Dataiku今日宣布推出“AI成功平台”（AI Success Platform），称这是其企业AI平台的战略升级，目标是推动企业AI从试点阶段迈向“可信赖且可衡量的业务绩效”阶段。

Dataiku表示，此次发布包含三款“市场首创”产品：用于跨平台代理治理与业务影响验证的 Dataiku代理管理（Agent Management）；在可视化、可检查环境中辅助构建AI代理的 Dataiku Cobuild；以及由代理团队提供行业特定决策智能的 Dataiku推理系统（Reasoning System）。公司称，这些能力将改变企业构建、连接、控制与扩展AI系统的方式。

Dataiku称，上述发布将于3月9日至11日在美国奥兰多举行的Gartner数据与分析峰会（展位401）上进行展示，并将演示组织如何从试点走向基于绩效的企业级AI责任制。

Dataiku联合创始人兼首席执行官Florian Douetteau在声明中表示，要实现“真正的AI成功”，企业面临多项关键挑战：如果无法让更多人员参与构建过程，AI项目将缺乏相关性与认可；如果不能编排复杂的现代技术，AI将难以产生实质影响；如果不能在每一步实施治理，AI将难以超越概念验证阶段。他称，公司打造该平台旨在应对上述问题。

定位为统一的企业AI编排层

Dataiku在发布中指出，AI正在云端、模型、代理与应用之间快速扩散，速度已超过多数组织的控制能力。在多供应商环境下，碎片化可能带来重复工作、性能不一致、治理盲点以及运营风险上升。公司称，缺乏统一控制层会使企业难以证明影响、管理成本或为AI系统决策提供依据。

Dataiku表示，“AI成功平台”旨在弥补这一缺失层：在受控环境中连接数据平台、企业系统、基础模型与第三方代理框架，并强调其可与各类系统集成但不依赖任何单一系统，以帮助组织在不同用例中选择合适技术、避免供应商锁定，同时保持对企业AI绩效的集中监督。

公司称，在单一平台内，团队可完成AI系统的构建、验证、部署、监控与管理，并内嵌治理机制以实现可衡量的业务责任。平台将企业AI的三项核心维度纳入统一框架：人员协作、编排能力与治理机制。

三项新产品与可用性安排

Dataiku代理管理：Dataiku称，随着代理在企业系统中普及，许多监控工具只能判断代理是否运行，难以评估其是否创造业务价值。该产品作为独立产品提供跨平台可视性、治理与业务影响测量，覆盖所有运行中的代理，不受其创建或运行系统限制；并可依据预先定义的业务关键绩效指标评估代理，标记性能漂移或成本问题，并按风险阈值与监管要求触发治理流程。Dataiku表示，该产品已开放早期访问计划。

Dataiku推理系统：Dataiku将其描述为“协调且受治理的决策环境”，用于将机构专业知识扩展为运营智能。该系统在单一运营环境中统一数据、模型、代理、业务规则与人工定义的决策逻辑，使企业可编排反映实际业务运作的治理决策系统，并将公司及行业标准推理嵌入工作流，同时保持透明度与监督。Dataiku称，“制造运营推理系统”已推出，供应链与金融风险版本计划于2026年晚些时候发布。

Dataiku Cobuild：Dataiku表示，Cobuild计划于2026年6月推出，允许用户以自然语言描述业务目标，并在Dataiku可视化界面内生成完整AI项目，包括管道、模型、代理与应用，形成受治理且可追溯的工作流。公司称，该产品将生成结构化的可视流程，便于用户逐步审查、验证假设并批准部署，由Dataiku执行引擎负责环境配置、资源调配以及受控、可重复的部署。

Dataiku联合创始人兼首席技术官Clément Stenac在声明中表示，企业决策需要数据驱动模型、模型指导代理，并由明确业务规则与人工监督共同约束；他称，多数部署缺少这种协调层，“AI成功平台”旨在填补这一空白。

Dataiku表示，更多关于“AI成功平台”的功能与可用性信息可在公司博客查询：www.dataiku.com/blog。