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企业AI规模化95%失败?四大症结与突围策略

企业AI规模化95%失败?四大症结与突围策略

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2026-01-08

生成式AI在企业中的推广正面临严峻挑战:高达95%的试点项目最终未能成功,多数公司尚未实现AI技术在全公司范围内的落地应用。失败的原因并非单纯的技术问题,而是缺乏系统性转型规划、跨部门协作不足、员工抵触情绪以及价值传递不清晰等多重因素共同作用的结果。

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那些试图在全公司范围推广AI工具的领导者们,往往需要应对员工抵触、沟通不畅以及参与度不足等现实困境。

令人警醒的数据为IT领导者成功运营AI试点项目的能力描绘了一幅黯淡图景。

麻省理工学院研究发现,尽管企业对快速部署技术充满雄心,但仍有95%的生成式AI试点项目以失败告终。麦肯锡的一项调查显示,近66%的受访者表示,他们的公司尚未开始在企业范围内推广AI。实际上,许多公司一直深陷AI试点的困境,部分公司去年在生成式AI应用方面更是遭遇了明显挫折。

咨询公司West Monroe的首席AI官Bret Greenstein认为,那些无法成功跨越试点阶段的公司,大致可分为以下四类:

• 未制定转型计划就试图扩大规模的企业

• IT团队未能与其他部门协同合作的企业

• 员工对AI技术持抵触态度的企业

• 未能有效传达或展示AI潜在价值创造能力的企业

在以往的技术变革中,如云计算发展初期,也出现过类似情形。不过,如今存在一个关键的不同之处。

“AI技术将影响每个工作岗位。”Greenstein强调道。

避免失败

解决AI试点问题的责任落在了技术团队肩上,因为复杂的数据处理需求阻碍了AI的广泛应用,而数据治理则被提升到了优先事项清单的首位。技术负责人还必须在扩大规模之前解决数据安全问题。然而,技术问题并非通过AI试点的唯一障碍,也未必是最大的障碍。

成功取决于所有部门用户的参与。

“每个步骤都需要业务部门的参与,尤其是在测试环节,”Salesforce负责AI和Agentforce的首席客户官Greg Beltzer表示,“这与传统的开发运维模式有所不同。”

旅游平台Engine的客户体验与运营副总裁Demetri Salvaggio指出,公司高管在讨论其AI工具背后的“原因”时非常谨慎。该公司与Salesforce建立了长期的AI合作关系,并是其首批Agentforce平台客户之一。实验性的企业文化使该公司能够打破试点停滞不前的趋势。

透明度和开放的态度使Engine避免了陷入Greenstein所提到的前三类情况,因为公司领导能够调动员工积极性,并消除他们对工作被取代的早期担忧。Engine的GTM系统总监Joshua Stern指出,围绕AI构建一个“心理安全网”,能够鼓励员工尝试使用智能体,并相互分享他们的发现。

他的团队仅用12天就开发出了Engine的客户支持智能体Eva。Stern表示,从如此浓厚的兴趣和技术熟练程度来看,人们很容易认为每个人都会像团队一样对这项技术充满热情和期待,但事实并非如此。

“非技术部门的员工对它有点害怕,”Stern在谈到技术部门以外的员工时说道,“他们对使用它更为敏感,你必须构建一个安全网,让他们看到自己的同事用它做出了很棒的事情,这样他们才会想要效仿。”

Greenstein提到的第四类公司——未能传达AI潜在价值的公司——似乎很容易避免,但在企业环境中,创造价值说起来容易做起来难。事实上,麻省理工学院95%的失败率实际上源于一个数据点,该数据点发现研究中只有5%的AI试点项目实现了快速的收入增长。

Beltzer表示,部分差距源于缺乏分析工具。例如,如果以每位员工每天节省的时间作为成功指标,则很难证明。Salesforce最终为Agentforce开发了一款可观测性工具。Salvaggio表示,该工具帮助Engine优化了Eva。然而,未能创造价值也可能源于在有缺陷的基础上应用AI,无论该智能体承诺带来多少回报。

“无论你试图自动化或提高效率的流程是什么,它都必须是一个相当不错的流程。我还没见过AI真正解决过很多糟糕的流程问题。”Beltzer说道。

切勿贪多求全

在企业部署AI的过程中,Greenstein、Stern和Salvaggio提醒不要试图一蹴而就。正如Beltzer所说,失败的试点可能反映出其背后的非AI流程存在问题,从小处着手有助于识别这些情况。

“如果你试图一次性完成所有事情,你将无法衡量效果,而且永远无法取得任何进展。”Stern补充道。

Greenstein表示,他曾合作过的一家公司希望利用AI做几十件事情,他的建议是选择五件事情开始做,因为所有流程都使用相同的数据源,并且需要一些相同的技能。通过处理较小子样本中的问题,有助于实现规模化。

“当你这样做时,你会发现许多其他问题的依赖关系已经得到解决,因此,那些问题将更容易解决,你可以将它们作为第二波、第三波任务来处理。”Greenstein说道。

尽管Engine已经成功跨越了试点阶段,但其规模化之路仍未走完。Stern表示,公司每天都在为智能体AI寻找新的应用场景,这也是计划的一部分。

“从小处着手,”Salvaggio表示赞同,“汲取这些经验教训,取得成功——这既有助于团队,也有助于所有支持它的人。”

来源:https://www.51cto.com/article/833708.html
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