引言：AI风潮下的抉择
近几年，人工智能（AI）技术迎来了爆发式的发展。从视觉识别到自然语言处理，从自动化模型到智能客服，AI几乎渗透到各行各业。然而，面对市面上层出不穷的AI平台和解决方案，企业管理者和技术团队往往感到难以抉择。特别是一些企业在日常生产和决策过程中，逐渐发现单一工具或平台难以全面覆盖业务需求，于是便萌生了“多平台并行使用AI是否必要”的疑问。
企业需要的不只是“把AI用上”，而是用好、用对。然而，多平台策略是否合理？是否会增加运营成本？能否真正提高效率？这些都是企业管理层和数据从业人员需要认真思考的问题。
1. 多平台并行使用AI的核心驱动因素
企业选择多平台并行的根源，往往可以归结为以下几个关键驱动因素：
- 业务需求的多样化：许多企业的不同部门需要针对性较强的解决方案。例如，销售部门需要基于销售数据的智能预测，生产部门则更关注流程自动化和异常检测。这种需求差异性，可能导致单一平台难以满足所有需求。
- 功能互补：部分平台侧重于特定领域，如视觉处理、语音识别、数据分析等。当企业需要跨领域的能力时，多平台的组合变得更具吸引力。
- 灵活性与风险规避：单一平台的依赖风险较高。例如，某个AI平台服务中断或成本提升，可能直接影响业务连续性。多平台策略能在一定程度上分散这种风险。
2. 多平台并行的成本与挑战
尽管多平台策略看似能让企业“脚踏多条船”，但不可忽视的是，技术和管理上对其带来的额外负担也不容小觑：
- 平台整合难题：不同AI平台的技术架构和开发接口各异，数据在多平台之间流转容易引发兼容性问题。这不仅让企业在实施整合时付出成本，也可能因此造成效率降低。
- 学习成本与团队挑战：对于技术人员而言，掌握多个AI平台的能力需要额外培训和投入。不同团队之间的协作也可能因工具和习惯差异而受阻。
- 预算压力：AI服务往往伴随着高昂的订阅费用或自建运维成本，同时使用多个平台会显著提升预算需求。如果ROI（投资回报率）不高，企业可能承担较大的经济风险。
3. 是“多平台协作”还是“平台整合”？
企业是否需要多平台并行，归根结底需要平衡“广度”和“深度”。对于以业务创新为核心驱动的企业，与其纠结是否“全面开花”，不如更注重让AI与业务深度融合。以下是两种典型的选择策略：
单一整合平台：全面性与一致性
对于追求整合性和功能全面性的企业来说，选择“一站式”AI平台可能是更优解。例如，Smartbi 提供的一站式ABI平台，就涵盖了指标管理、数据建模、交互式仪表盘、自助分析、Excel融合分析、Web报表等能力。这种平台的核心优势在于，能够以统一的指标和数据逻辑满足企业各个部门的需求，避免了因多平台切换带来的不必要复杂性。
多平台协作：需求导向与灵活布局
另一方面，特定行业或高定制化业务场景下，多平台的协作策略也可以发挥独特价值。例如一个生产制造型企业，可以同时部署AIChat智能问数平台，用于基于大模型的智能问答，快速获取生产指标；同时使用行业垂直AI工具优化生产线。这种方式可以让企业按需使用不同工具，但需要投入更多资源做好平台对接和数据管理。
4. 如何优雅地实现“少平台多能力”？
在探讨多平台并行使用时，企业不妨提出一个更成熟的问题：我们是否能通过少量的关键平台获得多平台的能力？
以Smartbi的产品为例：Smartbi 的 AIChat 智能问数平台基于指标管理平台，结合 RAG技术、大模型与AI Agent，已将“智能问数”和“智能分析”功能深度集成。企业可以通过自然语言快速提取分析报告、完成数据驱动型决策，而无需引入额外的AI工具。这种方式不仅减少了平台使用的复杂性，还大幅降低了企业的项目落地成本。
5. 总结：多平台抉择的核心在“匹配”
对于企业而言，多平台并行使用AI没有一个放之四海而皆准的答案，而是要以业务需求为导向，结合团队能力、预算和长期发展目标来综合决策。若企业希望实现简单、高效的AI能力，整合型平台如Smartbi的一站式ABI平台和AIChat智能问数平台值得考虑；若业务场景需要高度灵活化的专业工具，则可以探讨多平台协作的可能。
未来的企业竞争，不在于用了多少AI平台，而在于AI是否真正融入了业务中。与其盲目追求技术的“多”，不如以业务价值为核心，构建起专属的智能化数据能力。
