引領人工智慧革命： Digital.ai企業軟體交付願景

人工智慧革命正如火如荼地進行，智能體人工智慧正日益滲透市場，並徹底改變企業軟體交付方式。企業在應對這一新現實的同時，也面臨前所未有的機會和嚴峻挑戰。智能體人工智慧能夠自主決策和執行任務，並有望徹底革新軟體開發流程。然而，它也引發了人們對可靠性、安全性和倫理問題的擔憂。

在最近一次對 Diginomica 聯合創始人 Jon Reed 的採訪中, Digital.ai 執行長德里克·霍爾特就如何在企業領域發揮人工智慧的優勢並彌補其不足提出了務實的觀點。從務實的採用策略到提升透明度，從將傳統自動化與人工智慧結合到確保可衡量的成果，霍爾特為希望在這個領域有所建樹的企業提供了一個全面的框架。以下是他對這些關鍵議題的看法：

擁抱人工智慧應用中的現實

Digital.ai 採取果斷務實的態度 人工智能實施公司致力於滿足大型企業的迫切需求，並幫助他們應對在軟體開發和交付流程中採用人工智慧的複雜性。正如霍爾特所強調的那樣，“我們的許多立場都基於現實世界正在發生的事情，而不是未來五年、十年甚至五十年內可能發生的某些願景，這取決於你和誰談論這個話題。”

這種方法與整個產業專注於實際人工智慧應用的趨勢相符。根據一項研究， 最近的 Gartner 報告到2025年底，30%的生成式人工智慧專案將在概念驗證後被放棄。企業比以往任何時候都更意識到，成功應用人工智慧需要在創新和實用性之間取得平衡，並專注於那些能在短期內帶來實際價值的應用案例。 

通過透明度建立信任

人工智慧正在快速發展，但是 Digital.ai 旨在透過正面解決當前人工智慧技術的局限性而脫穎而出。霍爾特指出：“人工智慧產生的幻覺就是一個很好的例子，對吧？如果只是我玩玩 ChatGPT，這沒什麼大不了的。但如果我有可能讓一些關鍵業務流程實現自動化，那麼這可能就是成敗的關鍵。”

對透明度的強調反映了人們日益增長的擔憂。 人工智慧倫理社區y 人工智慧需要具備可解釋性，其決策和輸出必須易於理解和審查。這在受監管行業或人工智慧系統需要做出高風險決策時尤其重要。透過公開討論人工智慧當前的局限性，企業能夠設定切合實際的預期，並與客戶建立長期的信任關係。 

將傳統自動化與人工智慧結合

Digital.ai該方法結合了傳統自動化和尖端人工智慧技術的優勢。霍爾特這樣描述該方法：“我們使用大型語言模型和指向應用程式的代理，可以推斷出大部分測試，因此人工智慧會為我們構建所有測試，但我們仍然使用傳統的自動化方式在大規模設備集群上運行測試。”

這種將人工智慧驅動的測試創建與傳統測試執行相結合的方式展現了… Digital.ai致力於突破軟體交付的界限。 人工智慧驅動的測試工具正變得越來越複雜。它能夠產生測試案例、識別潛在缺陷，甚至提出修復建議。隨著人工智慧的不斷發展，我們可以期待在軟體測試領域看到更多創新應用，這有可能徹底改變整個軟體開發生命週期。

衡量：人工智慧成功的基礎

Digital.ai 強調在軟體開發生命週期中進行全面衡量的重要性。霍爾特指出：“你無法管理你無法衡量的東西，同樣的道理也適用於此：如果你不知道以前的理想狀態是什麼樣子，或者至少不知道基準是什麼，你就無法確定某件事是否有所改進。”

Digital.ai該平台實現了來自各種開發和生產工具的數據民主化，為人工智慧和機器學習根據過去的表現預測未來結果奠定了堅實的基礎。這種對衡量和基準測試的重視在人工智慧時代至關重要； 必須謹慎選擇合適的基準。 為了與人工智慧應用場景相匹配，對於企業軟體交付而言，這意味著要開發不僅衡量技術效能，而且衡量業務成果的指標。透過建立清晰的基準線並持續監控效能，企業可以確保其人工智慧專案創造真正的價值並推動持續改進。

專注於結果，而不僅僅是技術

Digital.ai的人工智慧實施方案牢牢紮根於交付切實可見的商業價值。正如霍爾特簡潔地指出：“我們也要記住價值是什麼。他們付錢給我不是為了人工智慧本身，而是為了最終的成果。如果我們無法交付成果，那就是另一個問題了。”

這種視角確保人工智慧的應用始終與實際成果掛鉤，而不僅僅是技術創新。透過專注於具體的業務問題和可衡量的結果，企業可以避免為了應用人工智慧而應用人工智慧的陷阱。這種方法還有助於管理預期，確保人工智慧投資帶來切實的回報，解決以下問題： 對人工智慧專案高失敗率的擔憂.

當我們引領企業軟體交付領域的人工智慧革命時， Digital.ai 始終走在產業前沿，積極應對機會與挑戰。透過將人工智慧能力與成熟的最佳實踐相結合，提升透明度，並始終專注於最終成果，企業可以駕馭人工智慧應用的複雜性，並創造真正的商業價值。軟體交付的未來不僅在於技術本身，更在於我們如何巧妙地融入現有流程，並利用它來解決實際問題。