人工智能公司遭遇困境，逃离生成式AI“百慕大”
快速阅读: 麻省理工学院调查显示，仅5%的生成式人工智能项目实现快速收入增长，其余陷入试点困境或失败。企业需聚焦高风险痛点、优先购买合作、分散推广、重组工作流程以弥合鸿沟。
当CRM和ERP系统在1990年代首次出现时，全球企业纷纷涌入，希望挖掘其中的财富，结果却发现是徒劳一场。大多数早期采用者浪费了大量资金追逐虚幻的美好世界。经过多次痛苦的努力，包括战略规划、治理和变革管理，这些技术最终才开始带来预期的好处。
如今，生成式人工智能项目似乎也面临着类似的局面。企业董事会迅速接受了这项具有变革潜力的技术，但麻省理工学院NANDA计划的最新调查揭示了一个令人清醒的事实：在调查的数百个部署案例中，仅有5%实现了快速收入增长，其余则陷入试点困境或彻底失败。“生成式人工智能鸿沟”确实存在，并且正在扩大。
为什么会出现这种令人沮丧的模式？更重要的是，企业如何才能扭转这一局面？在专业人士看来，问题的根源显而易见：技术尚未成熟、法规不明朗，偶尔还会出现模型错误。然而，麻省理工学院的研究指出，真正的障碍在于整合不当和巨大的学习差距。
作为一款通用工具，生成式人工智能对于个人用户来说非常有用。对于大多数知识工作者而言，像ChatGPT这样的平台在内容创作、快速搜索和分析方面表现出色。但在大规模应用时，这些工具似乎难以适应企业工作流程，无法与专有数据生态系统融合，也无法提供复杂的决策所需的细致背景信息。这正是许多试点项目失败的原因。
麻省理工学院研究的主要发现包括：
– 超过一半的人工智能预算被分配给销售和营销工具，而那些可能产生重大回报的关键领域却被忽视，特别是在后台自动化方面。想象一下，如果企业能够消除业务流程外包成本或减少对外部机构的依赖，将会节省多少开支。即使是在运营效率上取得进展，也能通过降低成本来提高投资回报率。
– 自建解决方案的成功率仅为购买解决方案的三分之一。尽管如此，许多企业仍不愿相信这一点，固执地追求内部开发。与专业供应商合作才是明智之举。
– 集中式采用，由创新团队推动人工智能，往往会形成象牙塔。成功与授权一线经理并将人工智能嵌入日常运营决策密切相关。
– 员工缺乏官方认可的工具，转而使用未经支持的解决方案，如ChatGPT。这导致合规性和安全风险，以及治理漏洞。
显然，企业需要采取不同的策略以避免这些错误。
企业如何弥合生成式人工智能鸿沟：
1. 能否将人工智能应用于一个高风险痛点？加拿大航空没有广泛用于营销策略，而是用于自动化合同审查和合规检查。结果，法律处理时间减少了60%，并带来了可量化的成本节约。成功的案例表明，专注是关键。相反，分散人工智能预算而没有优先级的企业通常效果不佳，甚至毫无影响，导致怀疑态度。
2. 能否先购买或合作再自行构建？在新冠疫苗竞赛中，辉瑞与Concerto HealthAI等初创公司合作，利用人工智能加速药物发现。这种购买和合作的策略帮助缩短了疫苗研发的时间线。虽然自有的人工智能系统听起来很诱人，但在需要大量数据的情况下，单打独斗往往是失败的前奏。许多金融服务公司独自构建生成式人工智能引擎，结果导致项目停滞，成本增加，这通常是“自己动手”谬论的结果。
3. 能否将推广分散到各个部门？联合利华培训了各业务部门负责人和数据科学家，识别人工智能应用场景，成功推广了人工智能。这样，生成式人工智能被嵌入到预测和采购中，为供应链改进节省了数百万美元。人工智能不应局限于中央实验室的封闭实验。真正的变革发生在一线经理拥有集成权的时候。一家大型跨国银行投入资源建立了“人工智能卓越中心”，但禁止分行经理参与试点，结果导致了许多优秀的概念验证项目未能规模化。
4. 能否在集成人工智能之前重组工作流程？航运巨头马士基首先标准化了航运文件，并数字化了海关工作流程，然后集成了生成式人工智能进行智能文档处理。这使得港口周转时间减少了30%。不要将人工智能视为修复破碎流程的插件。许多电商倾向于在混乱的客户服务流程上叠加聊天机器人，这只会让代理人和消费者感到沮丧。
IBM宣布将通过技能重塑模型自动化超过7500个岗位，并同时投资数据分析和AI伦理培训计划。此举既缓解了员工焦虑，又维护了其负责任创新者的品牌形象。在当前许多工作岗位被取代的背景下，妥善管理裁员至关重要。Meta和亚马逊的大规模裁员损害了雇主品牌，导致人才流失。
微软为企业客户推出的Copilot案例表明，企业应纳入治理和度量指标。该产品包括一个强大的ROI框架，跟踪任务完成时间和员工满意度等关键指标，有助于提升AI的可信度。企业若忽视这一点，可能会夸大成果，CFO会质疑每一分钱的投入效果。
技术无法拯救一切，文化才是关键。成功的企业将失败视为廉价实习生，容忍并教导他们快速成长，然后迅速淘汰。这些企业会大肆宣传小胜利，而生成式AI则像愚人金一样，虽然闪亮诱人，却充满危险。记住：AI不会取代你，但愚蠢的战略一定会。
(以上内容均由Ai生成)
