傳統 IT 行業長期以來面臨著諸多挑戰。系統類型繁雜、復雜度高，不少環節依賴人工操作，智能化水平偏低，極大地制約了業務運營效率。此外，傳統 IT 企業背負沉重的歷史包袱，重構系統不僅成本高昂，由于現有系統架構的局限性，接入智能化工具往往難以達到預期效果。與此同時，數據質量欠佳，嚴重影響了 AI 訓練模型的準確性。

基于上述問題，傳統 IT 行業的變革迫在眉睫，具體可從以下幾個維度展開：

1. 業務流程革新：借助 AI 工具，全面梳理并精簡現有業務流程，去除冗余環節，降低流程復雜度，并根據業務的動態變化及時調整流程。運用 AI 輔助工具簡化流程配置，提升編排效率，對部分人工操作環節進行智能化重構，大幅提高自動化水平。
2. 系統運營優化：在系統運營過程中，經驗和問題難以快速轉化為有效知識，且缺乏有效的傳承機制，人員變動常導致業務知識斷層。引入 AI 工具后，可將過往經驗和知識實時錄入智能知識庫，實現知識共享，打破信息壁壘。
3. 數據管理升級：傳統企業的數據類型豐富，采用傳統分類算法和小型模型進行數據分類時，需大量人工標注。AI 大模型的應用將實現數據的自動化標注和分類，大幅減少人工投入，提高數據管理的效率和準確性。
4. 數據分析轉型：傳統 IT 企業在報表制作上耗費大量人力物力，且不少報表流于形式，未能有效助力業務提效。AI 大模型工具將革新報表模式，通過問答交互方式，精準、及時地輸出所需數據，充分發揮數據的業務賦能價值。
5. 系統開發重構：當前，傳統 IT 企業仍普遍采用傳統開發方式。未來，大模型將重塑系統開發模式，智能體將逐步取代現有的 IT 系統，顯著提升系統開發的效率和質量。