IBM 在 AI 领域进行如此广泛的投资

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如前所述，首先声明：功能的布局基于 IBM 模型，这就是为什么 IBM 乍一看得分很高的原因。

IBM 早已开始布局人工智能——人工智能平台 Watson 已经面世很长时间了。因此，，包括集成领域，也就不足为奇了。

上表中的模块并非全部可用，但 IBM 在 AI 的使用方面展现出了强大的愿景。

由于 Watson 并未接受过“整个互联网”的训练，因此它在生成领域（GenAI）的表 波斯尼亚和黑塞哥维那数字数据 现似乎更佳。

计算机科学

在 Informatica，集成是智能数据管理云的一部分，由 Informatica 的 CLAIRE 提供支持。 CLAIRE 似乎主要适用于数据管理、数据模型和数据驱动流程领域，因此提供较少的特定集成应用。

在实践中，CLAIRE 的建议并不总是有用，因此在我们的团队中很少或从未使用过。

Microsoft Azure 集成服务


Azure 集成服务包括多个集成组件。如果您想要 AI 支持，这是可能的 - 但您将被分配到标准的 Microsoft Copilot 或 Github Copilot。没有针对集成的特定 AI 支持，甚至在规划中也没有。

MuleSoft


MuleSoft 以母公司 SalesForce 强大的 Einstein AI 为基础。从系统架构上来说，该方案是比较成熟的解决方案之一。

但目前该解决方案还不是很有用，并且还存在很大的差距。 Einstein AI 在 SalesForce 中运行，因此只有 MuleSoft 客户也使用 SalesForce 时才能使用；在荷兰，这个比例是全球最低的之一，而且大多数 MuleSoft 客户都没有 SF。

目前，MuleSoft 内部对 Einstein AI 的使用非常有限。它只在新的开发环境中有效，由于功能尚未完善，因此尚未普遍使用。另外，AI只会生成Flows，而没有映射逻辑，而且flows往往是非功能性的而不是功能性的。目前，使用爱因斯坦人工智能还无法完成密集的工作，即映射。 ChatGPT、GitHub Copilot 等外部AI平台在这方面做得更好。