数据驱动的转型本应带来进步，然而，海量的原始数据往往闲置不用，概念验证陷入停滞，各团队各自为政地争论战略，而竞争对手却已遥遥领先。Artefact 通过将“艺术”的直觉与 “事实”的严谨相结合 ，Artefact 这种僵局。
Artefact 将技术卓越与业务协同相结合，Artefact 人工智能的规模化部署。
它...
将耗资巨大的试点项目转化为可量化的企业能力。作为 GoogleCloud 顶级Cloud ，以及 2025 年欧洲、中东和非洲（EMEA）地区年度人工智能合作伙伴， 它打破了商业愿景与技术现实之间的壁垒，构建了安全可靠的数据基础，部署了量身定制的人工智能，并提升了员工的技能，从而使零散的成功案例得以在整个企业中推广，并将可衡量的成效重新纳入议程。
董事会始终围绕着这三个目标打转：
- 将人工智能领域的最新突破转化为切实的利润，
- 让数据运用成为每个人的本能，
- 并构建一个足够强大的cloud ，以支持业务的持续增长。
Artefact 逐一Artefact 这些问题。
它帮助客户从孤立的概念验证阶段，迈向由 Gemini、Imagen-3 和 Veo-2 代理组成的庞大系统，这些代理能够生成内容、回应客户并实现采购自动化。其“数据学院”（School of Data）、“AI Days”和“GenAI 黑客马拉松”活动已培训了数千人，而 BigQuery、Vertex AI 和 Looker 则构成了每套架构的基石。
潜在客户往往带着一个已投入运行的试点项目而来，但该项目要么在某个部门受阻，要么数据被困在IT与业务部门之间的信息孤岛中。Artefact 成熟度评估，随后构建统一Cloud ，并应用一套可复用的交付引擎，该引擎融合了安全平台、领域专家、产品负责人和经验丰富的工程师。它将销售、供应链和财务领域的早期成果转化为可复用的能力。
通过定期举办研讨会、面对面辅导以及并肩协作，该方法将人员置于每次部署的核心位置，更注重团队协作方式。Artefact 帮助团队实现自主管理，从而全面承担项目责任。
Artefact使命很简单：加速数据和人工智能的应用，从而产生积极影响。效率和优势固然重要，但用户体验同样不可或缺。用智能助手取代重复性任务，能让员工腾出精力专注于判断和创造。客户可以享受个性化的服务体验，以及能即时解决问题的安全聊天机器人；而当需求预测算法减少零售业的食物浪费时，整个社会也将从中受益。我们组建小型跨职能团队，从项目启动之初就让业务用户参与其中，确保每个迭代周期都能解决实际问题。
该公司两大核心服务确保了工作的扎实基础。
其“数据与人工智能战略”制定了切实可行、高价值的路线图及投资回报率治理模型，而“Agentic AI Factory”则通过强大的平台、领域专家和顶尖工程师，将该计划付诸实践。最终成果是一套用于 RFP 自动化、动态内容生成和供应链优化的生产工具，并辅以持续的技能提升支持，确保客户团队在解决方案上线后很长一段时间内都能自主运营并不断扩展其功能。
我们将人类的创造力与数据事实相结合，在 GoogleCloud 上扩展生成式人工智能Cloud 每位员工都能将洞察转化为行动，让每个试点项目都能转化为覆盖全企业、可衡量且可持续的价值。——加迪·霍贝卡（Ghadi Hobeika），北美区首席执行官
实际成果证明了这一方法的有效性。
家乐福的烘焙坊现借助谷歌Cloud 模型来确定每日产量，从而减少浪费并提升利润。一家以产品创新著称的美国领先消费品零售商，利用全天候运行的“合成虚拟人物”技术，将分散的客户数据整合为清晰的洞察，从而加速营销活动并提升回报。一家全球奢侈时尚领军企业通过在Cloud 生成可直接用于品牌宣传的图片和视频Cloud 传统的摄影棚拍摄Cloud 从而同时降低了成本并缩短了周转时间。
Artefact 实操工程与缜密咨询Artefact 。专注于奢侈品、零售、消费品和金融领域的团队打造的工具可直接融入日常工作流程，而集训营和研讨会则确保创意在整个公司范围内持续流动。
这种精神在Adopt AI 得到了充分体现：作为欧洲规模最大的AI盛会，该峰会于11月25日至26日在巴黎大皇宫举行。这场以商业为导向的盛会吸引了超过20,000名参会者、250家参展商和500位演讲嘉宾，其中包括来自空客、家乐福、沙特阿美、西门子和拜耳的领军人物，堪称法国总统埃马纽埃尔·马克龙“人工智能行动峰会”的重要延续。马克龙总统本人在首日闭幕式上发表了主题演讲。
Artefact 于 2015 年与数字营销先驱 NetBooster 合并后成立，始终Artefact 两个领域之间：严谨的咨询与富有创意的品牌思维。这种融合至今仍塑造着其企业文化。 该公司与“科技中的善”（Good in Tech）学术讲席合作，致力于弥合研究与实践之间的鸿沟，并最近 获得了Labelia Labs颁发的“负责任且值得信赖的人工智能”认证，这独立证明了其模型在构建和治理过程中始终秉持公平、透明和隐私保护的原则。在每个项目的检查清单中，多样性与包容性与数据质量并列，因为无偏见的算法始于具备偏见意识的团队。
要践行这些价值观，光靠聪明的人才还不够，还需要可复现的工程实践。Artefact 严格的 MLOps 规范Artefact 每次构建，从而确保模型能平稳更新、尽早发现数据漂移，并将概念验证代码直接部署到生产环境，无需重写。无论目标是航空公司的预测性维护，还是杂货店的超个性化促销，这种方法都能让项目在试点热度消退后依然持续运行。
在并购方面，增长势头依然稳健。
近期收购总部位于柏林的Explorate AI，进一步巩固了公司在德奥瑞士（DACH）地区的专业实力；而在VivaTech等活动上全年设立的演示区，则让客户能够亲身体验从欺诈检测仪表盘到低碳物流优化器等各类新原型。每一步举措都在拓展工具库的同时，始终坚守着公司“艺术与事实相融合”的立身之本。
Artefact 数据Artefact 已帮助超过4,000名专业人士提升了技能，毕业生就业率高达86%；而该公司内部学院每年策划超过1,500门课程和知识分享会。顾问们轮流参加cloud 、人工智能伦理和敏捷交付等集训课程，确保新思维能直接融入客户项目中。
其影响力已超越商业项目。通过Artefact Good”计划，志愿者们将数据科学与人道主义目标相结合，例如协助卡诺CALYM研究所发掘淋巴瘤研究的新见解，这表明那些用于指导零售预测或媒体规划的算法，同样能够推动医学领域的突破。 这些额外维度——如无国界交付、持续学习以及有意义的“科技向善”——共同勾勒出一幅完整的公司图景：它既秉持日常的务实精神，又怀揣着长远的愿景，致力于让数据同时服务于商业与社会。
Cinven最近的投资Artefact 在2030年前将规模扩大三倍，完成20项战略收购，并投入更多资源用于人才培养和研发。此举将带来更深厚的技术积淀、更广泛的全球业务布局，并进一步巩固其作为领先的独立数据与人工智能咨询公司以及值得关注的谷歌合作伙伴的地位。
客户从那些能够迅速将新颖洞察转化为全公司范围、持久收益的解决方案中，看到了这种势头。
代理互操作性与监督标准
关于Agent to Agent（A2A）或MCP等协议，它们仍处于初期阶段，市场显然尚未成熟。 该专家指出，一家采用多种模型（Mistral、OpenAI、Google、Azure）的CAC40企业目前无法全面监管其所有系统。据他称，业界高度期待供应商能解决这一互操作性和大规模管理问题。供应商必须能够提供解决方案，以“可靠且稳健的方式扩展智能代理的构建”，并实现对这些智能代理的“可靠治理”。
由于缺乏统一的协议和监控平台，企业目前只能被迫要么进行“孤注一掷”（将所有资源押注于单一模型），要么管理“接口”，这严重限制了其扩展能力。主要的技术挑战在于，目前缺乏针对多厂商代理程序互操作性和监控的标准化规范及成熟的管理解决方案。
未来12到24个月内，行业格局将发生快速演变：面向业务用户的低代码平台将应运而生，事务连接器将实现标准化，可观测性能力将得到强化，同时，直接集成到日常工具中的专用代理也将陆续出现。
问题不再是“这是否可行？”，而是“应该对哪些流程进行转型，以及如何有效监督这一过程？”。
