85%的AI项目失败，与此同时市场上却出现了大量“认证AI专家”？！
Xpert 预发布
语言选择 📢
发布日期：2025 年 9 月 10 日 / 更新日期：2025 年 9 月 10 日 – 作者： Konrad Wolfenstein
85% 的人工智能项目都失败了，与此同时，市场上却出现了大量“认证人工智能专家”？！——图片来源：Xpert.Digital
人工智能专家和机构的蓬勃发展，以及大量失败项目：这才是真正的原因
忘记AI证书吧：这5项技能将让你成为真正的AI专业人士
如今，琳琅满目的AI证书背后究竟隐藏着什么？随着企业和个人都面临着海量认证项目的冲击，科技行业也越来越多地提出了这个问题。对这些认证项目的批评声浪日益高涨并非空穴来风。研究表明，85%的AI项目最终都以失败告终，而与此同时，市场上却涌现出大量“认证AI专家”。这种理论知识与实践成功之间的差距，引发了人们对传统认证方法真正价值的质疑。
问题在于这些认证的本质。尽管81%的IT专业人士认为自己能够有效地运用人工智能，但实际上只有12%的人具备必要的技能。这种自我认知与实际能力之间的差距，因一些肤浅的认证项目而进一步加剧，这些项目承诺快速见效，却未能为真正的人工智能应用提供坚实的基础。
真正的人工智能专业知识远不止通过多项选择题测试或完成肤浅的框架教程。它需要对系统架构、数据质量、业务流程和变更管理有深入的理解。这些技能并非通过几个小时的在线培训就能培养，而是需要通过多年的实际项目实践经验才能掌握。
传统AI训练项目遭受批评的背后原因是什么？
为什么人工智能认证会受到如此严厉的批评？答案在于这些项目的结构。传统的认证主要侧重于理论知识和标准化的测试程序。典型的证书课程会教授神经网络的基础知识，在几个小时内粗略地讲解 PyTorch 或 TensorFlow 等框架，最后会进行一场主要测试记忆知识的考试。
这种方法忽略了企业实施人工智能的复杂现实。实际的人工智能项目不仅需要技术知识，还需要理解复杂业务问题、管理利益相关者以及制定长期战略的能力。证书可以教授算法的工作原理，但它无法教授如何将人工智能系统集成到现有的企业基础设施中，也无法教授如何处理不完整、受污染的数据。
传统人工智能培训最常见的问题显而易见：理论过多，缺乏实践意义；对人工智能培训的期望不切实际；工具泛泛而谈，缺乏深度整合；标准化示例缺乏行业相关性。此外，培训通常缺乏后续跟进——培训结束后，学员只能自顾自地寻找解决方案。
尤其令人担忧的是，人们倾向于介绍15种不同的AI工具，却不解释如何将它们集成到现有的工作流程中。更成功的做法是专注于一些真正有用的工具，并详细介绍它们的集成。现实情况是，如果没有实际应用，只有10-20%的参与者能够长期运用他们在AI培训课程中学到的知识。一个月后，高达70%的知识就会丢失。
真正的人工智能专业知识需要哪些技能？
真正的人工智能专业知识与肤浅的认证知识有何区别？真正的人工智能能力涵盖几个关键维度，远远超出了传统认证项目所教授的内容。首先，也是最重要的，是对系统架构的理解。人工智能系统并非孤立运行，而必须融入复杂的企业环境。这需要具备可扩展性、数据流、延迟优化和系统稳定性方面的知识。
平台开发技能同样至关重要。人工智能必须融入到真实的企业软件中，这需要掌握 API、微服务架构、容器技术和云基础设施方面的知识。这些实际的实施技能无法通过理论课程传授，只能通过实际项目实践来培养。
数据质量是另一个关键领域。没有干净、结构良好的数据，任何人工智能模型都毫无价值。真正的专业知识意味着了解数据治理流程，掌握数据清理技术，并认识到低质量数据对人工智能系统的影响。86% 的受访者表示，从提取有意义的洞察到确保实时访问，数据面临着巨大的挑战。
真正的 AI 专业知识往往被忽视。成功的 AI 实施需要了解业务流程、投资回报率 (ROI) 计算和战略规划。AI 项目必须提供可衡量的业务成果，而不仅仅是技术演示。这需要具备引领 AI 项目从构思到创造可衡量价值的能力。
变革管理或许是最重要的技能，但却是最难理解的。人工智能的实施会改变工作流程、角色和职责。成功的人工智能专家懂得如何引导员工完成这些转变，克服阻力，并营造一种接受人工智能的文化。
理论知识与实际应用之间的差距是如何产生的？
为什么认证知识与实际应用之间存在如此大的差距？原因在于学术学习与实际问题解决之间存在根本差异。大学课程和许多认证都强调理论基础，旨在帮助学生广泛而深入地理解相关原理和理论。
另一方面，训练营和实践项目则提供基于项目的实践学习，即边做边学。这种方法注重培养学生在当今就业市场中胜任特定职位所需的技能。从第一天起，训练营的学生就要应对编程挑战、开发作品集，并合作完成模拟真实工作体验的项目。
创新步伐超越了员工的准备程度。人工智能的发展速度远远超出了大多数组织为团队准备的速度。企业可能在投资技术的同时，却没有明确的计划来培养维持技术所需的内部人才。这正在扩大技术所能实现的目标与团队所能交付成果之间的差距。
教育与行业需求之间的差异加剧了这一问题。尽管人工智能是商业战略的核心，但学术机构仍然严重依赖过时的课程。许多课程强调理论概念而非实际应用，导致毕业生无法应对企业面临的现实挑战。
这种差异在需要特定行业AI应用的行业尤为明显，例如医疗保健或物流，在这些行业中，领域知识与技术专长同等重要。机器学习证书并不能自动让你具备开发医疗诊断或供应链优化AI解决方案的能力。
这些挑战对于企业来说意味着什么？
这些问题如何影响商业世界？企业在实施人工智能方面面临着巨大的挑战，这些挑战远不止技术层面。尽管96%的IT领导者将人工智能视为一项竞争优势，但90%的首席信息官对将人工智能融入其运营表示担忧。
人工智能实施的成本往往被严重低估。人工智能转型需要在专业基础设施、技术人才和持续维护方面投入大量的前期资金，而许多组织却低估了这些投入。从零开始构建企业级人工智能系统的复杂性常常导致预算超支和项目进度延误。
许多公司错误地估计了人工智能的成本，将其视为一次性技术采购，而非持续的运营投资。成功的人工智能实施需要专业的计算资源、持续的模型优化以及专职人员来长期维护系统性能。
质量保证是另一个关键挑战。数据质量差是企业人工智能成功面临的最根本障碍。当人工智能系统需要一致、清晰的信息，而不是散乱的电子表格和不兼容的数据库等数字信息时，企业会发现，他们所谓的“数据驱动型企业”就站不住脚了。
缺乏人工智能人才和专业知识尤其成问题。34.5% 的成熟人工智能实施机构表示，缺乏人工智能基础设施技能和人才是其主要障碍。传统 IT 团队对现有系统有着透彻的理解，但人工智能需要一套完全不同的技能，需要将技术专长与业务领域知识相结合。
数据质量和治理发挥什么作用？
为什么数据质量对人工智能的成功如此重要？“垃圾进，垃圾出”这一众所周知的概念，真实地概括了训练数据质量与人工智能模型性能之间的关系。确保高质量的数据是人工智能训练中最困难的挑战之一，这不仅是因为涉及的数据量巨大，还因为人工智能训练数据质量涉及诸多方面。
在任何人工智能实施开始之前，数据治理都至关重要。企业必须建立全面的流程，以确保信息的准确性、一致性和合规性。这一基础决定了人工智能计划最终是带来有意义的洞察，还是代价高昂的失败。
人工智能系统中数据质量低下的危害是多方面的。当人工智能系统接受带有偏见的数据训练，并在其输出中重现和放大这些偏见时，就会产生偏见和歧视，从而导致对特定人群的歧视。当数据包含错误信息，而人工智能系统做出错误决策时，就会导致错误的决策。这可能会在医疗保健、金融和法律体系等领域造成严重后果。
不准确的数据也会带来安全风险，恶意行为者可能会利用这些数据操纵人工智能系统，从而引发黑客攻击或虚假信息传播等安全风险。因此，实施以质量和完整性为优先的强有力数据管理策略至关重要。
通过“托管人工智能”（人工智能）开启数字化转型的新维度 - 平台和 B2B 解决方案 | Xpert Consulting
“托管人工智能”（AI）开启数字化转型新维度——平台与 B2B 解决方案 | Xpert Consulting - 图片：Xpert.Digital
在这里您将了解您的公司如何快速、安全且无高门槛地实施定制化的AI解决方案。
托管 AI 平台是您全方位、无忧的人工智能解决方案。您无需处理复杂的技术、昂贵的基础设施和冗长的开发流程，只需几天时间，即可从专业合作伙伴处获得根据您的需求量身定制的交钥匙解决方案。
主要优势一览：
⚡ 快速实施：从构思到实际应用，只需几天，无需数月。我们提供切实可行的解决方案，创造即时价值。
🔒 最高数据安全性：您的敏感数据将由您自行保管。我们保证数据处理安全合规，不会与第三方共享。
💸 无财务风险：您只需为结果付费。完全无需在硬件、软件或人员方面进行高额的前期投资。
🎯 专注于您的核心业务：专注于您最擅长的领域。我们负责您 AI 解决方案的整个技术实施、运营和维护。
📈 面向未来且可扩展：您的 AI 将与您共同成长。我们确保持续优化和可扩展性，并灵活地调整模型以适应新的需求。
更多相关信息请点击这里：
证书还是实践经验？不仅仅是证书：求职者和机构如何展现真正的人工智能能力
训练营与传统的教育方法有何不同？
训练营与传统教育有何不同？或许大学课程与训练营课程最重要的区别在于课程设置。大学课程强调理论基础，旨在帮助学生广泛而深入地理解基本原理和理论。
然而，训练营提供结构化的强化学习，包括现场课程、教师反馈以及社群互动。大学课程通常缺乏强大的实践环节，而训练营在这方面以出类拔萃而闻名。训练营提供基于项目的实践学习，换句话说，就是在实践中学习。
评估方式多种多样。大学采用考试、论文和理论作业来测试学生对基础概念的理解。而训练营则采用作品集项目、编程挑战和小组作业等形式，以模拟职场环境。
时间投入差异巨大：大学学位需要3-4年，而训练营则需要3-9个月。成本差异也很大：在欧洲，大学教育费用为3万至6万欧元，而训练营费用为6500至8500欧元。
成功统计数据显示出有趣的结果。大型训练营的平均就业率为71%，而计算机科学毕业生的就业率为68%。在像TripleTen这样的顶级项目中，这一比例甚至高达87%。训练营和大学毕业生都需要大约三到六个月的时间才能找到工作，但只有训练营会提供退款保证，如果你在毕业后10个月内没有找到新的技术工作。
专业领域的证书有什么价值？
所有证书都毫无价值吗？未必。在MLOps等专业领域，认证更为重要。证书的价值在于它向公司证明你了解特定的云平台，例如GCP、AWS或Azure。服务型公司通常会向客户展示云认证，以证明他们在云平台方面的专业知识。
举个实际例子：一家中型金融公司在遭遇一系列网络威胁后，需要加强网络安全防御。招聘团队优先考虑持有CISSP（注册信息系统安全专家）和CEH（注册道德黑客）等认证的候选人。由于金融数据的复杂性和敏感性，这些认证至关重要。
在聘请了一位经过认证的网络安全专家后，该公司的安全状况得到了显著改善。新员工能够实施先进的安全协议并进行全面的风险评估，这对于保护公司资源至关重要。
在某些情况下，AI 认证可能非常有价值。AWS ML 认证考试严格，50% 的考生首次考试都会失败，但事实证明，它能带来就业机会。关键在于认证的质量和深度，而不仅仅是它的存在。
认证可以验证候选人的知识和对职业发展的投入，而经验则可以提供实践技能和解决问题的能力。对于雇主而言，关键在于在两者之间取得平衡。全面的招聘策略应该考虑认证的相关性、经验的深度和多样性，以及候选人的适应和成长能力。
企业该如何评估AI人才？
企业在评估AI候选人时应该关注什么？答案不在于证书的数量，而在于可证明的成果和实践技能。成功的AI专业人士以其解决复杂业务问题的能力而著称，而非其数字徽章的收藏数量。
作品集项目能够更好地洞察候选人的实际能力。AI专家应该能够展示能够解决实际业务问题的端到端项目。这些项目应该涵盖整个AI生命周期：从问题定义、数据收集和清理，到模型开发、实施和监控。
沟通和利益相关者管理技能同样重要。AI项目的失败往往并非源于技术问题，而是因为技术团队和业务部门之间缺乏沟通。优秀的AI专家能够以非技术人员能够理解的方式解释复杂的技术概念，并将业务需求转化为技术解决方案。
领域知识常常被低估，但它对成功至关重要。医疗保健领域的AI专家不仅必须了解机器学习，还必须了解医疗工作流程、法规要求和临床实践。这些行业特定的专业知识无法通过通用认证获得。
在快速发展的人工智能领域，持续学习的能力至关重要。公司不应只关注现有的认证，而应评估候选人是否具备好奇心、适应能力以及乐于尝试新技术的意愿。
传统认证有哪些替代方案？
专业人士如何才能有效地发展他们的人工智能技能？答案在于实践性的、基于项目的学习方法，这些方法能够解决实际的业务问题。有抱负的人工智能专家不应该参加选择题考试，而应该参与能够带来可衡量业务成果的实际项目。
开源贡献提供了一个绝佳的机会，让开发者在回馈社区的同时积累实践经验。通过为成熟的人工智能项目做出贡献，开发者不仅可以学习技术技能，还可以学习专业环境中必不可少的协作和代码审查流程。
Kaggle 竞赛和类似的平台让你能够处理真实的数据集，并开发解决实际问题的解决方案。这些竞赛不仅提供实践经验，还提供向其他参赛者学习和比较不同方法的机会。
指导和实践培训项目的效果显著优于传统的认证项目。能够提供小组形式的个人支持、提问机会以及在实际培训结束后持续交流的项目尤其受到青睐。
教育机构与企业之间的行业合作，在理论与实践之间架起了宝贵的桥梁。这些项目让学习者能够参与真实的企业项目，同时获得经验丰富的导师指导和结构化的反馈。
未来AI教育将如何发展？
人工智能教育将走向何方？人工智能教育的未来在于融合理论基础与密集实践应用的混合式教学方法。未来成功的项目将具备以下几个核心特征。
个性化学习路径将成为标配。人工智能驱动的个性化学习可将员工敬业度提高高达60%，并使培训过程更加动态高效。这些个性化方法使学习者能够专注于需要改进的领域，最终实现更佳的技能发展。
鉴于人工智能技术的快速发展，持续培训至关重要。成功的专业人士不会只获得一次性认证，而是会参加持续的学习项目，以了解最新发展动态并不断提升技能。
跨学科方法将变得越来越重要。成功的人工智能应用需要跨学科协作：数据科学家、软件工程师、业务分析师、伦理专家以及领域专家。未来的教育项目将从一开始就促进这种合作。
伦理道德和负责任的人工智能正在成为培训中不可或缺的组成部分。随着人工智能系统的影响力日益增强，专业人士不仅需要发展技术技能，更需要深刻理解其工作所涉及的伦理问题。
学习成功的衡量标准将从考试成绩转向实际应用和商业成果。人工智能教育的真正成功将取决于个人应用人工智能、分享知识和推动创新的自信程度和频率。
企业可以从成功的人工智能实施中学到什么？
成功的公司从他们的AI项目中汲取了哪些经验教训？成功的AI应用遵循着可识别的模式，这与失败的项目截然不同。这些组织在开发复杂的应用程序之前，会在基础层面投入巨资。
成功的公司始于清晰界定的业务问题，而非技术机遇。他们识别出能够通过人工智能解决的具体痛点，并使用具体的业务指标衡量成功。这种对业务价值的关注，将成功的落地项目与缺乏明确目标的技术驱动项目区分开来。
数据治理从一开始就被优先考虑。成功的组织在开始模型开发之前，会投入大量时间和资源来创建干净、结构良好的数据管道。他们明白，数据的质量直接决定了AI结果的质量。
跨职能团队正在成为常态。成功的公司不再将AI项目留给孤立的数据科学团队，而是组建由领域专家、数据专家、工程师和业务分析师组成的混合团队。这种协作确保技术解决方案能够切实解决业务问题。
实施迭代开发和持续监控。成功的人工智能系统并非开发一次后就被遗忘。它们需要持续监控、定期更新，并根据不断变化的业务需求和新数据进行调整。
变革管理被认为是成功的关键因素。成功的实施者对员工培训和支持的投入与对技术本身的投入一样多。他们明白，即使是最好的人工智能技术，如果员工不能接受或有效地使用它，也是毫无价值的。
迈向真正的人工智能能力之路
这项分析的结论是什么？AI认证并非从根本上毫无价值，但它们也并非获得真正AI专业知识的关键。真正的价值在于实际应用、解决实际问题以及培养超越技术知识的综合技能。
真正的人工智能专业知识是通过扎实的理论知识、丰富的实践经验和持续学习的结合而形成的。它不仅需要技术技能，还需要商业敏锐度、沟通技巧以及在现实环境中管理复杂系统的能力。
对于个人而言，这意味着专注于实践项目、持续学习并发展行业特定专业知识。对于公司而言，这意味着在评估候选人时，不应只看证书，而应更看重可证明的成果、解决问题的能力以及协作能力。
人工智能教育的未来在于融合传统教育与实际应用的混合模式。这些课程将个性化、持续性，并高度关注实际业务成果。
最终，重要的并非墙上挂着的PDF证书，而是开发能够节省数百万美元、价值提升十倍并解决实际业务问题的AI系统的能力。前者可以打印出来；而后者则需要数年时间才能构建、测试和交付。两者之间的区别定义了肤浅的证书知识和真正的AI专业知识之间的界限。
欧盟/德国数据安全 | 集成独立、跨数据源的AI平台，满足所有业务需求
独立人工智能平台作为欧洲企业的战略选择 - 图片：Xpert.Digital
Ki-Gamechanger：最灵活的AI平台销售解决方案，降低成本，提高决策并提高效率
独立的AI平台：集成所有相关的公司数据源
- 快速AI集成：在数小时或数月内为公司量身定制的AI解决方案
- 灵活的基础架构：基于云或在您自己的数据中心（德国，欧洲，免费位置选择）的托管
- 最高数据安全：在律师事务所使用是安全的证据
- 在各种公司数据源中使用
- 选择您自己或各种AI模型（DE，欧盟，美国，CN）
更多相关信息请点击这里：
我们随时为您服务 - 建议 - 规划 - 实施 - 项目管理
☑️ 为中小企业提供战略、咨询、规划和实施方面的支持
AI策略的创建或重组
☑️ 开拓业务发展
Konrad Wolfenstein
我很乐意担任您的个人顾问。
您可以通过填写下面的联系表与我联系，或者直接致电+49 89 89 674 804 （慕尼黑） 。
我很期待我们的联合项目。
写给我
Xpert.Digital—— Konrad Wolfenstein
Xpert.Digital 是一个专注于数字化、机械工程、物流/内部物流和光伏的工业中心。
凭借我们的360°业务发展解决方案，我们为知名企业提供从新业务到售后的支持。
市场情报、营销、营销自动化、内容开发、公关、邮件活动、个性化社交媒体和潜在客户培育是我们数字工具的一部分。
您可以通过以下网址了解更多信息： www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus
保持联系
