近日舉辦的IBM企業級AI媒體及分析師圓桌會上，IBM大中華區首席技術官及技術銷售總經理翟峰在與新浪科技等媒體溝通中指出，“在生成式AI落地過程中，一線人員遇到的問題來自于數據、系統、流程、基礎設施等方方面面，這是一個馬拉松，我們不應該神化AI，覺得很簡單。”

生成式AI出來后，越來越多的企業開始發現，如何將AI能力快速融入到自己的IT自動化、業務自動化過程中，進而重塑業務流程，正變得越來越重要。據Gartner最新預測，企業軟件中整合自主型AI的比例將從2024年的不足1%躍升至2028年的33%；同時，超過15%的日常工作決策將交由AI智能體自主完成。隨著生成式AI的加速普及、AI智能體的迅猛發展，以及智能流程自動化的不斷突破，企業正迎來第三波人工智能助手浪潮。

翟峰指出，企業級AI發展需要集齊五大要素：一，數據，這是最關鍵的因素，是核心生產力，沒有（高質量）的數據，一切都是空談；二，模型，AI大模型之外，更重要的是企業內部專家的Know how、業務領域的知識，這些也需要結合數據和算法融入到模型里面；第三，數據、模型及應用的安全治理；四，智能助手或智能系統；五，智能體，現在大家對它有點妖魔化，其實它本質還是一個有AI能力比較聰明的應用。

“企業AI要發揮價值的時候，一定是要有這些東西的積累。”翟峰表示。

圍繞近期IBM Think 2025大會上發布的一系列混合云技術創新，以及智能體、數據、集成、基礎設施等關鍵詞。翟峰指出，IBM具基礎設施、混合云、數據、自動化等領域的企業級AI全棧能力，有望打破企業級人工智能（AI）規模應用的長期桎梏，幫助企業使用自己的數據構建和部署先進的AI智能體。

以自動化為例，據他介紹，“過去三年，IBM在自動化領域已投資了170億美元，收購了HashiCorp對軟件定義基礎設施自動化進行補齊。”據悉，有用戶在混合環境中使用IBM集成自動化工具，三年內投資回報率可達176%。

又如， 在數據領域，IBM持續升級其湖倉一體數據平臺watsonx.data，將開放數據湖倉與數據經緯能力（如數據血緣跟蹤和治理）結合起來，可以幫助客戶統一、治理和激活不同數據孤島、格式和云環境中的數據，實現AI應用、AI智能體與非結構化數據的打通。

“企業真正需要的是靈活、安全且具備成本效益的AI平臺和工具，從而深度整合企業數據、自動化工作流并驅動業務增長。IBM希望幫助企業快速構建和擴展滿足自身需求的AI能力，確保全生命周期治理并與業務目標對齊，真正成為A1技術浪潮中的參與者、受益者和價值創造者。”翟峰表示。