Infosys AI 实施框架：六大领域指引企业转型

作为横跨多行业的大型技术服务商，Infosys 常是企业决策者考虑 AI 项目咨询与实施的首选之一。该公司通过其 Topaz Fabric 平台提供服务，并借助与特定 AI 技术提供商的合作。

Infosys 报告称，目前正与 90% 的头部 200 家客户合作推进 AI 实施，有超过 4600 个 AI 项目在进行中。其企业级 AI 实施策略聚焦六大关键领域。

AI 战略与工程 专注于设计和实施与业务目标一致的 AI 战略与架构，包括在专为 AI 工作负载配置的基础设施上协调 AI 智能体、专有平台和第三方工具。统一的战略将推动企业形成一致的 AI 优先运营模式。

AI 数据准备 涉及企业数据的准备，涵盖结构化和非结构化数据，相关流程包括开发 AI 就绪的数据平台。Infosys 强调“AI 级”数据工程实践，如数据指纹识别和合成训练数据服务，旨在将孤立的数据资产转化为分析和预测系统的可靠输入。

流程 AI 专注于将 AI 智能体集成到业务流程中，必要时重新设计工作流，以优化 AI 智能体与员工的协作，提升整体运营效率。

遗留系统现代化 应用 AI 智能体分析和解读现有技术栈，甚至反向工程遗留系统，以更好地规划 AI 现代化项目，目标是减少技术债务，增强 AI 部署后的响应能力。

物理 AI 延伸到工作场所的产品和设备中，涉及将 AI 嵌入硬件系统，如收集传感器数据、解读数据并在物理世界行动的设备。这一定义涵盖数字孪生、机器人、自主系统和边缘计算，本质上是数字智能与物理操作的融合。

AI 信任 涵盖治理、安全和伦理，包括风险评估框架、政策制定、AI 测试和整体技术生命周期管理。

给企业领导者的启示

尽管企业领导者可能已与其他服务商合作，但 Infosys 划分 AI 实施必要行动领域的策略具有重要参考价值。这六大领域为任何组织规划项目或评估实施进展提供了实用参考点。

其中，数据准备是核心。AI 系统依赖数据质量和一致性，因此投资数据平台、数据治理和支持模型的工程实践是 AI 计划的基础。

将 AI 嵌入工作流有时需要重新设计员工工作方式。领导者应关注 AI 智能体与员工的互动，并衡量绩效改进，这可能涉及技术部署或现有工作方法的调整，后者需要重新培训员工并承担相应成本。

遗留系统问题需谨慎处理，许多组织的复杂技术环境限制了 AI 提升运营所需的敏捷性。AI 工具本身可帮助分析现有依赖关系，甚至规划现代化，理想情况下分阶段实施。

物理操作与数字系统的交集日益增多。对于制造业或物流等有物理产品的公司，将 AI 嵌入设备可改善监控和响应能力，这需要 IT、OT、工程和运营团队的协调，并咨询业务线领导。

任何规模的 AI 实施都应伴随治理。风险评估、安全测试、安全政策制定和 AI 特定护栏设计应尽早建立。AI 监管审查日益严格，特别是在处理敏感数据的行业，数据丢失或管理不善无论来源如何都可能面临法定处罚。清晰的问责结构和文档可降低运营和声誉风险。

综合来看，这些领域表明 AI 实施是组织性而非纯技术性的。成功取决于领导层协同、持续投资和对能力差距的现实评估。快速转型的宣称应谨慎对待，当战略、数据、流程设计、现代化、运营集成和治理并行推进时，更可能取得持久成果。