人工智能何时才能创造真正的价值？企业是否使用托管人工智能的指南。
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发布日期：2025 年 10 月 3 日 / 更新日期：2025 年 10 月 3 日 – 作者： Konrad Wolfenstein
人工智能何时创造真正的价值？企业是否使用托管人工智能的指南——图片：Xpert.Digital
人工智能烧掉数十亿美元？95% 的人工智能项目失败——托管人工智能能否改变游戏规则？为什么外包是许多公司更好的策略
人工智能炒作背后的现实
德国企业关于人工智能的讨论已迎来转折点。仅仅两年前，这项技术还主要被视为一种实验性工具，而如今，91% 的德国企业将人工智能视为其未来商业模式的关键。这种观念的巨大转变也体现在具体的数据中：目前，40.9% 的企业已在其业务流程中使用人工智能，较去年的 27% 大幅增长。
然而，一个关键问题依然存在：人工智能何时才能真正创造价值？又该如何衡量这种成功？令人警醒的现实是，尽管投入了数十亿美元，但绝大多数人工智能项目都未能实现预期的投资回报。麻省理工学院的一项研究表明，95% 的企业生成式人工智能试点项目都失败了，未能实现任何可衡量的投资回报。
期望与现实之间的差异凸显了人工智能计划的成功较少取决于模型的技术性能，而是取决于与现有业务流程的战略整合以及根据实践反馈不断优化的能力。
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识别并衡量真正的附加值
人工智能成功的量化评估标准
人工智能应用的附加值体现在各个层面，都需要系统地衡量。经典的投资回报率（ROI）公式构成了其基础：投资回报率等于总收益减去总成本，再除以总成本，再乘以100%。然而，这种简单的观点不足以概括人工智能投资，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性支出，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。
在收益方面，可以分为几类：通过节省成本或增加销售额带来的直接经济效益最容易量化。例如，一家零售商通过人工智能辅助库存优化，在三年内实现了380%的投资回报率。其他一些不太明显但通常很有价值，例如提高决策质量、降低错误率或提高客户满意度等间接效益。
运营关键数据作为成功指标
除了财务指标外，运营指标在评估人工智能的附加值方面也发挥着至关重要的作用。流程效率可以通过重复性任务的节省时间来衡量。例如，微软通过人工智能支持的供应链优化，将手动计划流程减少了50%，并将准时计划率提高了75%。
减少错误是另一个关键指标。人工智能系统在许多领域能够超越人类决策的准确性，这直接转化为通过减少返工和投诉来降低成本。一家金融服务提供商通过基于人工智能的欺诈检测，在一年内实现了250%的投资回报率。
人工智能解决方案的可扩展性带来了一项特殊优势：一旦实施，它们通常可以扩展以覆盖更大的数据集或更多用例，而无需相应增加成本。这些规模经济显著提高了长期投资回报率。
定性附加值维度
并非所有人工智能的益处都能立即量化。数据驱动分析带来的决策质量提升，即使难以量化，也能创造巨大的长期价值。企业报告称，使用人工智能驱动的市场分析和预测后，战略规划得到了改善。
当人工智能接管重复性任务时，员工满意度会有所提升，员工可以专注于更具增值价值的活动。这将降低员工流失率并提高生产力，其价值最终可以用金钱来量化。
创新和竞争力代表着更深层次的定性维度。成功运用人工智能的公司可以开发新的产品和服务，或对现有产品进行个性化改造。这些创新效应难以预测，但可能对商业模式产生变革性的影响。
管理人工智能作为一种战略选择
托管人工智能服务的定义和区分
托管 AI 服务为独立开发和实施 AI 解决方案提供了一种替代方案。专业的服务提供商负责整个 AI 生命周期：从初始概念到模型开发，再到生产中的持续优化和维护。
这种方法与传统的软件即服务产品有着根本的不同，因为它不仅提供现成的AI工具，还提供战略咨询、数据准备以及针对特定业务需求的调整。托管AI提供商对AI应用程序承担技术和运营责任。
托管人工智能的优势与挑战
托管人工智能的主要优势在于降低了使用公司的技术复杂性。公司无需自行构建人工智能专业知识，而是可以借鉴服务提供商的专业知识。这既降低了初始投资，也降低了实施错误的风险。
托管人工智能服务的灵活性和可扩展性使企业能够根据自身需求调整人工智能的使用方式。这对于缺乏资源建立内部人工智能部门的中小型企业尤其有利。
然而，托管人工智能也面临挑战。依赖外部服务提供商可能会导致关键业务流程失控。企业必须仔细考虑哪些人工智能应用可以外包，而不会损害其竞争力。
托管人工智能的成本结构和投资回报率考虑因素
托管式人工智能服务通常采用订阅模式，允许可预测的月度或年度成本。与通常涉及不可预测成本增长的内部开发相比，这有利于预算规划并降低财务风险。
托管式人工智能的投资回报率 (ROI) 计算与内部开发不同。虽然初始投资通常较低，但存在持续的运营成本。多年的总成本分析通常表明，托管式人工智能服务虽然持续成本较高，但成本效益更高，因为它们实施速度更快，风险更低。
独立性与托管服务
人工智能应用中的自主性争论
在独立开发人工智能和托管服务之间做出选择，引发了关于数字主权的根本性问题。许多德国公司对其对外部人工智能供应商的依赖持怀疑态度，尤其是来自美国或亚洲的供应商。Bitkom 最近的一项研究表明，78% 的德国公司认为对美国云供应商的依赖存在问题。
这些担忧并非毫无根据。基于云的人工智能服务存在数据保护、合规性和战略控制方面的风险。同时，它们也提供了难以在内部复制的复杂人工智能模型。
本地人工智能作为云依赖的替代方案
本地 AI 部署，即数据完全在内部服务器上处理，提供了一种替代云依赖的替代方案。这些方法可确保符合 GDPR 规定，并最大限度地控制敏感的公司数据。
本地人工智能的优势包括低延迟（无需将数据传输到外部服务器），以及不受外部服务提供商及其潜在故障的影响。本地人工智能可能是更好的选择，尤其适用于实时应用或数据敏感领域。
然而，本地部署 AI 也面临挑战。实施和维护所需的专业知识非常丰富，而且硬件和人员的初始投资也相当可观。此外，与云端解决方案相比，本地部署的 AI 可扩展性通常也较为有限。
混合方法作为一种折衷方案
许多公司选择结合两种方法优势的混合解决方案。关键且数据敏感的应用程序在本地运行，而不太关键或计算密集型的任务则外包给云服务。
这种混合策略让您能够保持对关键业务流程的控制，同时受益于云服务的性能和成本效益。然而，架构的复杂性显著增加，需要相应的管理能力。
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从试点到生产：中小企业扩大人工智能规模的实用策略
可扩展性作为成功的指标
从试点项目到全公司实施
人工智能应用的规模化能力被认为是衡量真正附加值的最重要指标之一。许多公司仍停留在试点阶段，未能成功将其人工智能项目转化为常规运营。只有约5%的试点项目能够实现规模化生产。
成功的扩展不仅仅需要卓越的技术。组织调整、员工培训计划以及与现有业务流程的整合也同样重要。企业必须建立人工智能治理体系，明确数据质量、模型验证和风险管理的标准。
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扩展的基础设施要求
可扩展的 AI 系统需要强大的 IT 基础架构，以应对不断增长的数据量和更复杂的需求。云端解决方案通常凭借其固有的可扩展性而具备优势，而本地系统则可能需要额外的硬件投资。
数据架构在可扩展性方面发挥着至关重要的作用。人工智能系统的优劣取决于其处理的数据。企业必须投资高质量的数据管理系统，以确保数据质量和可访问性。
成功扩展的指标
人工智能扩展的成功可以通过多种指标来衡量。成功从试点阶段过渡到生产阶段的用例数量是一个直接指标。同样重要的是新人工智能应用的实施速度。
组织内部的用户接受度是另一个关键因素。员工的高采用率表明，人工智能解决方案确实创造了附加价值，而不仅仅是技术噱头。
经济规模体现在每个用例或每个处理数据点的成本发展上。成功的人工智能应用会呈现边际成本递减的趋势，因为固定成本可以分摊到更多应用上。
特定行业和规模的成功因素
不同公司规模的人工智能采用情况
人工智能的使用情况因公司规模而异。56% 的大公司使用人工智能，而中小企业和微型企业的比例分别为 38% 和 31%。这种差异可以用不同的资源可用性和规模经济来解释。
大公司拥有更雄厚的资金、技术和人力资源，有利于人工智能的投资。此外，它们还能从规模经济中获益更多，因为高昂的初始投资成本会随着产量的增加而更快地摊销。
另一方面，小型企业面临着资源方面的限制，阻碍了其采用创新技术。融资渠道有限、合格人才匮乏以及高昂的初始投资构成了重大障碍。
行业特定的应用模式
不同行业对人工智能的应用差异很大。在广告和市场研究领域，84.3% 的公司已经使用人工智能，其次是 IT 服务提供商（73.7%）和汽车行业（70.4%）。
这些差异既反映了对数字技术的亲和力，也反映了具体的应用可能性。拥有大量数据和标准化流程的行业通常更容易实施人工智能并从中受益。
酒店业、食品生产和纺织制造业等较为传统的行业仍对人工智能的采用犹豫不决。这部分是由于数字化程度较低，也源于对相关用例缺乏了解。
成功的风险和障碍
技术和组织障碍
人工智能项目失败最常见的原因并非技术本身，而是组织缺陷。数据不足、数据可用性和质量不佳以及责任不明确往往会导致项目停滞。
公司内部的各自为政结构阻碍了人工智能的成功实施，因为它们阻碍了整体的流程思维。人工智能项目需要IT部门、业务部门和管理层之间的跨学科协作。
效益衡量缺乏透明度是另一个障碍。如果没有明确的关键绩效指标 (KPI) 和成功标准，就无法衡量进展，也无法发现改进之处。这会导致管理层支持度下降，最终导致项目终止。
合规性和治理挑战
随着欧盟人工智能法规将于2024年8月生效，合规要求已成为关键的成功因素。企业必须确保其人工智能应用符合监管要求，但这会带来额外的复杂性和成本。
建立合理的AI治理架构需要明确的职责、标准和管控机制。许多公司低估了这些组织调整所需的投入。
人工智能决策中的道德准则和透明度正变得越来越重要，这不仅关乎合规性，也关乎员工和客户的接受度。构建必要的能力和流程需要时间和资源。
未来的前景和趋势
德国人工智能市场的发展
德国人工智能市场正在经历显著加速发展。企业的投资意愿持续增长：82%的企业计划在未来12个月内增加人工智能预算，超过半数的企业计划增加至少40%。
这一发展的动力来自于人们日益认识到人工智能不再是可有可无的，而是成为竞争力的先决条件。现在有 51% 的公司认为，如果不使用人工智能，公司就没有未来。
技术发展和新应用领域
多模态人工智能系统能够同时处理文本、图像和音频等不同类型的数据，即将在广泛应用方面取得突破。这些技术开辟了新的应用领域，并能显著改进现有的解决方案。
自动化机器学习和无代码平台正在推动人工智能技术的普及。即使没有深厚技术专长的公司也能从人工智能中获益良多。
AI 与 DevOps 流程的集成（即 AIOps）正在彻底改变 IT 运营的管理方式。通过预测和自动化 IT 流程，企业可以提高效率并减少停机时间。
适合：
公司的战略建议
企业应将其AI战略与长期价值创造而非短期效率提升相结合。投资数据质量和组织调整通常比选择最佳算法更为重要。
即使使用托管服务，培养内部AI技能仍然至关重要。企业需要了解AI的工作原理以及哪些用例与其业务相关。
采用小规模、可衡量的迭代方法可以降低风险，并促进持续学习。试点项目从一开始就应设计为可扩展的。
无论是托管服务还是咨询服务，选择合适的合作伙伴往往决定着成败。企业应该寻找经验丰富的专业人才和行业经验。
实际实施和测量概念
人工智能投资回报率框架的开发
构建结构化的投资回报率 (ROI) 衡量框架，首先要明确定义业务目标，并将其转化为可衡量的 KPI。这其中既应包含提供早期成功或失败信号的领先指标，也应包含衡量长期效果的滞后指标。
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。
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。投资回报率测量应被视为一个迭代过程，而非一次性活动。
不同公司类型的实施策略
中小型企业应从明确定义的用例入手，以快速取得成功。基于云的解决方案或托管服务可以帮助限制初始投资。
大型公司可以在不同领域启动并行试点项目，以发现协同效应并制定最佳实践。建立核心人工智能能力可以加速全公司范围的扩展。
无论公司规模大小，业务部门从一开始就参与进来至关重要。AI项目不应被视为纯粹的IT项目，而应被视为业务驱动的转型项目。
人工智能有望彻底改变德国企业，并创造新的竞争优势。然而，成功不仅仅取决于所选的技术，更取决于战略方针、组织实施以及持续的衡量和优化。托管人工智能服务是一个有价值的选择，尤其对于那些希望快速从人工智能中获益，而无需积累大量内部专业知识的公司而言。
内部开发还是外部服务，应该根据具体的业务需求、可用资源和战略目标来决定。比技术决策更重要的是持续关注可衡量的业务价值，并愿意不断调整和改进人工智能系统。
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