础的AI应用，例如使用GenAI进行文档摘要、聊天机器人或简单的自动化任务。这些实施严重依赖提示工程（prompt engineering），缺乏深度定制，这意味着它们提供的是通用结果，而非针对特定业务的洞见。
随着AI成熟度的提高，企业会投资于更强大的数据架构和AI模型定制。这包括：
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）：将GenAI与企业特定的知识源相结合，以提高准确性和相关性。
微调AI模型：在特定领域的数据上训练模型，以提高其在行业或公司特定用例中的性能。
混合AI方法：将经典机器学习、深度学习和GenAI模型结合起来，为不同任务选择最佳方法。
架构成熟度的一个关键里程碑是能够生成高度准确、针对特定业务的结果，而不是依赖通用的AI输出。这需要结构良好的企业数据、稳健的MLOps/LLMOps管道以及用于监控模型性能和确保负责任AI部署的治理机制。
在更高的成熟度级别，企业从单一模型部署转向模块化的、基于AI代理的架构。这些架构支持：
多个专业化的AI模型协同工作，以处理工作流中的不同任务（例如，一个模型用于自然语言理解，另一个用于数据检索，还有一个用于决策）。
动态模型选择，即AI系统可以为每个场景选择最佳模型，从而在速度、成本和准确性之间进行优化。
跨云环境的无缝集成，使AI驱动的应用能够在不同平台上高效运行，而不会被供应商锁定。
在设计与架构支柱中表现出色的企业部署的不仅仅是AI模型——它们开发的是可扩展、灵活的AI代理。它们的架构旨在支持当前的AI应用和未来的创新，确保AI驱动的解决方案能够随着业务需求的发展而演进。一个架构良好的AI代理解决方案能够提供高质量、成本效益高的AI输出，并支持更快的实验、更容易的新模型部署以及长期的AI可持续性。
Mosaic AI为开发AI代理带来了先进的能力。它使企业能够使用其企业数据定制AI模型，同时保持质量、准确性以及端到端的安全和治理。
构建高准确度的AI架构
Providence对其GenAI模型所提供的集成和数据访问权限进行了演进。关于其面向患者的聊天机器人的架构，Providence首席战略与数字官Sara Vaezy指出：“我们有一个理解层，它处理并理解用户想要完成的任务。然后我们能够将他们连接到一个执行层。”
这种模式使用大型语言模型（LLM）进行高级意图识别，实现了90%的理解率，而传统ML方法的理解率仅为50%。该架构包括广泛的MLOps和LLMOps组件，用于模型漂移检测和质量维护。与之配套的还有运行时监控和一个审计20%对话的标注实验室。“我们正在处理消费者与我们之间的数百万次对话。因此，人们可以在我们的任何数字资产中体验这种互动的、类似客户服务的体验。我们已经看到行政类消息发送量减少了约25%，而在MyChart中由职业人员生成的消息总体减少了8%。”Vaezy引用道。
至于他们面向服务提供商的系统ARIA（Automated Real-Time In-basket Assistant，自动化实时收件箱助手），Providence开发了一种模式，该模式将基于LLM的理解与临床上下文集成相结合。正如Vaezy解释的那样：“它基本上使用了我们另一款产品中的相同理解方法……理解患者的需求，并将其与患者病历中的临床上下文相结合。”这种架构模式非常复杂，他们正在为其申请专利。结果非常显著——将服务提供商的响应时间从48小时缩短到24小时，并将病历审查时间从30分钟减少到仅几分钟。
支柱五：运营
在AI运营方面表现出色的企业，会建立可扩展、可重复且可持续的工作流程，将AI从一项实验性技术转变为核心业务职能。成熟的AI运营带来的好处包括：
更快的部署周期：缩短从开发到生产所需的时间。
更高的可靠性：确保AI应用保持准确、可解释，并与不断变化的业务需求保持一致。
优化的资源利用：降低基础设施成本和计算开销。
可扩展性：支持AI计划在不同团队、产品和地区之间扩展，而不会出现运营瓶颈。
最终，掌握AI运营的企业所创建的AI代理不仅能工作，而且能持续、高效、大规模地工作，确保AI带来长期、可衡量的业务影响。随着AI运营的成熟，企业会建立系统化的模型生命周期管理流程，包括：
自动化模型监控：实时跟踪模型的准确性、漂移和性能，以确保AI输出保持可靠。
性能优化：实施具有成本效益的基础设施，根据业务需求微调模型，并动态调整计算资源。
版本控制和持续集成：采用受DevOps启发的实践来管理AI模型的更新、回滚机制以及跨团队协作。
在运营成熟度的更高层次上，企业会采用中心辐射型（hub-and-spoke）或卓越中心（Center of Excellence, CoE）模型，以在集中治理与分布式AI创新之间取得平衡。这种方法支持：
标准化的治理框架，确保AI部署符合安全、隐私和道德准则。
去中心化的执行，即不同业务部门在遵守全企业最佳实践的同时，拥有开发和部署AI解决方案的灵活性。
自动化的AI管道，支持无缝的模型再训练、实时更新以及与企业应用的集成。
支柱六：人员
人员支柱关注于构建和发展驱动AI转型所需的人力资本。随着企业在AI成熟度方面的进步，它们从拥有有限的内部专业知识，发展到建立具备专业AI技能的多学科团队。这一过程涉及投资AI教育、提升员工技能，并培养持续学习的文化，以确保AI在整个企业得到成功应用。
在早期成熟度阶段，企业可能缺乏结构化的AI培训项目，导致在AI开发方面依赖外部供应商或顾问。随着成熟度的提高，公司开始建立内部培训路径、认证项目和跨职能AI团队，这有助于将AI技能普及到数据科学团队之外。这一转变的一个关键部分是让业务用户也能使用AI，确保非技术员工无需深厚的编程专业知识也能利用AI工具。
成熟的企业会为不同角色（从工程师和数据科学家到产品经理和高管）量身定制职业发展框架和结构化的AI学习项目。这包括：
全企业范围的AI素养计划，帮助员工理解AI对其角色的影响。
自助式AI平台，让没有深厚技术专长的员工也能尝试使用AI，从而培养出能够有效使用AI的“公民数据科学家”。
AI卓越中心（CoE），提供集中的AI最佳实践、治理和培训资源，同时允许各个团队进行创新。
Databricks数据智能平台使AI的访问大众化。通过自然语言界面、上下文搜索以及内置于笔记本、SQL编辑器和仪表盘中的辅助功能，非技术人员可以安全有效地使用AI——从而加速员工队伍的转型和技能提升。最先进的企业会优先考虑AI人才管道，以吸引、培训和留住顶尖的AI人才。
策略包括：
为AI专家提供有竞争力的薪酬和职业发展路径。
与大学和研究机构合作，促进AI创新。
开发整合了AI战略和伦理培训的领导力项目。
在这一支柱中，AI成熟度带来的好处包括改善项目成果、加快创新周期、加强跨职能协作，以及拥有一支能够有效部署AI解决方案的员工队伍。在这一支柱中表现出色的企业不仅仅是培训员工使用AI——它们将AI素养融入整个企业，确保技术能力与业务战略紧密相连。
技能提升和培训带来成功
培训项目和合作伙伴关系可以帮助提升员工队伍的技能，而沙盒环境和实际实验也能促进员工的参与度。AI技能提升的规模和紧迫性正促使企业制定全面、多层次的方法来构建AI能力。领先的公司正在实施雄心勃勃的培训计划，涵盖了从基础到高级的各种AI素养需求。正如Andy Hill所描述的，在Unilever，公司通过一个从基础提示工程到博士级AI知识的课程体系，培训了20,000名员工。
成功的企业认识到，仅有正式培训是不够的。在安全环境中的实践经验对于真正的学习至关重要。HP的Scott Hallworth认识到这对组织的价值，并早期采用了私有沙盒，员工可以在其中直接实验AI技术。Shell也采取了类似的方法，其首席信息官Robbert Van Rutten提倡“低门槛”用例，让员工能够以实际的方式开始使用AI。这种结构化学习与实践实验相结合的方式，正在为组织采用AI创造一种新模式，其中正规教育提供基础，而实践经验则建立起实际应用所需的信心和能力。
总结
规划您的AI成熟度之路
AI革命不再是未来的展望，而是当下的业务要务。尽管许多企业正在利用生成式AI（GenAI），但很少有企业完全具备创造可持续价值所需的能力。这种AI实验与实际业务转型之间的差距，通常源于零散的战略、不准确或质量差的输出、缺乏治理或不成熟的运营实践。在AI应用和扩展方面取得成功的企业，在处理Databricks AI成熟度模型每个支柱的方式上都具有共同的关键特征。
战略：从实验到转型
领先的企业认识到，AI战略必须与业务目标紧密结合。它们不是将AI作为一项孤立的计划来推行，而是将AI投资与明确的业务目标和实际用例对齐。高层支持发挥着关键作用，确保AI计划获得推动有意义影响所需的资金、关注和跨职能协作。成熟的企业会优先考虑那些能提高生产力、改善决策和创造新价值流的AI用例，确保每一项计划都是可衡量且以结果为导向的。
治理：从分散到统一的AI治理
随着AI应用的增长，对稳健的AI治理的需求也随之增加。缺乏明确AI治理战略的企业面临着模型性能不一致、安全漏洞和合规挑战的风险。AI的成熟需要对数据、模型和AI生成内容进行集中治理，确保符合隐私法、安全政策和AI伦理标准。这对于代理式AI尤其重要，因为它需要明确的保障措施来防止对安全数据的未授权访问、错误信息和意外操作。
业务场景：从试点到生产
那些超越孤立的AI实验，并为用例的识别、验证和扩展建立起结构化框架的企业，能够体验到更大的AI驱动的业务影响。成熟的企业不是追逐AI趋势，而是区分效率驱动的AI项目和有潜力重塑和转型行业的战略性AI投资。它们还强调跨职能协作，确保业务团队与数据科学家密切合作，选择与核心目标一致的高影响力AI计划。
设计与架构：从基础到复杂
AI的技术成熟度从简单的概念验证模型演变为复杂的AI代理和模块化架构。成功扩展AI的企业会采用基于AI代理的架构，支持多个相互作用的模型，这些模型连接到您的企业数据，并提供更准确、特定领域的结果。AI代理还需要复杂的质量评估，以判断其输出和操作在事实上是否正确，以及在战略上是否与特定的业务背景相符。
运营：从临时到系统化
AI的卓越运营要求从一次性的AI项目转向可扩展、可重复且治理良好的MLOps/LLMOps框架。建立卓越中心的企业能够支持结构化的AI部署，同时允许分布式团队独立创新。成熟的企业会标准化AI的监控、优化和版本控制，确保模型保持可靠、可解释并持续改进。这些实践加速了部署周期，提高了模型性能，并推动了整个企业的AI效率。
人员：从技术专家到全企业能力
AI的成功不仅仅关乎技术——它关乎人。在AI成熟度方面领先的企业会投资于员工培训、AI素养计划和结构化的职业发展路径。最先进的企业会创建AI卓越中心，为技术团队和业务用户提供持续教育，确保在整个企业内负责任且有效地应用AI。
在成熟度的每个阶段，Databricks数据智能平台都为可扩展、安全和可解释的AI提供了基础。从治理到用户体验，Databricks平台确保数据和AI成为一个智能系统的一部分，而不是相互独立的孤岛。
解决方案：Databricks数据智能平台
Databricks数据智能平台是用于构建、部署和治理企业级AI的统一基础——使企业能够在其数据上安全地运营生成式AI。其核心是湖仓一体（lakehouse）架构，它结合了结构化和非结构化数据、可扩展的计算能力和内置的治理功能，以支持企业规模的AI。
借助Databricks平台，企业可以：
支持AI代理，使其能够基于您选择的模型，对您所有的企业数据进行推理，包括您的数据库、数据仓库、数据湖和业务应用。这样，它就可以将客户购买和交易历史、支持数据、退换货等信息孤岛联系起来。
执行严格的质量测量并提供改进质量的方法。这确保了响应和操作的准确性，保护您的公司免受损害以及客户或员工信任的丧失。
在一个统一的平台中治理数据、模型和AI资产——从开发到部署。
通过采用Databricks数据智能平台，企业从实验阶段迈向生产规模的AI，弥合了创新与可衡量影响之间的差距。Mosaic AI通过提供加速模型开发和实现GenAI代理的工具来增强该平台——所有这些都内置了治理、隐私和可扩展性。
