在各公司竞相投资人工智能的背景下，企业CEO们正面临重大挑战，而数据质量问题成为主要障碍。数据环境的分散化严重影响着AI的应用效果，可能导致人工智能投资回报率(ROI)低于预期。
根据IBM对全球2000位CEO进行的调查显示，AI投资正准备快速增长。高管们预计未来两年的增长率将翻倍。目前，61%的CEO表示他们正在积极采用AI代理，并准备扩大实施规模。
然而，该研究也强调了数据在发挥AI全部潜力方面的重要性日益提升。68%的CEO认为集成的企业级数据架构对于有效的跨职能协作至关重要，72%的CEO相信其组织的专有数据是释放生成式AI真正价值的关键。
塞洛尼斯公司(Celonis)联合创始人兼联合CEO亚历山大·林克(Alexander Rinke)在接受AIM采访时强调了AI模型的发展潜力："问题不在于模型(LLMs)。这些模型已经非常智能，而且每天都在变得更加智能。"
然而，他指出真正的挑战在于每个组织独特的流程环境。每家公司都有其独特的流程和数据，这些往往分散在多个系统中。塞洛尼斯公司总裁卡斯滕·托马(Carsten Thoma)补充说："我们正在利用现有输入来实现代理AI，而不是仅停留在应用层面。"
组织越来越多地使用代理框架来减少工作负载并提高生产力。这些框架利用智能代理处理任务，每个工作负载都由具体流程触发。通过对流程的理想版本获得更深入的洞察和智能，组织可以从源头预防工作负载的增加。
塞洛尼斯公司通过AI技术将各系统数据整合到流程智能图(PI graph)中，提供了跨系统流程的全面视图。"任何代理框架都可以使用，无论是亚马逊Bedrock(Amazon Bedrock)、微软Copilot Studio(Microsoft Copilot Studio)还是其他平台，"林克解释道。
全球能力中心(GCC)已从运营支持单位发展为推动企业转型的战略枢纽。塞洛尼斯印度首席客户官马尔哈尔·卡姆达尔(Malhar Kamdar)表示："流程智能是企业内的'连接组织'，将各类系统数据整合，创建业务运营的数字孪生。"
印度已成为流程卓越中心，目前服务于150多个全球客户，包括富国银行(Wells Fargo)、日立能源(Hitachi Energy)等知名企业。塞洛尼斯在班加罗尔设立的创新中心Celonis Garage，正致力于加速GCC的AI驱动流程优化，通过将流程智能平台与AI集成，帮助企业提升全球竞争力。
林克最后表示："印度将是我们未来发展的重要市场，塞洛尼斯与印度的合作充满潜力。"公司计划在未来几个月在印度进行重大投资。
