AI 附加值？投资 AI 前：识别成功项目的 4 个隐形杀手 – 图片：Xpert.Digital
企业 AI 为何屡屡失败：四大关键挑战指南
企业实施人工智能最常见的问题是什么？
企业人工智能的实施呈现出一幅令人警醒的景象：尽管投入了大量资金，但大多数人工智能项目在投入生产之前就失败了。研究表明，80% 到 95% 的人工智能试点项目从未进入规模化阶段。问题并不在于技术本身，而在于许多公司低估的结构性挑战。
导致失败的原因是多种多样且系统性的。Gartner 最近的一项研究表明，高达 34% 的公司认为数据可用性或数据质量是主要障碍。同时，42% 的公司报告称，超过一半的 AI 项目因数据可用性问题而被推迟或完全取消。
尤其成问题的是试点阶段的技术成功与实际规模化之间的差异。麻省理工学院的一项研究表明，几乎所有涉及生成式人工智能的试点项目都未能实现可持续的价值，因为它们并未纳入战略议程，而是作为孤立的实验进行运作。
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为什么数据通常还没有为人工智能应用做好准备？
数据问题是成功实施人工智能的最根本障碍之一。许多组织认为，一个足够智能的模型可以自动从现有数据中创造价值，但实践证明，这种假设具有误导性。
现实情况却截然不同：组织规模越大，其数据结构往往越混乱。数据通常分散在不同的系统中，不完整、非结构化，或格式不一致。这种碎片化导致了一种自相矛盾的现象：公司拥有大量数据，但这些数据实际上无法用于人工智能应用。
数据质量尤为关键。研究表明，高达 80% 的 AI 项目时间都花在数据准备上。常见问题包括数据格式不一致、标签缺失或错误、信息过时以及训练数据中的系统性偏差。数据质量低下可能导致模型出现幻觉或缺乏上下文信息，最终导致用户放弃该系统。
此外，数据保护法、访问限制和内部数据孤岛极大地增加了访问相关数据的复杂性。GDPR 和其他合规性要求也为将数据用于人工智能应用设置了额外的障碍，这些障碍必须得到重视。因此，企业必须学会开发能够处理分散和不完整数据，同时安全地处理敏感内容的人工智能系统。
IT基础设施在AI失败中扮演什么角色？
事实证明，将人工智能系统集成到现有企业架构中是一项复杂的技术挑战，远远超出了单纯算法的实现。人工智能的实用性取决于其能否无缝融入组织的运营现实。
现代企业架构的特点是遗留系统和云应用程序的异构混合，这些系统必须跨部门和国家边界互连。这种复杂性源于数十年的IT发展历程，新系统往往建立在现有系统之上，而没有规划出一个统一的整体架构。
遗留系统带来了特殊的挑战。这些遗留系统通常缺乏人工智能集成所需的现代化接口和API。它们通常使用过时的数据格式和标准，缺乏文档，并且缺乏集成所需的技术专业知识。同时，这些系统深度集成到企业流程中，很难在不承担重大业务风险的情况下轻松替换。
安全性和合规性要求进一步加剧了这些挑战。传统系统可能缺乏保护敏感数据所需的强大安全措施和访问控制。将人工智能集成到这些环境中会带来重大的安全性和合规性挑战，尤其是在监管严格的行业。
数月来，我们一直试图将大型语言模型集成到僵化的环境中，而本地和云解决方案之间无休止的争论也严重阻碍了项目的进展。新的人工智能工具往往会带来额外的复杂性，而不是解决现有的问题。解决方案在于开发一个一致的架构，该架构能够原生连接数据源，理解组织环境，并从一开始就提供透明度。
当目标不明确时，如何衡量人工智能的成功？
衡量AI的成功是企业AI面临的最艰巨挑战之一，尤其是在一开始就缺乏明确的目标的情况下。模糊的目标是AI失败的最常见原因之一，并会导致投资回报率低和规模化不足的恶性循环。
太多试点项目源于纯粹的技术好奇心，而非解决实际业务问题。这种探索性方法在研究中或许有用，但在企业中，它会导致项目缺乏可衡量的成功标准。关键绩效指标通常完全缺失，或者制定得过于模糊，以至于无法进行有意义的评估。
衡量投资回报率 (ROI) 的结构化框架始于清晰定义业务目标，并将其转化为可衡量的 KPI。这既应考虑能够提供早期成功或失败信号的领先指标，也应考虑衡量长期影响的滞后指标。经典的投资回报率 (ROI) 公式构成了基础：投资回报率等于总收益减去总成本，再除以总成本，最后乘以 100%。
然而，这种简单的观点不足以说明人工智能投资的价值，因为成本和收益都呈现出更为复杂的结构。成本方面不仅包括许可证和硬件等显而易见的费用，还包括数据清理、员工培训和持续系统维护等隐性成本。尤其重要的是，当员工需要学习新的工作流程时，经常被低估的变更管理成本。
在效益方面，可以区分出不同的类别：通过节省成本或增加收入带来的直接经济效益最容易量化。间接效益则不那么明显，但通常更有价值，例如提升决策质量、降低错误率或提高客户满意度。并非所有人工智能效益都能直接量化。通过数据驱动的分析提升决策质量，即使难以量化，也能创造显著的长期价值。
即使技术上取得成功，组织层面的障碍也常常会阻碍向规模化转型：预算周期、人事变动、激励机制不明确或合规延迟，都可能导致即使是成功的试点项目也陷入停滞。解决方案在于从一开始就明确预期，并设定具体可衡量的目标：增加收入、节省时间、降低风险，或将这些因素结合起来。此外，您不仅需要规划技术部署，还需要规划落地实施。
为什么对人工智能的信任如此难以建立？
建立对人工智能系统的信任是企业人工智能领域最复杂、最关键的挑战之一。这一挑战尤其棘手，因为信任难建易失。如果没有信任，即使是准确实用的模型，其使用率也会迅速下降。
信任问题源于现代人工智能系统缺乏透明度。许多先进的人工智能模型就像所谓的“黑匣子”，其决策过程甚至连专家都无法理解。这种缺乏透明度意味着用户和决策者无法理解系统如何得出某些结果，这自然会引发怀疑和抵制。
在此背景下，可解释的人工智能 (XAI) 正成为关键的成功因素。XAI 涵盖的方法和技术，使人工智能模型的决策和运作方式能够被人类理解和领悟。如今，人工智能仅仅提供正确答案往往已远远不够——它如何得出答案也至关重要。
可解释性的重要性因以下几个因素而得到强化：如果用户能够理解人工智能的决策，他们就更有可能接受这些决策。《通用数据保护条例》（GDPR）和《欧盟人工智能法案》等监管要求日益要求决策过程具有可解释性。透明度使得发现和纠正歧视和系统性错误成为可能。如果开发人员了解其决策的依据，他们就能更轻松地优化模型。
如果系统被认为缺乏透明度，即使是微小的错误也会引发相当大的不信任。在决策可能产生深远影响的领域，这种情况尤其严重。因此，可解释性、反馈循环和透明度并非可有可无的功能，而是成功部署人工智能的必要条件。
合规团队行事谨慎，这必然会拖慢审批流程。对黑箱模型、数据治理要求和监管不确定性的质疑是真实存在的，这严重阻碍了合规的采用。缺乏开发、部署和评估标准，导致每个项目都沦为一项新的“特殊工作”，而不是建立在成熟的流程之上。
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为什么文化决定技术——人工智能如何在企业中取得成功
如何克服对人工智能的文化抵制？
人工智能实施过程中的文化挑战常常被低估，但却是决定成功的关键因素之一。组织变革管理远不止技术层面的考量，需要系统性的方法来克服根深蒂固的阻力。
过时的IT系统往往深深植根于公司运营之中，而引入新的人工智能流程可能会遭遇那些习惯于既定工作流程和方法的员工的强烈抵制。这种抵制并非源于不愿，而是源于不确定性和对未知的恐惧。
结构化的文化变革方法涵盖多个维度。创新文化是其基础，并应遵循以下几个关键标准：在组织各个层面展现对变革的开放态度、清晰的沟通以及通过使用人工智能实现目标的透明度，并强调人工智能对公司和员工的益处。在所有层级之间进行开放对话对于减少对新技术的现有恐惧和偏见至关重要。
提高认知和教育是关键的第一步。员工和管理人员必须理解人工智能与公司的重要性，以及它如何助力公司实现战略目标。研讨会、培训课程和信息发布会是传授知识、解决问题的有效途径。提升“人工智能素养”，即对人工智能及其潜在应用的基本理解，是当务之急。
培养人工智能能力需要对技术技能进行投入，并深入了解人工智能在特定商业环境中的应用。定制培训计划以及与外部专家的合作在这方面非常有价值。重要的是，员工不应将人工智能视为威胁，而应将其视为支持其工作的工具。
调整结构和流程不可避免。企业应该做好准备，挑战传统的工作方式，拥抱更敏捷的新方法。这可能包括引入新的沟通渠道、调整决策流程或重新设计工作流程。人工智能不应被视为外部因素，而应被视为企业文化不可或缺的一部分。
领导者在文化变革过程中扮演着关键角色。他们不仅要制定愿景和战略，还要树立榜样，展现以人工智能为导向的文化价值观。培养勇于尝试和终身学习的文化至关重要。领导力发展项目可以帮助提升必要的意识和技能。
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成功的人工智能实施有何特点？
尽管面临各种挑战，一些公司仍在利用人工智能创造真正的附加值：将复杂文档的处理时间缩短一半，安全地自动化需要大量评估工作的任务，并在短短几周内更新数十年历史的代码库。关键的区别不在于使用通用工具，而在于针对每家公司的具体情况量身定制的解决方案。
成功的实施通常以人工智能原生方法为特征，即从一开始就嵌入人工智能，并从根本上改变工作设计方式。这些公司明白，采用人工智能不仅仅是一项技术决策，更是一场组织变革，需要为推动增长的系统、结构和人员提供切实的解决方案。
系统性成熟度模型确定了成功扩展AI规模的五个关键维度：战略与组织、文化与变革管理、资源与流程、数据以及技术与基础设施。每个维度都发展出不同的成熟度等级，逐步描述AI全面集成的进展。
战略上成功的公司会制定清晰的人工智能战略，并与公司目标保持一致。他们会明确具体的应用领域，并用财务和非财务关键绩效指标 (KPI) 来衡量成功。将人工智能项目纳入战略议程尤为重要，而不是将人工智能项目作为孤立的实验来运行。
在文化和变革管理方面，成功的组织通过全面的培训和透明的沟通，促进员工对人工智能的接受和理解，并就其利弊进行沟通。他们以更开放的态度对待与人工智能的合作，并奖励开发创新人工智能解决方案的员工。
构建资源配置结构，并建立固定流程，以高效地确定人工智能项目的优先级并进行规模扩展，是进一步取得成功的因素。IT 和管理层的早期参与可以避免瓶颈，确保长期成功。
如何开发 AI 原生架构？
开发AI原生架构需要企业从根本上重新思考其技术基础设施的设计和实施方式。AI原生意味着AI功能从一开始就集成到系统架构中，而不是事后才添加。
事实证明，模块化方法尤其有效。与其开发单一系统，不如将人工智能应用分解成更小、更独立的组件。这样，系统的各个部分就可以进行有针对性的扩展和更新，而不会影响整个系统。在复杂的企业环境中，不同部门的需求各不相同，这种模块化尤为重要。
实施 MLOps 实践对于 AI 项目的可持续扩展至关重要。自动化 CI/CD 流水线能够快速可靠地部署模型，同时持续监控可确保性能长期稳定。MLOps 流水线的关键组件包括自动化数据管理、数据、代码和模型的版本控制、自动化训练、中央模型注册以及部署自动化。
有效的数据管理是任何AI原生架构的基础。企业必须投资于数据基础设施的现代化，包括实施基于云的解决方案、提高数据质量以及建立安全的数据交换平台。标准化的数据格式和互操作性至关重要。
可扩展性必须从一开始就考虑。AI原生架构必须满足当前需求，同时支持未来的增长。这需要战略规划，明确定义预期的数据量、用户数量和性能标准，并在此基础上开发可扩展的架构。
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人工智能需要什么样的治理结构？
建立适当的治理结构对于企业成功且负责任地使用人工智能至关重要。尤其是随着《欧盟人工智能法案》于2024年8月生效，企业面临着日益复杂的监管要求。
人工智能治理涵盖多个关键维度。数据治理确保个人数据的处理符合《通用数据保护条例》(GDPR) 和其他数据保护法规。这包括实施“设计隐私”和“默认隐私”原则，对高风险人工智能系统进行数据保护影响评估，以及确保自动化决策流程的透明度。
欧盟《人工智能法案》定义了人工智能系统的不同风险类别，并提出了具体要求。公司必须透明地记录训练数据的来源，并清晰地标注人工智能生成的内容。对于高风险的应用，公司必须积极保护其系统免遭篡改，并确保持续的人工监督。风险不可接受的应用将被完全禁止。
人工智能治理的伦理层面涉及公平、透明和问责制等问题。这包括实施偏见监控系统、确保决策可解释，以及为受影响的个人建立反馈机制。创新与负责任使用之间的平衡尤为重要。
合规架构必须积极设计。公司必须应对监管环境，实施完善的数据管理框架，并确保遵守符合伦理道德的人工智能原则。公司、政策制定者和法律专家之间的合作对于制定清晰的指导方针和最佳实践至关重要。
您如何衡量人工智能计划的长期成功？
衡量人工智能项目的长期成功需要一个兼顾定量和定性因素的多维评估体系。人工智能投资的成功往往不会立即显现，而是需要数年时间才能显现。
全面的测量概念始于对领先指标和滞后指标的清晰定义。领先指标提供成功或失败的早期信号，包括用户接受度、系统可用性和初始生产力测量等指标。滞后指标则衡量投资回报率、客户满意度和市场份额增长等长期影响。
人工智能实施前的基线测量对于后续的成功评估至关重要。如果无法准确了解初始情况，就无法量化改进。该基线不仅应包含运营指标，还应记录文化和组织因素。
运营指标在持续评估中发挥着核心作用。流程效率可以通过重复性任务的节省时间来衡量。错误减少是另一个重要指标，因为人工智能系统在许多领域可以超越人类决策的准确性。人工智能解决方案的可扩展性具有特殊的价值，因为一次性实施的系统通常可以扩展以处理更大的数据集，而无需相应增加成本。
定性增值维度不容忽视。通过数据驱动的分析提升决策质量，可以创造显著的长期价值，即使这种价值难以量化。当人工智能接管重复性任务时，员工满意度也会随之提升，从而专注于更具增值价值的活动。
由于人工智能系统和业务需求都在不断发展，定期审查和调整测量概念至关重要。投资回报率测量应理解为一个迭代过程，能够灵活应对不断变化的情况并融入新的洞察。
可持续人工智能价值创造之路
对四大关键障碍的分析清楚地表明，成功的人工智能实施远远超出了技术层面。它是一个需要组织、文化和战略变革的整体转型过程。
关键在于系统地解决所有四个挑战领域：开发一个以数据为中心的架构，该架构也可以处理不完美的数据；创建一个连贯的、人工智能原生的基础设施；从项目开始就定义清晰、可衡量的目标；并通过透明度和可解释性建立信任。
寻求真正转型的企业需要针对其特定的系统、结构和人员开发定制的解决方案。这需要企业采取战略方针，将人工智能视为业务战略不可或缺的一部分，而非一项孤立的技术。
投资变革管理、员工培训和文化转型与技术实施同等重要。只有通过这种整体方法，企业才能充分发挥人工智能的潜力，实现可持续的价值创造。
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