極高的失敗率促使許多IT領(lǐng)導(dǎo)者將更多精力集中在具有戰(zhàn)略意義和針對性的人工智能項目上，而非開展數(shù)十個甚至數(shù)百個POC（概念驗證）項目。
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在過去兩年里，許多組織啟動了數(shù)十個人工智能概念驗證項目，失敗率居高不下，投資回報率也不盡人意。不過，一種新趨勢正在興起，其標(biāo)志是對“撒網(wǎng)式”的人工智能試驗方法進(jìn)行重大重新評估。
一些IT觀察人士發(fā)現(xiàn)，如今許多組織正在減少所開展的人工智能概念驗證項目數(shù)量。一些IT領(lǐng)導(dǎo)者開始轉(zhuǎn)向商業(yè)人工智能工具，還有許多人則專注于數(shù)量有限的、具有戰(zhàn)略意義和針對性的用例。
IT與管理咨詢公司AArete負(fù)責(zé)人工智能、數(shù)字和技術(shù)解決方案的董事總經(jīng)理Bhrugu Pange（布魯古·潘吉）表示，在經(jīng)歷了廣泛探索人工智能潛力的階段后，如今許多公司已將目光聚焦在少數(shù)幾個用例上。
他說：“我們正看到一個明顯的轉(zhuǎn)變，從大量試驗轉(zhuǎn)向更具針對性、以結(jié)果為導(dǎo)向的人工智能部署。企業(yè)不再并行開展數(shù)十個概念驗證項目，而是優(yōu)先選擇幾個能夠?qū)⑷斯ぶ悄苌疃热谌脒\(yùn)營工作流程并產(chǎn)生可衡量成果的用例?！?/span>
Pange（潘吉）舉例稱，阿雷特的一位客戶的財務(wù)部門將發(fā)票處理確定為一個高摩擦的工作流程，隨后創(chuàng)建了一個由人工智能驅(qū)動的解決方案，其中包括生成式人工智能、自然語言處理和光學(xué)字符識別技術(shù)。
他補(bǔ)充道：“這項由（財務(wù)）部門自身發(fā)起的工作，在處理周期和準(zhǔn)確性方面帶來了可衡量的提升，其表現(xiàn)優(yōu)于幾個缺乏實(shí)際運(yùn)營支撐的并行實(shí)驗。這種有針對性的方法反映了一種務(wù)實(shí)的轉(zhuǎn)變：當(dāng)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)背景和運(yùn)營緊迫性在企業(yè)內(nèi)幾個明確界定的項目中相結(jié)合時，人工智能才能發(fā)揮最大價值。”
一、大量人工智能概念驗證項目的時代正在落幕
2024年4月，IDC的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，當(dāng)時各組織平均開展37個人工智能概念驗證項目。但一些人工智能專家認(rèn)為，這一數(shù)字被嚴(yán)重低估了，一些大公司開展的試點(diǎn)項目多達(dá)數(shù)百個。
Pange（潘吉）說，過去開展數(shù)百個概念驗證項目的許多組織，如今數(shù)量已降至約30個，各個業(yè)務(wù)部門專注于三到五個實(shí)驗。
其他觀察人士也看到了同樣的趨勢，盡管他們沒有對目前開展的概念驗證項目數(shù)量下降幅度給出具體估計。數(shù)據(jù)管理提供商Hitachi Vantara首席人工智能技術(shù)官Jason Hardy（杰森·哈迪）表示，即便在2024年7月該公司發(fā)布最新的《State of Data Infrastructure Global Report/全球數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施現(xiàn)狀報告》時，大多數(shù)組織仍開始將人工智能項目視為傳統(tǒng)研發(fā)項目，并期望在兩到三年內(nèi)獲得回報，而非追求快速的投資回報率。
Hardy（哈迪）稱，由于公司高管一直堅持要求進(jìn)行人工智能試驗，IT?領(lǐng)導(dǎo)者不得不平衡速度和成本。他還補(bǔ)充道，盡管面臨壓力，但最近他與客戶的幾乎每一次交談都涉及減少概念驗證項目數(shù)量，開展更具戰(zhàn)略性項目的話題。
他說：“雖然快速推進(jìn)的壓力促使許多早期采用者在尚未完全準(zhǔn)備好的情況下就部署人工智能，但我們開始看到一些成功的案例，尤其是隨著對AI智能體（AI Agent）關(guān)注度的增加。”
Hardy（哈迪）表示，如今似乎有更多的IT領(lǐng)導(dǎo)者在抵制因害怕錯過機(jī)會而帶來的壓力，人工智能試驗的“野蠻西部”時代似乎即將結(jié)束。
他說：“雖然通過概念驗證和試點(diǎn)來確定可能結(jié)果的‘撒網(wǎng)式’方法確實(shí)能覆蓋更廣泛的范圍，但客戶很容易在追求科學(xué)實(shí)驗或低價值成果的過程中分心。如果沒有執(zhí)行藍(lán)圖，客戶可能會發(fā)現(xiàn)自己在用多種不同方式解決同一個基本問題，從而凸顯出效率低下的問題。”
二、轉(zhuǎn)變對話方向
IT外包服務(wù)提供商TaskUs的首席信息官Chandra Venkataramani（錢德拉·文卡塔拉馬尼亞）表示，那些仍被鼓勵開展數(shù)十個人工智能概念驗證項目的首席信息官應(yīng)該轉(zhuǎn)換話題方向。他所在的公司為人工智能應(yīng)用創(chuàng)建了一個戰(zhàn)略框架，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)開展數(shù)量有限的高價值概念驗證項目。
他說：“不要把速度錯當(dāng)成進(jìn)步。當(dāng)面臨開展大量人工智能項目的壓力時，首席信息官應(yīng)該將對話引向影響力。將決策與明確的業(yè)務(wù)目標(biāo)和員工成果掛鉤。”
他建議首席信息官們對人工智能部署采取長期策略。人工智能項目應(yīng)契合運(yùn)營需求，而且IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)注重在團(tuán)隊和客戶中建立對已部署人工智能工具的信任。
Venkataramani（文卡塔拉馬尼亞）補(bǔ)充道：“要有選擇性。開展POC可不是為了敷衍了事?！?/span>
三、快速試錯的價值
然而，一些人工智能專家敦促首席信息官們?yōu)槿斯ぶ悄軐?shí)驗留出空間。IDC生成式人工智能戰(zhàn)略項目的高級研究總監(jiān)Nancy Gohring（南?！じ炅郑┍硎荆m然許多組織已經(jīng)推出了副駕駛功能及其他一些“唾手可得”的人工智能工具，但當(dāng)IT領(lǐng)導(dǎo)者找到專門的、全新的人工智能用例時，就能獲得競爭優(yōu)勢。
她還說，首席信息官們在人工智能實(shí)驗方面仍應(yīng)注重“快速試錯”的方法，并在1000個潛在用例和少數(shù)幾個用例之間找到平衡。
Gohring（戈林）稱：“與其擔(dān)心從概念驗證到實(shí)際應(yīng)用的推進(jìn)速度，不如建立一套系統(tǒng)，讓你能夠迅速嘗試新想法，并判斷它們是否值得投入實(shí)際應(yīng)用。實(shí)際上，你并非真的希望減少概念驗證項目的數(shù)量，而是希望能夠快速進(jìn)行實(shí)驗。”
人工智能平臺供應(yīng)商Domino Data Lab的首席運(yùn)營官Thomas Robinson（托馬斯·羅賓遜）補(bǔ)充說，過去概念驗證項目的失敗，與其說是開展項目數(shù)量的問題，不如說是缺乏管理的問題。他建議IT領(lǐng)導(dǎo)者為人工智能項目設(shè)定里程碑，包括進(jìn)行有效的項目管理并設(shè)置檢查點(diǎn)來評估進(jìn)展情況。
他還表示，人工智能概念驗證項目還是有其價值的。“放慢速度未必就更明智，”他說，“我們始終看到，在有人工智能生命周期管理的情況下加快推進(jìn)速度，實(shí)際上能帶來更好的成果。”
Robinson（羅賓遜）補(bǔ)充道，快速迭代并輔以可靠的監(jiān)督是成功的關(guān)鍵。
他說：“關(guān)鍵不在于減少概念驗證項目的數(shù)量，而在于有管理的推進(jìn)速度——能夠快速實(shí)驗、快速學(xué)習(xí)，并擴(kuò)大成功案例的規(guī)模，同時還要確保合規(guī)和可控。”
作者：Grant Gross（格蘭特·格羅斯）
Grant Gross（格蘭特·格羅斯）是CIO的資深撰稿人，是一名長期的科技記者。他曾擔(dān)任華盛頓記者，后來擔(dān)任IDG新聞服務(wù)的高級編輯。在他職業(yè)生涯的早期，他曾擔(dān)任Linux.com的總編輯和科技職業(yè)網(wǎng)站Techies.com的新聞編輯。在遙遠(yuǎn)的過去，他曾在明尼蘇達(dá)州和達(dá)科他州的報紙擔(dān)任記者和編輯。
睿觀：
經(jīng)歷了過去兩年大量AI概念驗證（POC）項目的高失敗率與低投資回報率后，企業(yè)開始對“撒網(wǎng)式”的AI實(shí)驗方法進(jìn)行反思（核心背景與問題）。一種新興的主流策略是，IT領(lǐng)導(dǎo)者正大幅削減POC數(shù)量，轉(zhuǎn)向少數(shù)幾個與業(yè)務(wù)流程深度融合、以結(jié)果為導(dǎo)向的戰(zhàn)略性用例（主流策略）。但也有專家認(rèn)為，關(guān)鍵不在于減少實(shí)驗數(shù)量，而在于建立能支持快速試錯、有效管理并規(guī)?；晒Π咐南到y(tǒng)（不同觀點(diǎn)）。無論選擇何種路徑，新的共識是：AI項目必須擺脫盲目跟風(fēng)，與明確的業(yè)務(wù)目標(biāo)和可衡量的成果緊密掛鉤，方能將潛力轉(zhuǎn)化為真正的商業(yè)價值（結(jié)論）。
金句：
AI實(shí)驗的“野蠻西部”時代正在落幕，未來的贏家，不再是試探最廣的“撒網(wǎng)者”，而是瞄準(zhǔn)最準(zhǔn)的“狙擊手”。
