服务提供商仍然可以提供人员增补，在平台上工作，以确保他们的交付成果在合作结束后得到利用和维护。
当点解决方案为特定应用程序提供增量效益时，就可以将其集成，同时维护所有 AI 计划的整体治理结构。
组织内技术含量高的建设者将看到他们的工作得到加速，同时使他们能够与其业务受益者进行更紧密的合作。
端到端风险
当然，投资一个端到端平台所带来的担忧是，组织会与单一供应商绑定。这是一个不容忽视的风险，风险不小——锁定是一个真正的考虑因素，因为公司会依赖于该供应商的路线图、决策等。
为此，投资开放且可扩展的 巴西 Whatsapp 数据 端到端技术非常重要，这样组织就可以利用现有的底层数据架构，并在存储、计算、算法、语言、框架等方面投资一流的技术。例如，借助 Dataiku，组织可以通过LLM Mesh 为给定应用程序选择正确的生成式 AI 模型，LLM Mesh是一个通用主干，可提供公司使用 LLM 大规模构建安全应用程序所需的组件。例如，在作为服务提供的公共模型和在自己的私有基础设施上运行开源模型之间进行选择。
在考察 AI 工具时，不仅要问潜在平台是否能够与所有现有技术（编程语言、数据科学家喜欢使用的机器学习模型库以及数据存储系统）集成，还要问公司的愿景及其整体 AI 战略。由于供应商希望保持开放和领先，因此公司未来可能想要投资的任何新技术都可以轻松地与平台集成。