人机人工智能劳动力发展历程
只有 20% 的首席信息官 (CIO) 认为他们的团队已为人工智能做好充分准备。Gartner 的这项研究提供了有助于 CIO 们解决……问题的洞见。
专为智能企业而打造
代理企业运行的平台
一个统一管理的基金会。每个人、每个代理人、每个流程。
您的技术栈是否针对智能体企业进行了优化？
人工智能投资越多，工具之间的割裂感就越强。技术栈不断扩展，但鸿沟依然存在。
Mendix 弥合这些差距。
- 企业环境贯穿所有系统
- 人工智能的输出结果取决于您的运营环境。
- 解决方案、代理和人员在受控工作流程中协同工作
- 单个信号协调下游行动
- 代理人的每一项决策都是可追溯、可审计且符合政策的。
弥合这些差距并不需要替换你已经建成的东西。 Mendix 它运行于您现有的基础设施、数据和工具之上。它连接、协调它们，并对所有这些资源实施治理。
值得信赖
行动主义事业需要五个要素：
语境
在所有系统（包括 ERP、CRM、OT 等）中构建共享的企业认知。代理商和用户需要对现实有相同的理解。
探索企业知识图谱情报
交付基于您运营实际情况的人工智能。通用模型不了解您的企业。定制模型能够生成可供人员和代理采取行动的输出结果。
探索人工智能模型开发协调
基于同一基础设计解决方案和代理。合适的代理执行行动。合适的人员介入并提供他们所需的背景信息。
探索智能体开发对准
企业内任何位置发出的信号都会触发企业各个部门的协调行动，形成一个可追溯的端到端流程。
探索流程编排信托
从一开始就内置，而非后期添加。每个操作都可追溯。每个决策都可审计。在任何人询问之前做好准备。
探索企业人工智能治理只有 一个平台 这样你就能填补所有五个缺口。
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我们看到市场趋势是，人工智能代理将在自动化工作流程或帮助用户协作方面发挥重要作用。我一直觉得 Mendix 处于技术变革的前沿，将人工智能代理集成到工作流程中是我认为我们可以合作的一个领域 Mendix.
文基·耶拉波图 4CRisk联合创始人兼首席执行官
五种解决方案，一个平台。
Mendix 它围绕五项集成功能构建而成。每一项功能都弥合了人工智能投资与业务回报之间的差距。
语境
每个企业都依赖于分散在数十个系统中的数据运行。没有哪个单一系统能够掌握全局。这正是代理程序失效的原因。
Graph Studio 无需移动、复制或重复任何记录，即可在您已运行的每个系统中构建企业知识图谱。它不仅映射您的数据包含哪些内容，还映射整个企业本体中每个实体、关系和领域之间的相互连接方式。
正是这种图景赋予了代理程序可靠性。平台上的每个模型和解决方案都基于相同的上下文进行推理，追溯每个答案的源头，并在无需重新发现企业已知信息的情况下采取行动。领域专业知识被编码到图谱本身，而不是局限于理解它的人员，因此机构知识可以随着员工队伍的扩展而扩展，而不是与之对抗。自动生成的本体和可组合的图谱意味着无需耗费数月进行前期建模，也无需在添加新领域时重建已有的系统。团队只需几周即可启动并运行，而不是几年。
情报
通用人工智能模型无法应对您独特的员工队伍和流程的复杂性。运营中最重要的任务，例如预测性维护、异常检测、根本原因分析和风险评分，需要使用基于您自身数据、结合您实际应用场景并能稳定运行的模型。
构建和部署这些模型需要弥合执行差距：在不丢失业务知识、透明度和治理的情况下，将开发成果顺利过渡到生产环境，而这些正是人工智能决策得以执行的关键所在。领域专家和数据科学家在同一平台上，贯穿模型的整个生命周期（从原型到部署），协同工作，确保真正理解问题的人员能够全程参与交付过程。
模型以受控 API 端点的形式部署，平台上的任何代理工作流程均可访问这些端点。集成的漂移监控和持续性能跟踪功能确保模型能够长期保持准确性，而不仅仅是在发布当天。
协调
人工智能项目之所以无法创造价值或停滞在试点阶段，是因为它们根本不具备生产就绪条件。瓶颈转移到了下游，而解决问题的成本也随之增加。
与 Mendix团队构建并部署传统的 Web 和移动解决方案，以及 AI 代理和代理解决方案，从一开始就能处理真正的运营复杂性。
Maia平台内置的智能 AI 会根据您组织的实际情况（包括其架构、指南、标准和已批准的组件）进行规划和构建。 Maia Make 可以自主执行多步骤开发，从需求分析到最终生成可运行的软件。人工智能生成的是可视化模型，而非原始代码，因此任何理解问题的人都可以参与解决方案的制定，而无需在每个阶段都具备专业技能。
最终成果是能够更快地交付可用的软件，减少反复沟通和返工。从单一用例到整个企业产品组合，从一开始就能在同一平台上运行。
对准
这里用一个RPA工具，那里用一个iPaaS平台，每个部门都用一个工作流工具。如今，大型企业平均要在几十个互不相连的系统上运行自动化程序。如果再加上AI代理，最终的结果就是流程无人负责，代理也无人管控。
该平台的流程编排功能可以解决这个问题。供应商警报、风险阈值超标、超出服务级别协议 (SLA) 范围的案例，每一种情况都应该触发与其相关的所有职能部门采取协调一致的行动。 Mendix通过创建一个单一层，将整个企业的业务事件、人工智能信号和人类决策连接起来，将代理、系统和人员作为一个受控流程同时协调起来。
每一步都清晰可见。每一次交接都责任明确。每一个行动都可追溯，从触发到结果。
信托
大多数企业都奉行例外管理。但对于智能体企业而言，这种模式难以扩展。它极易滋生影子人工智能、导致合规积压日益严重，以及生产线停滞不前。
在平台内部，治理从创建之初便已开始。策略应集中执行，适用于所有应用、代理和工作流程，而非按团队或项目执行。所有环节都应统一管理。在任何人提出请求之前，所有模型推理、代理决策、人工审批和数据沿袭事件都可追溯、记录和审计。
随着投资组合的增长，治理机制能够吸收复杂性，而不是增加复杂性。新的应用程序和代理会自动继承相同的执行层。您将获得内置的审计跟踪、可解释性和策略控制。
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即使人工智能在技术上能够正常运行，如果公司不重新设计工作流程、角色和管理方式，使人类和人工智能能够协同工作，那么公司也无法获得价值。
麻省理工学院简介 BCG
代理型企业是什么样子的
Datascalehr 是一个平台即服务 (PaaS)，它利用人工智能和机器学习技术，将任何数据源连接到任何薪资系统并进行数据核对。他们采用了 Mendix 推出其人工智能原生平台，革新薪资软件。
他们的平台模式解决了跨国薪资运营长达十年的难题，通过建立与客户数据和薪资合作伙伴网络的正确连接，消除了代码维护和对账的需要。
其功能包括实时跟踪和验证、跨生态系统的数据同步以及持续监控，使客户能够更专注于解决问题，而减少对技术执行的关注。
理解代理企业
任命为领导者
Mendix 已连续近十年位列 Gartner® 企业低代码应用平台魔力象限™ 领导者行列。
常見問題解答
我们已经在人工智能领域投入巨资，为什么没有看到成效？
瓶颈很少出在模型本身，而是缺乏企业上下文：语义关系、业务逻辑和跨系统含义，这些才能告诉代理组织中真正重要的是什么。数据湖和LLM集成无法提供这些信息。
我们需要找到一个能够从根本上解决问题的平台，构建一个实时知识图谱，将每个企业系统连接到一个统一的本体中，使代理和人员能够进行推理，而无需替换你已经构建的东西。
我们目前的AI技术栈还缺少什么？
大多数情况下，最多五件事。1. 企业环境 这使员工对组织的实际运作方式有共同的了解。2. 情报 基于您的运营数据，而非通用模型。3. 协调 它从设计之初就将人和人工智能代理联系起来，而不是事后添加的。4. 编曲配置 它将所有功能中的操作同时连接起来，形成一个可追踪的流程。5. 治理 这些规定在创建之初就已强制执行，而非事后添加。大多数企业都投资了其中一两项。 Mendix 在单一架构中提供所有五种功能。
该平台是否要求我们更换数据平台？
没有 知识图 它构建于您现有的数据资产之上，并添加了数据湖和云平台本身无法提供的语义上下文。无需迁移，无需替换任何源系统。
该平台如何与我们现有的基础设施协同工作？
它可与现有系统（例如 ERP、CRM、OT、财务或供应链系统）无缝连接，无需替换现有系统。知识图谱构建于现有系统之上。您无需重建技术栈或迁移数据即可进行大规模部署。
该平台是否需要我们招聘数据科学家或扩充工程团队？
低代码环境使业务和 IT 团队能够协作交付可用于生产环境的应用程序和 AI 代理，而无需数据科学专业知识或额外人员投入。例如，巴西玻璃制造商 Vivix 在一年内仅依靠现有团队就部署了 17 个生产应用程序，而无需新招聘数据科学家。
该平台如何处理受监管行业的AI治理问题？
该平台的架构旨在 经受住监管审查 在金融服务、医疗保健、制造业和公共部门等高度监管的行业中。
该平台如何应对影子人工智能？
对影子人工智能感到担忧是理所当然的。 Mendix 赋予 IT 受管基础设施 业务团队目前正在努力克服这些问题。当系统足够快速便捷，业务和 IT 部门能够协同构建时，绕过现有治理机制的动机就会消失。
Mendix 它提供集中式策略执行、完全可审计性以及低代码环境，无需专业知识即可弥合 IT 可管理的内容与业务想要构建的内容之间的差距。