智能应用

智能应用利用数据、人工智能、自动化或代理来做的不仅仅是记录信息和支持固定流程。它可以理解上下文，指导决策，自动化工作，个性化体验，或协调行动。仅凭技术，并不是让它智能的原因。它必须围绕有用的工作流程设计，能够访问正确的数据，并在适当的安全、治理和人工监督下运行。

这取决于应用的状况、它支持的价值以及业务下一步的需求。部分应用可以通过重构、重平台或通过API和AI能力扩展。还有些公司背负过多技术债务，或施加架构限制，使得更换更合理。我们评估当前环境，比较每条路线的成本、风险、速度和长期价值，然后推荐方案。

我们从用户、工作流程和性能结果出发，而不是从偏好的人工智能技术出发。我们寻找那些通过更好的上下文、预测、自动化或协调行动来消除摩擦或改善决策的节点。每个机会随后会被评估价值、可行性、数据准备度、风险和采纳率。这样可以让投资集中在人们会使用且业务能够支持的生产功能上。

是的。代理通常可以通过API、编排层或新接口集成到现有应用中。正确的方法取决于应用架构、可用数据、代理需要采取的操作以及所需的控制措施。我们定义代理的角色、权限、人工检查点和绩效指标，然后将其整合进更广泛的工作流程和技术环境。

安全性和风险从架构到部署均被考虑。这包括安全设计模式、身份与访问控制、数据保护、代码和模型审查、测试、可观察性和发布控制。对于AI应用，我们还关注模型行为、提示和数据风险、人工监督以及安全故障。控制措施是根据应用的目的和风险特征匹配的，而不是作为最终审核添加的。

衡量指标应将应用性能与其旨在改善的结果联系起来。根据用例，这可能包括采用率、任务完成率、周期时间、转化率、员工生产力、服务成本、可靠性或决策质量。我们及早建立这些指标，为应用程序设置仪器以捕捉这些指标，并利用实时运营的反馈指导进一步改进。