在人工智能和机器学习（AI/ML）日益渗透到各行各业的今天，从初创企业到全球性巨头，从技术先锋到传统金融机构，许多组织都在积极探索AI的潜力。然而，尽管AI/ML项目成功的案例层出不穷，但失败的例子也同样令人咋舌。深入分析这些失败，会发现其症结往往与算法本身关系不大，核心问题几乎总是出在组织对AI的根本性方法上。
本文并非一份详尽的操作手册或硬性规则清单，而是旨在审视企业在AI/ML集成过程中最常犯的错误，并对其发生原因进行探讨，同时提出切实可行的规避策略。
1. 缺乏坚实的数据基础
当数据质量低下或数据量不足时，尤其是在技术成熟度尚浅的组织中，AI/ML项目往往注定失败。这种情况频繁发生在企业在尚未建立起扎实的数据工程实践之前，就急于组建数据科学（DS）或机器学习（ML）团队。
曾有管理者指出，“电子表格并不能直接带来利润”。然而，在许多公司里，事实恰恰相反：正是这些看似简单的“电子表格”所代表的数据，才是推动利润增长的关键工具。未能充分利用数据，就如同陷入了经典的机器学习格言所描述的困境：“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）。
一家区域性外卖配送公司曾致力于打造雄心勃勃的数据科学团队，梦想着开发深度学习推荐系统、生成式AI等前沿技术。然而，其数据基础却一团糟：由于系统架构老旧，会话与订单无法可靠关联，缺乏统一的关键ID；餐厅菜品ID每两周更新一次，导致无法准确判断顾客实际订购的菜品。诸如此类的问题使得每个项目高达70%的工作量都耗费在各种变通方案上，根本没有时间和资源去追求优雅的解决方案。一年之内，除了少数几个项目外，绝大多数项目都未能产出任何实质性成果，其根本原因在于这些项目都建立在不可信的数据之上。
经验总结：在启动机器学习项目之前，优先投资数据工程和数据质量监控。保持数据策略的简洁性。虽然早期的成功和“低垂的果实”可能不需要极高的数据质量，但真正的AI应用无疑会对此提出严格要求。
2. 缺乏明确的业务场景
在当前大型语言模型（LLM）和智能体AI炒作的背景下，许多机器学习项目往往是出于追逐潮流而非解决实际问题而启动。企业常常围绕现有技术构建用例，而非根据真实痛点来选择技术，最终导致开发出过于复杂或冗余的解决方案。
试想一下，在一个用户只需点击三个按钮就能完成操作的公共事业缴费应用中，却硬要集成一个AI助手；或者，当真正的需求是让数据仪表盘更易理解时，却开发一个AI翻译器。在谷歌上快速搜索失败的AI助手案例，便能找到大量此类实例。
一个在实际工作中遇到的案例是，某餐厅发现与预订应用（可称之为餐饮聚合平台）曾启动一个项目，旨在构建一个AI助手。当时，大型语言模型正风靡一时，高层也弥漫着“错失恐惧症”（FOMO）。于是，公司决定开发一个优先级较低但相对安全的面向用户的聊天助手服务。该助手本应根据用户请求推荐餐厅，例如“给我推荐有折扣的好地方”、“我想和女朋友吃一顿高级晚餐”或“寻找宠物友好型餐厅”。
团队为此项目投入了整整一年的时间：设计了数百个场景，调整了安全护栏，并确保了后端系统的坚不可摧。然而，问题的核心在于，这个助手根本没有解决任何真实的用户痛点。尝试使用它的用户比例极低，其中通过助手完成预订的会话数量更是少到可以忽略不计。最终，该项目在早期就被放弃，也未能推广到其他服务。如果团队当初从验证实际用例而非罗列助手功能开始，或许就能避免这样的结局。
经验总结：始终从问题出发。深入理解用户的痛点，用量化指标评估其价值，然后才开始开发之旅。
3. 在掌握基础前盲目追求复杂性
许多团队往往急于追逐最新技术版本，却不曾停下来思考更简单的方法是否足以解决问题。毕竟，没有放之四海而皆准的解决方案。采用增量式方法，从最简单方案开始，并根据实际需求逐步增加复杂性，几乎总能带来更高的投资回报率。当线性回归、预训练模型或简单的启发式规则便能满足需求时，又何必使其变得不必要的复杂？从简单入手能提供宝贵的洞察：帮助了解问题本质，找出失败原因，并为后续的迭代优化奠定坚实基础。
在某款包含网约车服务的多功能应用中，曾有一个项目旨在主页设计一个快捷组件。其核心理念很简单：预测用户是否启动应用是为了叫车，如果是，则进一步预测其最可能前往的目的地，以便用户能一键预订。然而，管理层却武断地要求解决方案必须是神经网络，别无选择。经过四个月的艰辛开发，结果发现该预测模型仅对约10%拥有深度叫车历史的用户表现尚可，但即便对于这部分用户，预测结果也往往令人失望。最终，这个问题仅仅通过一套业务规则，在一个晚上就被彻底解决了。如果公司当初能采取更保守的策略，完全可以避免数月之久的白白耗费。
经验总结：先学走，再学跑。将复杂性作为最后的手段，而非起点。
4. 机器学习团队与业务部门脱节
在大多数组织中，数据科学团队往往像一座孤岛。他们构建的技术上令人惊叹的解决方案，却因为未能解决实际问题，或未能赢得业务利益相关者的信任，而最终无法落地。反之亦然：当业务领导者试图全盘主导技术开发，设定不切实际的期望，并强推无人能捍卫的缺陷方案时，情况同样糟糕。平衡才是关键。机器学习只有在领域专家、工程师和决策者之间紧密协作时，才能发挥出最佳效能。
这种脱节现象在大型非IT原生企业中尤为常见。他们意识到AI/ML的巨大潜力后，便纷纷设立“AI实验室”或卓越中心。然而，这些实验室的问题在于，它们常常与业务部门完全隔离，导致其解决方案鲜被采纳。一家大型银行就曾拥有这样一个实验室，其中不乏经验丰富的专家，但他们从未与业务利益相关者会面。更糟的是，该实验室被设置为一个独立的子公司，使得数据交换几乎不可能实现。公司本身对实验室的工作兴趣不大，最终这些成果大多变成了学术研究论文，而非融入公司的实际业务流程。
经验总结：确保机器学习项目与业务需求紧密对齐。尽早协作，频繁沟通，并与利益相关者共同迭代，即使这可能在一定程度上减缓开发速度。
5. 忽视MLOps实践
在小规模部署下，使用定时任务（Cron jobs）和笨拙的脚本或许尚能勉强运行。然而，随着企业规模的扩大，这无疑是走向灾难的捷径。缺乏完善的MLOps（机器学习运维）体系，意味着每一次微小的调整都需要原始开发人员全程参与，系统也可能不得不一次又一次地被彻底重写。
早期对MLOps的投入将带来指数级的回报。它不仅仅关乎技术，更在于构建一种稳定、可扩展且可持续的机器学习文化。
尽早投资MLOps，其回报是呈指数级增长的。这不仅是技术层面的考量，更是为了建立一种可靠、可扩展和可维护的机器学习文化。切勿让混乱吞噬一切。在机器学习项目无序发展之前，务必建立健全的流程、平台和培训机制。
一家从事广告技术的电信子公司，其互联网广告平台是公司最大的收入来源。由于平台上线不久（仅一年），其机器学习解决方案脆弱不堪。模型仅仅通过C++封装，由一名工程师简单地嵌入到产品代码中。只有当这位工程师在场时才能进行集成，模型版本也从未被追踪记录。一旦原始开发者离职，再无人能搞清楚模型是如何运作的。如果负责轮班的工程师也离开，整个平台将面临永久性瘫痪的风险。而所有这些潜在的风险，本都可以通过健全的MLOps实践来有效避免。
6. 缺乏A/B测试机制
一些企业因觉得A/B测试过于复杂而选择回测或依赖直觉，这往往导致性能不佳的模型被推向生产环境。没有一个可靠的测试平台，就无法真正了解哪些模型表现出色。为了实现迭代改进，特别是在规模化部署时，建立适当的实验框架至关重要。
阻碍A/B测试普及的通常是其固有的复杂感。然而，一个直接、精简的A/B测试流程在早期阶段也能良好运行，并且不需要巨大的前期投入。真正的关键在于团队间的认知对齐和充分的培训。
在缺乏有效衡量用户影响的方法时，项目的成败往往取决于管理者推销能力。那些包装精良的方案更容易获得资金，被热烈捍卫，甚至在数据下降时也能存活。通过简单地比较发布前后数据来“操纵”指标，如果数据显示有所增长，项目就被宣称为成功，即便这可能仅仅是整体增长趋势的一部分。在快速发展的企业中，数百万个表现平平的项目常常被整体增长所掩盖，因为缺乏A/B测试机制来持续区分成功与失败。
经验总结：尽早建立实验能力。对必要的重大部署进行测试，并确保团队能够正确解读结果。
7. 管理层培训不足
未受过充分训练的机器学习项目管理人员可能会错误解读指标、误判实验结果，进而导致战略性失误。因此，对决策者进行教育与对工程团队进行技术培训同等重要。
曾有一个团队，他们拥有所需的一切技术，包括健壮的MLOps系统和A/B测试平台。然而，管理层却不清楚如何正确使用这些工具。他们会使用错误的统计检验方法，在“统计显著性”达到后（通常基于过少的观测样本）仅一天就叫停实验，并上线了许多没有可衡量影响的功能。结果是：许多新功能的上线反而带来了负面影响。这些管理者并非素质低下，他们只是单纯不理解如何有效地运用手中的工具。
8. 目标指标错位
虽然机器学习/数据科学团队需要与业务目标保持一致，但这并不意味着他们天生就具备商业直觉。机器学习从业者会努力实现提供给他们的任何指标，只要他们认为这些指标是正确的。如果机器学习的目标与公司的整体战略目标不符，那么结果将是适得其反的。例如，如果公司的核心目标是盈利能力，但机器学习团队的目标却是最大化新用户转化率，那么他们可能会通过引入那些单位经济效益不佳且留存率低的用户来追求非盈利性增长。
这对于许多公司来说都是一个痛点。一家外卖公司渴望增长，管理层将新用户转化率低下视为阻碍营收增长的关键问题。数据科学团队被要求通过个性化和提升客户体验来解决这一问题。然而，真正的症结在于用户留存率，那些转化来的用户并未再次光顾。团队没有专注于留存，反而将重心放在转化上，这无异于向一个漏水的桶里注水。尽管转化率有所提高，但却未能转化为可持续的业务增长。这些错误并非特定于某个行业或公司规模，它们是普遍存在的。
经验总结：确保机器学习指标与真实的业务目标保持一致。解决根本原因，而非仅仅处理表象症状。重视长期绩效，而非短期的表面指标。
总结
AI/ML项目成功的道路，与其说在于追求尖端算法，不如说更多地取决于组织的成熟度。失败的模式显而易见：它们源于急于追求复杂性、激励机制错位以及忽视基础架构。成功则需要耐心、纪律和从小处着手的开放心态。
积极的一面是，所有这些错误都是完全可以避免的。那些优先建立数据基础设施、保持技术与业务团队紧密协作、且不被短期潮流所迷惑的企业，将会发现AI/ML技术确实能兑现其承诺。这项技术本身是有效的，但它必须建立在坚实的基础之上。
如果说有一个核心信条能将所有这些要素串联起来，那就是：AI/ML只是一种工具，而非目的本身。始终从问题出发，确认真实需求，进行迭代开发，并持续衡量效果。秉持这种思维方式的企业不仅能避免失败，更能随着时间的推移，创造出具有长期复合效应的竞争优势。
