IBM：AI转型聚焦消除人工环节，非优化人机交互
企业需超越简单的API集成和提示词工程，开展深度业务流程数字化改造，借助系统级赋能，让AI Agent自主完成多环节工作流。
图由AI生成
编译｜牛透社 Alex
编辑｜燕子
过去100年，IBM见证了众多技术潮流的起伏。最终胜出的，往往是能提供多元选择的技术。
在近期举办的“2025 VB全球科技转型峰会”上，IBM人工智能平台副总裁阿曼德·鲁伊斯深入阐述了该公司对生成式AI的见解，以及企业用户实际部署这项技术的情况。
鲁伊斯认为，现阶段关键不是选择单一的大语言模型（LLM）供应商或技术。
越来越多企业客户正系统性地摒弃单一供应商的AI策略，转而采用针对不同应用场景精准匹配多模型的技术路线。
IBM虽有Granite系列开源AI模型，但不将其定位为全能解决方案，甚至认为它并非适用于所有工作负载。
这种企业需求趋势促使IBM转型，不再以基础模型竞争者自居，而是如鲁伊斯所说，成为AI工作负载的管控平台（control tower）。
鲁伊斯表示：“面对客户时，我发现他们会动用所有可用资源。在编程场景，他们喜欢Anthropic；在逻辑推理等用例中，他们偏好OpenAI的GPT - 3；对于大语言模型定制化需求，比如基于自有数据进行微调时，客户常选择我们的Granite系列、Mistral的小型模型，甚至Llama等。关键是为具体用例匹配最合适的LLM，而我们的职责是为他们提供技术选型建议。”
01
多模型智能网关战略
为应对市场现状，IBM推出全新模型网关解决方案，企业通过单一API接口，可在不同大语言模型间灵活切换，同时保证所有部署的可观测性与统一治理。
这一技术架构让客户在敏感用例场景下，能通过自有推理基础设施运行开源模型；针对非核心业务应用，还可灵活调用AWS Bedrock或Google Cloud Gemini等公有云API服务。
鲁伊斯称，该网关为客户提供统一接入层，通过单一API就能在不同大语言模型间自由切换，并实现全流程的可观测性与治理。
这一策略与厂商常用的“锁定客户至专属生态系统”做法不同。
并非只有IBM采取多供应商模型选择策略。近几个月，市场上已出现多个模型路由工具，旨在将工作负载智能分配到最合适的模型。
02
智能体协同协议
成为关键基础设施
除多模型管理外，IBM正通过开放协议解决智能体间通信这一新兴技术难题。
该公司开发的ACP（智能体通信协议）已捐赠给Linux基金会，这与谷歌本周刚提交的Agent 2 Agent（A2A）协议相对应，两大科技巨头都选择将各自协议开源，标志着智能体交互标准化进程进入关键阶段。
鲁伊斯指出，这两项协议的核心目标都是实现智能体间的无缝通信，同时减少定制化开发工作。
他预测，尽管目前A2A与ACP协议在技术实现上有差异，但最终这些技术路线会走向融合。
这类智能体协同协议为AI系统提供标准化交互框架，使不同平台和厂商的技术架构能实现互操作。
从企业级应用规模来看，其技术重要性显著，部分IBM客户在试点项目中已部署超100个智能体。
若缺乏标准化通信协议，每个智能体间的交互都需定制开发，会造成难以持续的集成负担。
03
AI驱动的流程与业务革新
鲁伊斯谈到AI对企业的影响时强调，其价值不止于聊天机器人。
他指出：“如果只是做聊天机器人，或者单纯想用AI节省成本，那不算真正的AI应用。AI的真正意义在于彻底重构工作流程和业务运作方式。”
人工智能应用与转型的核心差异在于技术对业务流程的改造深度。
以IBM人力资源部为例，过去员工通过聊天机器人获取HR信息，如今专业智能体可自主处理薪酬、招聘、晋升等常规咨询，系统自动对接相关数据库，仅在必要时转接人工，这标志着运营模式发生根本变革。
鲁伊斯解释：“过去我常联系HR同事处理事务，现在通过HR智能体就能完成大部分工作。根据问题类型，无论是薪酬核算、离职办理、招聘录用还是晋升调岗，系统都会自动对接不同的人力资源内部子系统，这些子系统就像由专门的智能体分别掌管。”
这标志着从“人机交互”到“计算机中介的工作流自动化”的根本性架构变革。
核心转变是，不再是员工学习使用AI工具，而是AI系统掌握端到端全业务流程的自主执行能力。
从技术层面看，企业必须超越简单的API集成和提示词工程，转向深度业务流程数字化改造，通过系统级赋能，使AI智能体能够自主完成多环节工作流。
04
企业AI投资的战略要义
IBM的实际部署数据显示，企业AI战略需实现几大关键转变：
1. 摒弃“聊天机器人优先”思维：企业应识别完整的可改造工作流，而非简单在现有系统上叠加对话界面。核心目标是消除人工环节，而非优化人机交互。
2. 构建多模型弹性架构：与绑定单一AI供应商不同，企业需要能根据用例需求灵活切换模型的集成平台，同时保证治理标准的一致性。
3. 投资通信标准：企业应优先选择支持MCP、ACP和A2A等新兴协议的AI工具，而非采用会导致供应商锁定的专有集成方案。
鲁伊斯强调，构建空间巨大，每个人都要学习AI，尤其是业务领导者必须成为“AI优先”的领导者，深入理解这些概念。
2025超级AI SHOW重磅来袭！
快来报名吧！⬇️⬇️
本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。
免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com