从 " 模型访问 " 到 " 数据闭环 "
Prosus 首席执行官 Fabricio Bloisi 指出，单纯访问 AI 模型已不再构成竞争优势，真正的差异化在于围绕模型构建的数据、上下文以及使模型在日常实践中生效的反馈循环。
过去数月，Prosus 在内部大力推行该战略。目前，其 6 万名员工已创建了 AI 智能体，其中 2 万个被每月活跃使用，并基于此构建了 1.3 万个可共享的应用程序。这些应用主要基于入驻餐厅数据，构成了仅对 Prosus 旗下企业开放的 AI 系统 Toqan 的基础。例如，一位知识产权律师利用该工具开发了一款自动扫描互联网以查找法律侵权者的应用。
" 大型商业模型 " 驱动无代码开发
Toqan Claw 底层运行着 Prosus 自称的 " 大型商业模型 "（Large Commerce Model）。该模型基于其投资组合中超过 10 亿客户的数据及每天 5 亿次交互训练而成。AI 负责人 Ioannis Zempekakis 介绍，该工具采用无代码设计，用户只需通过自然语言描述需求，系统即可生成实时的 HTML 应用程序，而非简单的演示文稿。
针对每项任务，Toqan 会从二十多种底层模型中自动选择最佳匹配项，其中包括 DeepSeek、Qwen 和 Kimi 等闭源与开源模型的组合。
早期案例：效率与洞察的双重提升
在发布会上，两家早期采用者分享了初步体验。咖啡和三明治连锁品牌 Lebkov & Sons 的 Eva Akkerhuis 表示，自 5 月 6 日导入业务数据以来，Toqan 提供了前所未有的业务洞察。系统揭示了不同门店增长差异背后的原因，如供应商表现、排班优化及会员忠诚度计划的影响。其中，比赫默尔（Bijlmer）地区的会员计划在周内带来了 30% 的销售额增长。Akkerhuis 目前瞄准每年 30% 的增长率。
拥有 14 家门店的波奇碗连锁店 Pok é Perfect 联合创始人 Gerrit Jan Witzel 则表示，运营问题现在通过 WhatsApp 聊天机器人处理，系统依据录入的操作手册提供即时答案。另一位企业家通过输入 GPS 配送数据，优化了配送路线，不仅多配送了 25% 的订单，还每月节省了 2 万欧元的物流成本。
B 端赋能与 C 端助手并行
除了服务于企业主的 Toqan Claw，Prosus 还向全球推出了面向消费者的 AI 助手 Zapia。与仅列出建议不同，Zapia 能独立执行任务，如预订餐桌或在家庭群组中确认偏好后完成预订。该项目最初建立在 WhatsApp 之上，90 天内获得百万用户。目前，拉丁美洲已有超过 600 万消费者使用该助手。Bloisi 称，此类 AI 生活助手代表了 " 自智能手机以来，人们与数字经济互动方式的最大转变 "。
Prosus 全球 AI 主管 Euro Beinat 强调，向 AI 原生组织的转变并非昙花一现，而是经济逻辑使然。在这一图景中，AI 让同样的人能做更多事情，人类已成为限制因素。
【星途科讯 图文丨伊贝 首发于 ZAKER 科技，转载请注明出处】
