在采用 Gen AI 的竞赛中发现的首批重大失误之一就是 Gartner 最近的一项研究显示，到 2025 年底，所有此类项目中有 30% 将被放弃。Gartner 的一项新研究显示，最早在 2025 年，所有 Gen AI 项目中有 30% 可能会被放弃，原因包括商业价值不明确等问题
在采用新一代人工智能的竞赛中发现的首批重大障碍之一就是，Gartner 最近的一项研究表明，到 2025 年底，30% 的此类项目将被放弃。
目前，业界正热衷于采用该技术，并利用该技术改变其运营方式。
但报告显示，许多企业甚至无法完成概念验证，原因包括数据质量差、风险控制不足、成本不断上升以及商业价值不明确等。
积极采用
该项研究发布之际，人工智能的采用正成为各个行业企业的首要任务之一。
凯捷公司同月发布的一项研究显示，增加对人工智能的投资目前已成为主流。
然而，就像数字化转型一样，在整个组织内实施可能很难实现。
Gartner 杰出副总裁分析师 Rita Sallam 表示：“不幸的是，Gen AI 没有万能的解决方案，成本也不像其他技术那样可预测。开发和部署 Gen AI 模型的财务负担越来越明显，成本从 500 万美元到 2000 万美元不等。”
不同 Gen AI 部署方法产生的成本说明
然而，凯捷研究中的 74% 组织报告称，Gen AI 正在帮助推动收入和创新。
这种实施难度使得 Gen AI 合作伙伴关系的增长变得司空见惯。例如，微软、IBM 和谷歌一直在与各行各业的公司签署协议，帮助他们发展员工和内部 AI 程序。
但小型企业可能不在此列，它们可能独自将该系统应用到业务中。这就是失败可能发生的地方。
SAS 2024 年的一项研究显示，只有 9% 的领导者非常熟悉其组织对 Gen AI 的采用。
在没有数字化转型经验的公司的指导下，Gartner 提到的这些问题（数据质量差、风险控制不足、成本不断上升以及商业价值不明确）可能会导致公司放弃。
研究表明，许多首席财务官都不愿意在当下投资以获得未来的间接价值。这种犹豫可能会导致投资分配向战术成果而非战略成果倾斜。
建立成功案例
通用人工智能的快速应用是由于其具有改变商业运营各个方面的潜力。
Gartner 之前的调查显示，早期采用者的收入平均提高了 15.8%，成本节省了 15.2%，生产力提高了 22.6%。
这些数据表明，各组织从实施 Gen AI 中获得切实的利益，证明了增加投资和采用率的合理性。
然而，Gartner 的研究表明，人工智能非但没有帮助数字化转型，反而增加了数字化转型的复杂性。
“如果业务成果达到或超过预期，那么就有机会扩大投资，通过在更广泛的用户群中扩大 Gen AI 创新和使用，或在其他业务部门实施，”Rita 说道。“但是，如果达不到预期，可能有必要探索替代创新方案。”
Rita Sallam 是 Gartner 数据和分析团队的杰出副总裁分析师和研究员
由于人工智能最近才刚刚开始流行，未来几年可能会出现一段调整期，企业需要改进方法，平衡成本和收益，并适应不断变化的监管环境。
那些成功驾驭通用人工智能项目力量的人将在日益人工智能驱动的世界中获得显著的竞争优势，而那些没有成功驾驭通用人工智能项目力量的人将会从那些已经驾驭过的人那里获得更好的理解。
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