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随着生成式人工智能占据中心地位，越来越多的公司开发了人工智能驱动的单点解决方案来解决组织中的特定问题（例如，为销售开发代表生成人工智能驱动的电子邮件，为采购提供人工智能驱动的合同审查等）。事实上，开发的模型可以在一个特定领域提供非常高的性能，并且可以快速实现价值，因为它们几乎可以立即使用。

然而，它们不可扩展。它们增强了一个流程，但对相邻流程没有任何好处。此外，购买现成的解决方案无助于培养在整个组织中开发生成式人工智能能力所需的核心技能。随着越来越多的单点解决方案成为核心业务流程的一部分， 技术债务不断积累，从而产生对外部供应商的依赖。

最后，由于这些解决方案是商品化的，它们 保加利亚WhatsApp 号码列表 提供与组织竞争对手相同的质量性能。虽然这对于某些后台任务来说可能是可以接受的，但它不允许公司区分其核心产品（因此我们将在下面介绍的一个选项包括构建自己的 AI 驱动的应用程序，为核心业务功能提供差异化​​的性能）。

2. 为每个生命周期阶段购买最佳工具
另一种购买方式是购买分析项目生命周期的每个步骤或部分的工具，然后将这些工具组合在一起，构建更适合组织及其需求的整体平台。

请注意，在许多情况下，此选项是情境化的，这意味着它是由现有投资决定的（即，我们已经拥有 x、y 和 z 的工具，我们可以添加什么来完成堆栈以及如何将它们全部结合在一起？），而不是由明确的选择驱动，以进行最适合组织需求的新投资。