Infor近日宣布在其AI產品組合中推出多項新功能，與此同時，一項調研結果也顯示，許多企業在將人工智慧從試點階段推向規模化應用方面仍面臨較大困難。
此次四月份的更新內容涵蓋Infor Velocity Suite的功能升級，以及Infor Agentic Orchestrator增強版的限量發布。
上述發布還配套了來自Infor企業AI應用影響力指數的調研數據支撐，該研究共調查了美國、英國、德國和法國的1000位企業決策者。
調研結果顯示，儘管80%的企業認為自身具備實施AI的內部能力，但仍有近一半（49%）的企業處於早期部署階段，通常僅限於試點項目或局部推行。
主要障礙包括：數據安全與合規問題（36%）、內部AI人才匱乏（25%），以及投資回報不明確（23%）。
Infor首席執行官Kevin Samuelson表示："在Infor，智能體AI並非簡單疊加的功能模組，而是二十年深耕基礎建設的集大成之作。我們的行業專屬平台、多租戶架構以及深度流程智能，賦予了我們的智能體一種通用AI根本無法複製的上下文精準度。醫療機構的採購智能體與離散製造商的採購智能體，本就不該是同一個——正是這種針對性，讓我們能夠清晰闡明投資回報，並切實兌現承諾。我們出售的不是自動化本身，而是面向特定行業的可量化成果，通過在AI領域與客戶同行，為他們提供一條清晰、簡潔、高效的路徑，通往他們所期望的未來。"
IDC企業軟體集團副總裁Mickey North Rizza也表示："Infor的客戶在走向智能體企業的過程中，顯然正在持續獲得切實的經濟價值，他們也非常享受與Infor攜手同行的旅程。"
升級後的Velocity Suite擴大了Infor行業AI智能體的訪問範圍，並引入了精選AI用例包、預構建自動化工具以及旨在加速部署的託管服務。
Infor還重點介紹了面向其倉庫管理系統的倉儲專屬插件——基於機器學習的揀貨路徑優化功能，在部分應用案例中已實現行走距離最高縮短25%的效果。
目前處於限量發布階段的Infor Agentic Orchestrator，專為跨企業工作流協調多個AI智能體而設計。該系統支持複雜任務的編排調度，通過開放式模型上下文協議實現跨應用互操作，並配備全新可觀測性工具，以提升透明度與管控能力。
在客戶反饋方面，AMADA America的IT總經理Zoaib Saifuddin表示："自遷移至Infor多租戶雲以來，系統改進會自動呈現，無需我們主動申請。Infor Agentic Orchestrator是這一演進的下一步：以往我們的服務工程師需要自行查找答案，現在智能會主動送達。"
Coram International供應鏈分析師Vera Janssens表示："藉助Infor的AI驅動揀貨路徑優化，我們的倉儲運營邁上了新台階。通過對實時數據的智能調用，我們實現了揀貨效率提升15%、行走距離減少25%，從而更好地利用勞動力資源，並降低了對臨時員工的依賴。"
Kattsafe數字與IT負責人Jamarl Scace補充道："藉助Infor Velocity Suite，我們得以在不同步擴充資源的前提下實現快速增長。以客戶訂單錄入作為首個自動化場景，它為我們提供了一條簡潔實用的AI落地路徑，讓團隊得以專注於更高價值的客戶服務。我們期待將AI拓展至更多業務流程，以釋放更大的效率潛力。"
調研結果還揭示了更深層的信任與準備就緒問題：約27%的受訪者對自身數據是否已成熟到足以支持AI應用表示懷疑，31%的受訪者對由自主智能體處理關鍵業務流程感到不安。此外，平均而言，近半數AI生成結果仍需人工審核。
Infor表示，此次最新更新旨在應對上述挑戰，通過提供更具行業針對性的AI能力、完善的治理機制，以及從部署到可量化業務成果的清晰路徑，助力企業跨越AI規模化落地的難關。
Q&A
Q1：Infor Agentic Orchestrator是什麼？它能解決哪些問題？
A：Infor Agentic Orchestrator是Infor推出的AI智能體編排系統，目前處於限量發布階段。它專為跨企業工作流協調多個AI智能體而設計，支持複雜任務的編排調度，並通過開放式模型上下文協議實現跨應用互操作。此外，它還配備了可觀測性工具，幫助企業提升對AI流程的透明度與管控能力，特別適合希望將AI能力從試點階段推向規模化落地的企業。
Q2：Infor的調研發現企業在AI落地方面有哪些主要障礙？
A：根據Infor企業AI應用影響力指數的調研結果（覆蓋美國、英國、德國、法國共1000位企業決策者），AI規模化落地面臨三大主要障礙：數據安全與合規問題（36%）、內部AI人才匱乏（25%）以及投資回報不明確（23%）。此外，27%的受訪者對自身數據成熟度存疑，31%對智能體自主處理關鍵業務流程感到不安，近半數AI生成內容仍需人工審核。
Q3：Infor的揀貨路徑優化功能能帶來多大的實際效益？
A：根據Infor客戶Coram International的實際應用數據，藉助Infor AI驅動的揀貨路徑優化功能，該公司實現了揀貨效率提升15%、倉庫內行走距離減少25%。這不僅提升了勞動力利用率，還有效降低了對臨時員工的依賴。Infor表示，在部分應用案例中，行走距離最高可縮短25%。
