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2025年的GenAI:試驗(yàn)階段結(jié)束,實(shí)戰(zhàn)階段開(kāi)啟

人工智能
由于試點(diǎn)疲勞、盲目試驗(yàn)以及失敗率較高,許多企業(yè)開(kāi)始將GenAI的投資轉(zhuǎn)向更具針對(duì)性且更有前景的商業(yè)用例。

隨著企業(yè)減少試驗(yàn)并轉(zhuǎn)向?qū)崿F(xiàn)商業(yè)價(jià)值,專(zhuān)注于數(shù)量更少、更具針對(duì)性的用例,GenAI的試驗(yàn)階段或許已經(jīng)結(jié)束。

根據(jù)NTT DATA最近的一項(xiàng)調(diào)查,近九成的高級(jí)決策者表示,他們對(duì)GenAI試點(diǎn)感到疲勞,正在將投資轉(zhuǎn)向能夠提升業(yè)務(wù)績(jī)效的項(xiàng)目。

NTT DATA北美地區(qū)首席數(shù)據(jù)和AI官Andrew Wells表示,企業(yè)仍將繼續(xù)嘗試新的GenAI試點(diǎn),但一種更具針對(duì)性的方法,即專(zhuān)注于其業(yè)務(wù)特定的用例,正日益成為IT領(lǐng)導(dǎo)者AI戰(zhàn)略的核心。

Wells表示,在某些情況下,高達(dá)50%或更高的試點(diǎn)失敗率迫使企業(yè)重新考慮啟動(dòng)的試點(diǎn)數(shù)量。IDC在4月的一項(xiàng)調(diào)查中發(fā)現(xiàn),平均而言,企業(yè)已經(jīng)啟動(dòng)了37個(gè)AI概念驗(yàn)證(proof-of-concept)項(xiàng)目,但只有少數(shù)項(xiàng)目進(jìn)入了生產(chǎn)階段。

“要么你沒(méi)有合適的數(shù)據(jù)來(lái)做這件事,要么技術(shù)還不夠成熟,要么模型還不存在。”Wells談及早期試點(diǎn)失敗頻發(fā)的原因時(shí)說(shuō)道。

他表示,在其他情況下,試點(diǎn)項(xiàng)目在商業(yè)上并不可行。“你會(huì)構(gòu)建概念驗(yàn)證項(xiàng)目,但解決方案的有效性并不一定符合最初的假設(shè)。”他補(bǔ)充道。

此外,超過(guò)三分之一的IT專(zhuān)業(yè)人士表示,他們參與的AI項(xiàng)目的目標(biāo)并不是實(shí)用價(jià)值,而是向投資者和利益相關(guān)者展示其企業(yè)正在開(kāi)展AI相關(guān)工作。

Wells表示,大量沒(méi)有進(jìn)展的GenAI試點(diǎn)正在消耗資源。

“當(dāng)我們走進(jìn)大多數(shù)公司時(shí),他們積壓的GenAI用例數(shù)量相當(dāng)可觀,具體來(lái)說(shuō)有數(shù)百個(gè),”他說(shuō),“他們現(xiàn)在更有目的地決定要在哪些項(xiàng)目上投入時(shí)間、精力和資金,而不是‘讓我們先試試,看看這項(xiàng)技術(shù)能做什么’。”

低估成本

數(shù)字轉(zhuǎn)型咨詢(xún)公司SkyPhi Studios的CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人Courtney Schuyler表示,企業(yè)常常在啟動(dòng)AI試點(diǎn)時(shí)沒(méi)有考慮到隱藏成本。

在短時(shí)間內(nèi)啟動(dòng)多個(gè)試點(diǎn)不僅成本高昂,而且往往會(huì)導(dǎo)致員工生產(chǎn)力下降,因?yàn)樗麄円W(xué)習(xí)如何使用新技術(shù)。

她說(shuō):“我經(jīng)常看到的情況是,企業(yè)在這項(xiàng)技術(shù)熱潮中一擁而上,卻沒(méi)有真正放慢腳步,從戰(zhàn)略上思考如何在其企業(yè)內(nèi)部利用這項(xiàng)技術(shù),應(yīng)該采取什么樣的戰(zhàn)略路徑,以及只是看看企業(yè)基于其他技術(shù)實(shí)施可能正在經(jīng)歷的整體變革疲勞。”

Schuyler表示,將項(xiàng)目推進(jìn)到實(shí)施階段只是戰(zhàn)斗的一部分。讓員工采用新的GenAI工具是一個(gè)巨大的步驟。

“重要的是要真正意識(shí)到你的投資以及與之相關(guān)的成本,從技術(shù)成本到幫助人們采用它的成本,”她補(bǔ)充道,“從我的角度來(lái)看,花時(shí)間審視并規(guī)劃這方面的預(yù)算,比貿(mào)然行動(dòng)并可能損失數(shù)百萬(wàn)美元更重要,因?yàn)槿绻Ч蝗珙A(yù)期,那么損失將是巨大的。”

支出仍在增加

盡管過(guò)去一年的結(jié)果喜憂(yōu)參半,但許多公司都計(jì)劃在2025年及以后增加對(duì)GenAI的支出。在NTT DATA的研究中,39%的受訪(fǎng)者表示他們現(xiàn)在在GenAI上有重大投資,這一比例將在未來(lái)兩年內(nèi)上升到61%。

NTT的調(diào)查與IBM委托進(jìn)行的一項(xiàng)新調(diào)查結(jié)果一致,該調(diào)查發(fā)現(xiàn)62%的公司計(jì)劃在2025年增加其AI預(yù)算。盡管如此,盡管存在試點(diǎn)疲勞,仍有超過(guò)四分之一的受訪(fǎng)者表示他們的公司計(jì)劃在2025年推出超過(guò)20個(gè)AI試點(diǎn)。

支持自動(dòng)化公司QueryPal的CEO Dev Nag表示,盡管試驗(yàn)將繼續(xù)進(jìn)行,但許多企業(yè)可能會(huì)專(zhuān)注于能為其帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的項(xiàng)目,而不是通用的人力資源、數(shù)字助手或聊天機(jī)器人項(xiàng)目。

Nag表示,作為早期AI項(xiàng)目,許多IT企業(yè)曾嘗試創(chuàng)建自己的聊天機(jī)器人和人力資源AI,但現(xiàn)在有些企業(yè)正在將這些功能外包給AI供應(yīng)商。

“我們?cè)谖⒂^層面上看到了這一點(diǎn),人們?cè)噲D用并非專(zhuān)門(mén)用于支持且沒(méi)有任何AI背景的團(tuán)隊(duì)來(lái)自己構(gòu)建[聊天機(jī)器人],”他說(shuō),“這造成了巨大的過(guò)度投資。我們讓企業(yè)幾乎變成了風(fēng)險(xiǎn)投資家,為IT項(xiàng)目提供資金,就像它們是初創(chuàng)企業(yè)一樣。”

但Nag表示,讓每個(gè)企業(yè)都構(gòu)建自己的人力資源AI是沒(méi)有意義的。

“你真的希望一萬(wàn)家企業(yè)都去嘗試構(gòu)建客戶(hù)支持代理、人力資源代理和財(cái)務(wù)代理嗎?”他說(shuō)。

相反,他補(bǔ)充說(shuō),許多企業(yè)似乎正轉(zhuǎn)向數(shù)量更少的、專(zhuān)注于其獨(dú)特需求的GenAI試點(diǎn),而不是通用的聊天機(jī)器人。

“對(duì)于大多數(shù)公司來(lái)說(shuō),如果它與你的底線(xiàn)不是特別相關(guān),那么它就會(huì)分散注意力并導(dǎo)致失敗,”他說(shuō),“你會(huì)失去員工,因?yàn)樗麄儠?huì)被扔進(jìn)這樣的事情里,結(jié)果卻是‘我們本以為這會(huì)是一個(gè)成功的中心’。”

特定需求

聯(lián)絡(luò)中心IT供應(yīng)商TTEC Digital的分析和洞察總監(jiān)Aaron Schroeder看到了一些相同的趨勢(shì)。他表示,GenAI在公眾宣傳方面取得的主要進(jìn)展大多來(lái)自專(zhuān)注于單個(gè)用例的通用模型,而不是復(fù)雜的商業(yè)用途。

“這些模型和功能基于來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的廣泛知識(shí),而不是特定領(lǐng)域和上下文,”Schroeder補(bǔ)充道,“這讓許多領(lǐng)導(dǎo)者看到了新興AI解決方案如何在日常生活中幫助他們,但在那與看到AI解決方案在超特定、面向行業(yè)的用例中(這些用例需要了解公司如何運(yùn)營(yíng))發(fā)揮有意義的生產(chǎn)力之間仍然存在差距。”

他表示,這一差距正促使企業(yè)將試點(diǎn)從通用項(xiàng)目轉(zhuǎn)向與價(jià)值驅(qū)動(dòng)領(lǐng)域更一致的項(xiàng)目。

“我們經(jīng)歷過(guò)的最成功的方法是,在更高層面提前設(shè)計(jì)AI試點(diǎn)和解決方案的治理——無(wú)論是為了加速生產(chǎn)力、節(jié)約成本、增加收入,還是提升客戶(hù)體驗(yàn),”Schroeder說(shuō),“通過(guò)提前確定關(guān)鍵原則,可以更容易地保持公司在同時(shí)進(jìn)行的多個(gè)項(xiàng)目上的一致性。”

責(zé)任編輯:龐桂玉 來(lái)源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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