传统 IT 行业长期以来面临着诸多挑战。系统类型繁杂、复杂度高，不少环节依赖人工操作，智能化水平偏低，极大地制约了业务运营效率。此外，传统 IT 企业背负沉重的历史包袱，重构系统不仅成本高昂，由于现有系统架构的局限性，接入智能化工具往往难以达到预期效果。与此同时，数据质量欠佳，严重影响了 AI 训练模型的准确性。

基于上述问题，传统 IT 行业的变革迫在眉睫，具体可从以下几个维度展开：

1. 业务流程革新：借助 AI 工具，全面梳理并精简现有业务流程，去除冗余环节，降低流程复杂度，并根据业务的动态变化及时调整流程。运用 AI 辅助工具简化流程配置，提升编排效率，对部分人工操作环节进行智能化重构，大幅提高自动化水平。
2. 系统运营优化：在系统运营过程中，经验和问题难以快速转化为有效知识，且缺乏有效的传承机制，人员变动常导致业务知识断层。引入 AI 工具后，可将过往经验和知识实时录入智能知识库，实现知识共享，打破信息壁垒。
3. 数据管理升级：传统企业的数据类型丰富，采用传统分类算法和小型模型进行数据分类时，需大量人工标注。AI 大模型的应用将实现数据的自动化标注和分类，大幅减少人工投入，提高数据管理的效率和准确性。
4. 数据分析转型：传统 IT 企业在报表制作上耗费大量人力物力，且不少报表流于形式，未能有效助力业务提效。AI 大模型工具将革新报表模式，通过问答交互方式，精准、及时地输出所需数据，充分发挥数据的业务赋能价值。
5. 系统开发重构：当前，传统 IT 企业仍普遍采用传统开发方式。未来，大模型将重塑系统开发模式，智能体将逐步取代现有的 IT 系统，显著提升系统开发的效率和质量。