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企业人工智能成为运营管理问题

多数企业在碎片化环境中运营，ERP平台与分析环境分离，制造部门与财务部门独立运作，供应链数据分散在多个系统中。人工智能加剧了这些现有问题，因为自主系统比人类用户更快地放大不一致性。在作者发表于《福布斯》的文章中指出，当企业在数据跨系统流动时，在管理、所有权和运营定义上失去一致性，现代化努力往往会受阻。若财务、运营、制造和供应链团队对同一指标的定义不同，即使人工智能生成的答案在技术上正确，在运营上也可能是错误的。人工智能就绪性正迫使企业面对在生成式人工智能出现之前就已存在的不一致性问题。

Horizon Context和Semantic Studio的重要性

许多企业已通过管理平台、语义层、谱系工具、目录、ETL管道、安全框架和自定义集成来解决这些问题。问题往往不在于缺乏工具，而在于如何在随着时间独立发展的不同环境中统一业务定义、所有权模式和运营控制。Snowflake正将更多的管理整合到一个更接近人工智能系统运行的集中运营层。若Horizon Context能够在已经包含多个策略引擎、元数据系统和运营平台的环境中，始终如一地承载管理、谱系、安全和业务意义，那么它就具有重要意义。Semantic Studio也很重要，因为若每个部门对业务的定义不同，企业就无法切实地将智能代理人工智能投入运营。一旦人工智能系统开始自动化工作流程或跨环境交互，这些不一致性就会成为运营风险。

Iceberg策略的重要性

基于Apache Iceberg的互操作性策略非常重要，因为它是当前企业技术环境中最大的运营关注点之一。Snowflake虽已具备零拷贝功能，但仅零拷贝并不能解决企业在管理一致性、架构重复、平台锁定或多引擎执行等方面的更广泛担忧。在Snowflake Summit会议前夕，引人注目的是Snowflake通过Horizon Catalog和开放API实现的Apache Iceberg互操作性管理。这反映了许多企业买家对市场的期望，因为客户越来越希望采用能够减少对单一平台依赖的架构。企业希望数据平台、云环境、ERP系统、分析工具和运营系统能够协同工作，而不必每次改变人工智能策略时都重建管理和集成层。企业环境已变得过于分散，一个平台实际上已无法控制所有事情。

数据平台竞争激烈

如今，几乎每个主要的企业平台供应商都在争夺企业人工智能控制层的机会。Databricks、微软、SAP等公司都希望成为管理企业数据、人工智能工作流程和业务上下文的控制层。虽然方法不同，但目标一致。从现在起，成功取决于执行能力和操作的简便性，以及减少而非增加复杂性。Snowflake仍需证明其互操作性策略在实际企业环境中能够持续有效，因为在碎片化系统之间进行运营集成比产品演示中的架构往往要困难得多。

Natoma收购背后的逻辑

Snowflake计划收购Natoma是与Snowflake Summit相关的重要举措。这表明该公司明白，人工智能代理不仅需要访问企业数据，还需要在企业工作发生的地方，以受管理的方式访问API、工作流程、协作系统、运营系统、电子邮件、数据库、应用程序和工单。这就是MCP在运营上变得重要的原因。Anthropic推动了关于MCP的讨论，现在微软、谷歌云、Databricks和Snowflake都在积极朝着支持MCP的企业架构迈进。企业不应认为MCP能解决运营信任问题，它并不能。MCP只是标准化了连接性，但仅连接性并不能建立问责制、审批结构、所有权模式或业务控制。管理不善的MCP环境在标准化互操作性的同时，也可能同样有效地标准化风险。这就是收购Natoma的逻辑所在。如果代理要跨系统行动，而不仅仅是生成响应，那么策略执行、身份控制和业务问责制必须与它们一起推进。否则，企业将面临影子人工智能、不受控制的自动化和数据泄露的风险。

安全为何成为企业人工智能的核心议题

安全在企业人工智能讨论中的重要性，比许多组织一年前预期的要大得多。Snowflake围绕数据外渗策略、人工智能安全态势管理、多方授权、Cortex Guard、信任中心修复和模型级基于角色的访问控制（RBAC）的公告，都指向一个非人类参与者在业务系统中日益独立运作的环境。传统的安全模型是围绕用户构建的，而企业人工智能打破了这一假设，因为软件代理可能在没有直接人类参与的情况下触发工作流程、移动数据、访问系统并做出决策。更大的风险不一定是人工智能生成的错误答案，而是自主系统在错误的运营环境中运行，缺乏完整的业务上下文或拥有过多权限。Snowflake的优势在于，它已经为许多组织处理关键的企业数据工作负载，如果企业决定围绕集中式数据平台整合管理、编排、安全和人工智能运营，Snowflake将获得巨大机会。

Snowflake仍需证明的方面

Snowflake面临的最大挑战是证明它能够简化企业执行，而不仅仅是集中可见性，因为在大型组织中，这两者有很大区别。作者一直看到首席信息官（CIO）面临的风险之一是管理混乱。大多数企业已经在运行重叠的策略引擎、目录、语义层、谱系平台、安全框架和可观测性工具。问题在于在不简化底层运营环境的情况下增加另一个编排层。企业也应该对供应商一直推广的“单一、受管理的实时副本”愿景保持现实态度。市场正朝着这个方向发展，但过渡将需要数年时间。Snowflake无法自动解决ERP数据质量差、所有权模式脱节、流程定义不一致或企业环境下积累数十年的运营债务等问题。困难的部分不在于互操作性本身，而在于管理、系统、流程和人员之间的协调，特别是在制造、供应链、医疗保健、电信、零售和金融服务等运营复杂性已经很高，且人工智能环境脱节会带来重大业务风险的行业。

Snowflake正朝着与许多企业目标一致的方向发展，因为人工智能就绪性正迫使企业将ERP、数据、分析、安全和运营执行视为相互关联的业务能力，而非孤立的技术项目。行动最快的组织不是追逐人工智能头条新闻的那些，而是那些清理管理、协调运营流程、提高互操作性，并弄清楚如何在不干扰底层运营的情况下将人工智能融入生产环境的组织。一旦代理从生成内容转向执行工作，优势将从模型访问转向运营信任。赢家将是那些能够在压力下将管理、安全、ERP流程完整性和业务问责制结合起来的平台和企业。