第3部分——运营模式：大楼内的前沿部署团队
在第1部分中，我们展示了当企业以SaaS模式采购AI时，其采用率为何会停滞在14%水平。在第2部分中，我们梳理了部署层（Deploy、Ground、Adopt、Build）的四大能力，并阐明了为何必须先进行“落地”再进行“训练”。 在第3部分中，我们将介绍确保其落地所需的运营架构：由战略专家和工程师组成的嵌入式小队，缺乏这种架构时会出现何种混乱局面，以及“Chancerygate”事件提供的现实案例佐证。.
第2部分——蓝图：部署、落地、采用、构建
在第1部分中，我们探讨了为何当企业将AI部署视为标准软件采购时，其采用率会停滞在14%的水平。前沿AI的价值正体现在模型与企业data之间的差距中。 在第二部分中，我们将梳理部署层的四个结构性组成部分：部署（治理）、落地（MCP 与业务规则）、采用（在 data 生产环境中进行训练）以及构建（生产代理）。 我们将通过 Bora Brasil 的案例，说明为何“落地”必须始终先于“训练”。.
第1部分——14%陷阱：为何企业AI在签署许可协议后陷入停滞
当企业部署像Claude或ChatGPT这样的前沿AI模型时，每周活跃使用量往往停滞在14%左右，最终仅用于基础的邮件改写，而高摩擦的手动工作却仍未得到解决。 将前沿AI视为传统的SaaS采购模式注定会失败，因为价值并不存在于模型内部——它存在于模型与企业内部的data、权限以及日常工作流程之间的距离之中。 价值由一个简单的算式决定：价值=模型 × 部署 × 层级。如果不弥合这一差距，企业就无法真正具备AI能力，它拥有的仅仅是一份订阅服务。.
Semrush 焦点：在人工智能时代赢得品牌曝光度
随着人工智能改变人们发现和选择品牌的方式，传统的搜索引擎优化（SEO）已不再足够。请通过 Semrush Spotlight 了解有关人工智能搜索、品牌可见性以及企业如何在人工智能时代调整其 SEO 策略的关键见解。.
一个面向智慧城市的三层框架
传感器正常运行，数据仪表盘实时更新，但这座城市却仍无法回答一个简单的问题。那些进展停滞的城市并非缺乏技术，而是缺乏共同的认知，而这种差距所带来的代价正在不断累积。.
架构蓝图：为对话式人工智能管道构建企业智能层
要将对话式人工智能从初期试点阶段扩展到更广泛的应用，仅靠概率检索是不够的——它还需要受管控的业务背景。在本架构蓝图中，您将了解 Artefact 和 Starburst 如何构建企业智能层，将分散的 data 系统整合为经过认证、支持人工智能的 data 产品。 通过将原始的 data 检索与业务逻辑分离，该框架建立了一个确定性且可审计的控制平面，确保对话式智能代理能够提供准确、可追溯且符合法律法规的输出结果。.
新一代人工智能平台：如何构建与扩展
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为什么基于智能体的营销项目会在第一个智能体处陷入停滞
一堆孤立的人工智能代理并不能改变营销运营。了解为何真正的“代理式营销”需要互联的决策、跨周期的持久记忆以及由营销人员管理的业务规则，才能在规模化层面实现超个性化。.
我们正在优化工作流程，而不是利润率
大多数保险公司都将人工智能项目聚焦于费用率。我建议它们应将重点放在损失率上。过去两周内的两次对话让我得出了这一结论。 9月17日，我在伦敦主持了一场早餐圆桌会议，主题是人工智能对承保和理赔业务的颠覆性影响，与会者包括英国几家最大保险公司和经纪公司的首席运营官、客户旅程负责人、Data负责人以及人工智能转型负责人。 上周，我参加了欧洲工商管理学院（INSEAD）的一场保险业专题讨论会，来自完全不同背景的一群人却让我得出了相似的结论…….
