制定能源与工业领域的 AI 战略
在过去的 18 个月里，'生成式人工智能 '主导了所有 C 级战略会议。但如果这已经是老生常谈的话题了呢？ 在能源和工业领域，讨论正在迅速从 GenAI 转向 Agentic AI。这不仅仅是一种渐进式的更新，而是一种新的范式，一种从简单地增强任务到完全重塑核心工业流程的范式。.
AI 控制广告：广告的未来
当 OpenAI 发布其新的由 ChatGPT 支持的浏览器 Atlas 时，它不仅仅是发布了另一款产品。它打开了一扇门，一扇通往下一个人机交互时代的门，一扇不可避免地通往广告业新领域的门。.
Data 面向代理时代的平台
大多数公司还没有准备好用人工智能堆栈取代仪表盘时代的 data 堆栈。Salesforce最新发布的《Data与分析现状》报告显示，84%的data与分析领导者表示，他们的战略需要彻底改变，才能实现人工智能目标。据领导者估计，他们的data中有26%是不可信的，只有43%报告了正式的data governance框架，约50%对他们生成和提供及时洞察的能力没有信心。同时，70% 认为最有价值的洞察力被锁定在非结构化的 data 中。结论很简单：障碍不是热情，而是基础，在代理系统能够扩展之前，基础必须改变。.
用 AI 代理商革新零售业--业界准备好了吗？
零售商在竞争激烈的动态环境中经营，面临着从价格敏感性到复杂物流等各种挑战。要想蓬勃发展，他们必须采用创新的解决方案来简化运营并提高客户满意度。本文探讨了 AI 代理--能够观察、推理和行动的自主系统--如何重新定义零售业，并将零售业的竞争力提升到新的水平。.
主语境管理：超越主 Data 管理的演变
二十年来，主 Data 管理（MDM）为企业提供了客户、产品和供应商的单一真实来源，使分析和运营可以在干净、受管理的 data 上运行。.
案例研究：加快 GenAI 在大宗商品交易中的应用
当一家全球领先的大宗商品贸易公司寻求加速其人工智能转型时，它求助于 Artefact 将潜力转化为可衡量的绩效。其目标是使人工智能成为各部门的日常生产力工具，同时确保稳健的治理、合规性和持久的文化变革。.
混合代理组织：企业的下一个操作系统
每隔十年左右，企业的组织方式就会悄然发生变化--不是通过隆重的公告，而是通过一系列日积月累的决策，突然揭示出一种新的模式。我们在 2000 年代的数字化转型中看到了这一点，当时 data 和连接性成为现代企业的结构。随后是敏捷革命，它重新定义了团队协作、迭代和交付价值的方式。每一次转变不仅改变了工具或流程，还改变了我们对工作本身的看法。.
采用 GenAI：企业寻求影响力的务实路线图
在 Artefact，我们设计了一套行之有效的方法，帮助企业从探索走向可持续影响。本文介绍了成功的历程、挑战和务实的步骤。.
如何建立代理型企业：AI 转型的 4Ps
企业如何利用生成式和代理式人工智能从实验走向真正的规模化？在过去两年中，许多公司推出了前景广阔的试点项目，但在尝试将其投入运营时却碰了壁。困难不再是获取技术。如今，挑战在于如何负责任地在整个组织内有效推广人工智能。要做到这一点，企业必须超越个别用例，转而关注整体转型。 有四个关键维度决定着成功与否：流程、人员、平台和定位：Agentics 的 4P。.
