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企业AI革命正处于关键转折点。随着生成式 AI从实验阶段过渡到实际部署，智能体AI成为下一个前沿领域。然而对大多数企业而言，从AI愿景到执行落地的道路仍充满复杂性。麻省理工学院最近的一份报告显示，95%的生成式 AI试点项目迄今未能产生有意义的结果。

挑战不仅仅是技术层面的。大语言模型、超大规模云平台、多模态数据集成和安全框架很少能无缝协作。企业需要在传统系统中编排这些工具，同时确保合规性，管理数据主权，并实现可衡量的投资回报率。很少有组织拥有独自应对这一转型的专业知识或资源。

这正是全球系统集成商(GSI)发挥作用的地方。长期以来以引领数字化转型而闻名的GSI，正在成为使企业AI可操作化的连接组织。在引领这一道路的领导者中，总部位于东京的NTT Data正在市场上做出一些最具战略性的举措。

GSI为何掌握AI成功的关键

企业AI采用在两个关键方面与以往的技术浪潮根本不同。首先，它需要跨越数据管道、云基础设施、安全、应用程序和业务工作流程的全栈转型。其次，它需要生态系统编排，因为没有单一供应商能够满足所有企业需求。

NTT Data首席数据和AI官Andrew Wells表示，GSI通过三个核心差异化因素弥合了这些差距：

行业专业知识：对特定垂直行业工作流程和合规要求的深入理解，使GSI能够打造提供切实业务成果而非仅仅是技术新颖性的AI解决方案。

集成精通：数十年连接不同系统的经验，使GSI能够将多个供应商的技术无缝集成为统一的企业级解决方案。

全球交付能力：遍布全球的顾问和工程师网络，能够在地理位置和行业间大规模实现一致的AI推广。

本质上，GSI充当AI采用加速器，将创新转化为可衡量的企业转型。

NTT Data的战略AI攻势

在50多个国家开展业务的NTT Data，体现了GSI如何抓住AI机遇。过去一年中，该公司宣布与Google Cloud、Microsoft、Mistral AI、Salesforce和Corvic AI建立重要合作伙伴关系。

Gartner最近认可了NTT Data的发展势头，在其2025年生成式 AI咨询和实施服务创新指南中将该公司评为"新兴领导者"。Gartner表示，这反映了NTT Data在创新、市场理解和交付能力方面的融合。

NTT Data北美首席执行官兼全球首席增长官Sudhir Chaturvedi解释说，这都是精心设计的。该GSI已从服务市场参与者转变为企业AI格局的塑造者。他说，这只有在"我们能够交付全栈"并成为"每个客户结构的一部分"时才会发生。

与Google Cloud的大规模协同创新

NTT Data最近与Google Cloud建立全球合作伙伴关系，以加速AI驱动的云创新。这一合作建立在他们2024年亚太地区协同创新协议和NTT在2024年底收购Google Cloud专家Niveus Solutions的基础上。

两家公司的全球合作专注于智能体AI的采用和云原生现代化，解决企业最紧迫的两个挑战：监管合规和运营可扩展性。

该合作伙伴关系提供具体的行业解决方案。在金融服务行业，NTT Data的Regla平台在Google Cloud上运行，以简化监管报告和合规。在酒店业，其Virtual Travel Concierge利用Google的Gemini模型提供实时多语言客户服务，每月处理超过300万次对话。

应对多智能体复杂性

虽然许多企业仍处于生成式 AI试点模式，但NTT Data已经在解决多智能体AI系统的下一个前沿领域。这涉及多个专业AI智能体在复杂任务上协作，如IT服务管理或个性化保险支持。

通过与Microsoft的合作伙伴关系，NTT Data开发了在Azure AI Foundry上编排多智能体工作流程的托管服务。在最近的Microsoft Build会议上，该公司展示了一个多智能体票务管理系统，通过自动分类、优先级排序、路由和解决方案减少了响应时间并提高了客户满意度。

AI规模化的必要性

企业AI市场正在进入规模化阶段。IDC预测，到2027年全球AI系统支出将超过5000亿美元。然而，调查持续显示企业难以超越概念验证阶段，面临人才短缺、集成挑战、安全担忧和不确定投资回报率等熟悉障碍。

像NTT Data这样的GSI正在成为这一执行差距的解决方案。虽然OpenAI、Meta和超大规模厂商等公司在构建模型方面领先，但GSI帮助企业确保这些模型在各行业产生可衡量的业务影响。

智能体AI强化了这一论点。在供应商和平台间编排多个AI智能体需要GSI数十年来完善的系统专业知识、治理框架和全球交付模型。

未来18个月至关重要。AI模型构建者将继续发布新的基础模型，而像Mistral这样的开放权重参与者将越来越多地推动替代方案。企业面临着在规模上展示AI投资回报率的巨大压力，即使监管机构在数据隐私、安全和主权方面加强监督。

在这种环境下，GSI将成为重要合作伙伴。NTT Data最近的合作伙伴关系势头和客户成功案例证明了当GSI将技术专业知识、生态系统广度和行业特定交付能力相结合时的可能性。

Q&A

Q1：为什么95%的生成式 AI试点项目都失败了？

A：企业AI采用面临技术和非技术双重挑战。大语言模型、云平台、数据集成和安全框架很难无缝协作，企业需要在传统系统中编排这些工具，同时确保合规性和数据主权，但很少有组织拥有独自应对这一复杂转型的专业知识或资源。

Q2：GSI相比其他AI服务商有什么优势？

A：GSI具备三个核心优势：行业专业知识让他们深入理解特定行业工作流程和合规要求；集成精通能力源于数十年连接不同系统的经验；全球交付能力通过遍布全球的顾问和工程师网络，能够大规模实现一致的AI推广。

Q3：NTT Data在企业AI市场采取了哪些战略举措？

A：NTT Data与Google Cloud、Microsoft、Mistral AI、Salesforce和Corvic AI建立重要合作伙伴关系，被Gartner评为生成式 AI咨询服务"新兴领导者"。该公司专注于智能体AI采用和云原生现代化，提供跨行业的具体解决方案，并创建专门的云业务团队。