AI“Tokenomics”是个陷阱，CIO 应不惜一切代价避免
专栏观点指出，将 AI 成本与业务成果挂钩的“Tokenomics”本质上是用难以理解的指标来管理成本，正如当年的 Function Point Analysis 一样充满缺陷。该方法依赖于不稳定的模型架构，且容易将决策者的注意力局限在 AI 成本上，最终导致难以推行的内部账单分摊。
#预测/分析
CIO.com – Enterprise ApplicationsAI 评分3131 SAPinsiderAI 评分4343 告别反应式支持：AI 如何将监控转化为预测模型
AI 驱动的预测性监控通过实时分析历史模式和关联系统信号，将传统的被动事件检测转变为超前的故障预防。Gartner 估计，集成 AIOps 能力可将平均修复时间（MTTR）最多缩短 50%，SAP 也已在 SAP Cloud ALM 和 SAP Focused Run 中引入了基于机器学习的系统异常预测。这种模式下 AI 提供上下文与概率建议，人类专家则保留最终决策权，共同实现持续的系统监测。