随着各组织竞相采用人工智能，泰国下一阶段的发展格局将不再由模型获取能力决定，而是取决于企业能够多快连接、处理并治理其自身数据，以便在整个组织内跨部门使用。MFEC 与 Confluent 的高管在近日表示。
他们指出，虽然许多企业已经尝试过人工智能，但鲜少有人能将这些试验转化为可衡量的商业回报。
“人工智能或许能让个人在工作中表现出色，但这并不自动意味着损益表会有改善，”MFEC 首席执行官斯里瓦特·翁贾鲁康（Siriwat Vongjarukorn）表示。“如果数据无法成为武器，每个人都将在同一水平上使用人工智能。”
在 MFEC 看来，这是泰国人工智能景观中的核心问题。芯片、数据中心和大语言模型日益普及，单凭这些已不再构成持久的竞争优势。
斯里瓦特指出，真正能让一个组织脱颖而出的，是其数据质量以及内化于人员、系统和运营中的知识。
**为何实时数据至关重要**
MFEC 与 Confluent 表示，真正的机会在于将静态数据转化为连接顺畅、可实时响应的数据，以在条件变化时即时支持行动。在他们看来，只有当信息能瞬间从源系统流入决策、工作流和客户交互中时，才具有商业价值。
Confluent 东南亚及新兴市场区域总监钱肯尼（Kenny Chin）以航空业为例指出，人工智能聊天机器人或许能回答问题，但若无法连接包括票务、座位可用性、客户偏好和目的地状况在内的实时运营系统，它们无法执行有用任务，如更改航班。
“如果不是实时，我就无法为你买票，”钱肯尼表示，并指出系统若不能即时行动，座位可能已被预订。
同样的逻辑适用于各行业。斯里瓦特以金融领域的欺诈防范为例，指出可疑交易或“骡账户”信号必须立即被检测并在系统间共享，而非拖延数周。
他还提到了零售和物流领域，实时数据可支持即时调价、库存实时可见以及对干扰的快速响应。
“没有数据的人工智能如同一颗空洞的大脑，”斯里瓦特警告说，许多公司仍将人工智能视为前景广阔的概念验证，而非可在企业范围内扩展的运营能力。
**泰国企业面临的困境**
钱肯尼表示，泰国企业显然正在进入人工智能领域，许多公司正在组建团队、推出举措并发布指令。但一个弱点持续浮现：底层数据基础往往尚未准备好用于生产。
斯里瓦特认为，泰国的挑战不仅是技术性的，也是组织性的。许多公司试图将人工智能强行嫁接至旧有结构和流程，或将责任交给单个技术高管，而非围绕共享数据和明确战略重新设计业务。
他表示，如果人工智能被禁锢在孤岛中，在团队间重复且与更广泛的业务目标脱节，将无法产生真正的价值。
“问题不应是组织是否有人工智能战略，”斯里瓦特表示，“问题在于其人工智能战略是什么。”
他补充说，一旦公司拥有人工智能战略，负责落实的人必须不仅懂 IT 或基础设施，还必须理解业务结构，并能够解释数据和人工智能如何创造相对于竞争对手的比较优势。
在 MFEC 看来，人工智能必须超越个人生产力，开始驱动收入、降低风险并加强企业层面的竞争力。
**为何数据流是解决方案之一**
这正是数据流平台发挥作用之处。据钱肯尼介绍，数据流平台（如 Confluent）有助于组织连接碎片化系统，并在源数据变更时即时推送更新，允许下游应用和团队立即响应。
他强调，这必须辅以强有力的治理。Confluent 强调了一些功能，如基于角色的访问控制、数据血缘和模式注册表，以确保合适的人员能访问合适的数据，追踪数据在组织内的流向，并保持跨系统的一致性格式。
钱肯尼表示，如果企业希望在扩展实时人工智能的同时不制造新的数据混乱，这些控制措施至关重要。
**MFEC 与 Confluent 深化泰国布局**
MFEC 与 Confluent 日益紧密的合作旨在精准解决泰国市场的这一差距。
MFEC 将自己定位为帮助将人工智能雄心转化为运营成果的合作方，而 Confluent 视泰国为主要市场，尤其在银行业和金融服务领域需求强劲，电信和零售行业的兴趣也在增长。
两家公司认为，泰国人工智能的未来将由那些能够连接数据、打破孤岛并实现实时行动的公司决定，而非那些试点口号最响亮的公司。
