Data驱动的转型应该让人感觉是一种进步，然而PB级的原始信息往往被闲置，概念验证停滞不前，孤立的团队在争论战略，而竞争对手却突飞猛进。Artefact 将 “艺术 ”的直觉与 “事实 ”的严谨融为一体，阻止了这种停滞不前的局面。”
Artefact 将卓越的技术与业务整合在一起，从而简化了人工智能的扩展过程。.
它追踪
将成本高昂的试点项目转化为可衡量的企业能力。作为 谷歌云首席合作伙伴和 2025 年欧洲、中东和非洲地区年度人工智能合作伙伴、, 它能消除业务愿景与技术现实之间的障碍，构建安全的 data foundations，部署量身定制的人工智能，并提高员工技能，从而在整个企业中赢得孤立的胜利，并将可衡量的影响重新提上议事日程。.
执行局一直在绕着同样的三个目标打转：
- 将新的人工智能突破转化为明确的利润、,
- 让 data 成为每个人的第二天性、,
- 并建立足够强大的 cloud 主干网，与业务共同成长。.
Artefact 每人处理。.
它将客户从孤立的概念验证转变为由 Gemini、Imagen-3 和 Veo-2 代理组成的舰队，这些代理可以创建内容、回答客户问题并自动进行采购。它的 Data 学校、人工智能日和 GenAI 黑客马拉松培训了数千人，而 BigQuery、Vertex AI 和 Looker 则是每个架构的基础。.
潜在客户往往会带着一个停滞在某个部门或 data 陷于 IT 与业务之间孤岛的工作试点来到这里。Artefact 首先进行成熟度评估，然后建立统一的谷歌云骨干网，并应用融合了安全平台、领域专家、产品负责人和经验丰富的工程师的可重复交付引擎。它将早期胜利转化为销售、供应链和财务方面的可重复能力。.
通过定期研讨会、面对面辅导和并肩工作，它将人置于每次推广的前沿和中心，更加关注团队如何工作。Artefact 的目标是让团队实现自主，完全掌握主动权。.
Artefact 的使命很简单：加快 data 和人工智能的应用，以产生积极影响。. 效率和优势固然重要，但人的体验也同样重要。用智能助手取代重复性工作，可以解放员工的判断力和创造力。客户可以享受个性化的旅程，安全的聊天机器人可以即时解决问题，而需求预测算法可以减少零售食品浪费，从而使社会受益。小型跨职能团队从第一天起就将业务用户带入每个项目，确保每个冲刺阶段都能解决实际问题。.
公司的两大核心产品让工作脚踏实地。.
其Data和人工智能战略规划了一个实用、高价值的路线图和投资回报率管理模式，而Agentic人工智能工厂则通过一个强大的平台、主题专家和顶级工程师将该计划付诸实践。其成果是用于RFP自动化、动态内容生成和供应链优化的生产工具，所有这些都以持续的技能培训为后盾，以便客户团队在推出解决方案后长期拥有和扩展这些解决方案。.
我们将人类的创造力与 data 事实相结合，在谷歌云上扩展生成式人工智能，以便 每个员工都能将洞察力转化为行动，每个试点都能成为全企业的试点、, 可衡量、可持续的价值。. - Ghadi Hobeika，北美地区首席执行官
实地结果证明了这一方法。.
家乐福面包店 现在，我们依靠谷歌云预测模型来确定每日产量，从而减少浪费，增加利润。. 美国领先的 CPG 零售商 该公司以产品创新著称，其 “合成角色 ”可将分散的客户 data 转化为清晰的洞察力，从而加快营销活动并提高收益。. 全球奢侈时尚领导者 通过在谷歌云上生成品牌就绪的图片和视频，而不是进行传统的照片拍摄，从而降低了成本，缩短了周转时间。.
Artefact 将实践工程与清晰的咨询相结合。以奢侈品、零售、消费品和金融等行业为重点的小分队构建的工具可直接应用于日常工作流程，而新兵训练营和研讨会则让整个公司的创意不断涌现。.
这种精神体现在 Adopt AI 峰值:欧洲最大的人工智能聚会，于 11 月 25 日至 26 日在巴黎大皇宫举行。. 欢迎结束 20,000 名参会者、250 家参展商和 500 位演讲者, 来自空中客车公司、家乐福、阿美石油公司、西门子公司和拜耳公司的领导人参加了这次以业务为先的活动，它是以下活动的重要续篇 埃马纽埃尔-马克龙总统的人工智能行动峰会. 马克龙总统 最后，他发表了主旨演讲。.
Artefact 于 2015 年与数字营销先驱 NetBooster 合并后成立，一直横跨两个世界：严谨的咨询和创造性的品牌思维。这种融合仍然塑造着公司的文化。公司与 擅长技术学术讲座 以缩小研究与实践之间的差距，最近还获得了 来自 Labelia Labs 的 "负责任、可信赖的人工智能 "标签、, 这是一个独立的证明，表明其模型的建立和管理考虑到了公平性、透明度和隐私性。在每个项目清单上，多样性和包容性都与 data 质量并列，因为无偏差算法始于具有偏差意识的团队。.
实现这些价值需要的不仅仅是聪明的人才，还需要可重复的工程设计。Artefact 对每次构建都采用严格的 MLOps 规范，因此模型可以顺利刷新，data 漂移可以及早发现，概念验证代码无需重写即可投入生产。无论目标是航空公司的预测性维护，还是杂货商的超个性化促销，这种方法都能让项目在试点光芒褪去后长期保持活力。.
收购方面也保持稳定增长。.
公司最近收购了位于柏林的 Explorate AI 公司，加深了在 DACH 地区的专业知识，并在 VivaTech 等活动中设立了全年演示角，让客户亲身体验从欺诈检测仪表盘到低碳物流优化器等新原型。每一项举措都在拓宽工具包的同时，不失公司 “艺术与事实相结合 ”的根基。.
Artefact Data 学院已经培养了 4000 多名专业人员，毕业生就业率高达 86%，而公司的内部学院每年都会举办 1500 多场课程和知识分享会。顾问们轮流参加有关 cloud 工程、人工智能伦理和敏捷交付的训练营，确保新思维直接进入客户工作。.
影响超越了商业项目。通过 “Artefact 4 良好” 志愿者将 data 科学与人道主义目标结合起来，如帮助 卡诺 CALYM 研究所 在淋巴瘤研究中发现新的见解，表明指导零售预测或媒体规划的算法也能加速医学突破。无边界交付、持续学习和有目的的科技公益等这些额外的维度，让我们对这家公司有了更全面的了解，它将日常的实用主义与 data 如何服务于企业和社会的长期愿景相结合。.
Cinven’谷歌最近的投资使 Artefact 的规模在 2030 年前扩大两倍，进行 20 次战略收购，并在人才和研究方面投入更多资源。其结果将是更深入的技术、更广泛的全球足迹，以及作为领先的独立 data 和人工智能咨询公司和值得关注的谷歌合作伙伴的更强有力的声誉。.
客户在解决方案中看到了这一势头，这些解决方案能迅速将新的见解转化为企业范围内的持久收益。.
代理互操作性和监督标准
至于代理对代理（A2A）或 MCP 等协议，它们仍处于早期阶段，市场显然还不够成熟。这位专家指出，使用各种模型（Mistral、OpenAI、Google、Azure）的 CAC40 播放器目前无法监控其所有系统。他认为，供应商非常期待解决以下问题 互操作性 和大规模管理。它们必须能够提供 “以可靠和稳健的方式扩大代理建设规模 ”的解决方案，并允许“可靠的治理”这些制剂。.
由于缺乏统一的协议和监管平台，企业目前要么被迫下 “重注”（将一切押在单一模式上），要么被迫管理 “接口”，这严重限制了企业的扩展能力。主要的技术挑战在于缺乏标准和成熟的管理解决方案，无法实现来自多个供应商的代理的互操作性和监管。.
在未来的 12-24 个月内，市场格局将发生迅速变化：将出现 低代码平台 为企业用户提供专门服务，实现交易连接器的标准化，加强可观察性功能，并出现集成了可怕的专门代理。将其纳入日常工具。.
问题将不再是 “是否可行？”，而是 “应转变哪一系列流程，以及如何对其进行有效监督？.
