为何大多数企业AI项目以失败告终以及如何解决

据Gartner和McKinsey估计，2025年企业在生成式AI上的支出预计将达到6440亿美元，然而超过80%的项目未能实现既定目标，只有约15%的项目进入可持续生产阶段。MIT NANDA对300多个项目的研究发现，95%的GenAI试点项目对利润或生产率没有产生可衡量的影响。Gartner将生成式AI置于“幻灭低谷期”，而代理式AI正处于“期望膨胀期”。文章指出了五个主要失败原因：缺乏可衡量的业务目标、自动化了有缺陷的流程（GIGO）、总拥有成本（TCO）计算不完整、在定义问题之前选择工具，以及缺乏对业务结果负责的个人所有者。为缓解这些问题，作者描述了一个包含三个筛选条件的漏斗：可衡量的财务影响、AI的必要性以及合理的架构和TCO。文章还讨论了MIT NANDA所述的“GenAI鸿沟”和“学习差距”，并凸显了影子AI的问题。作为解决方案，作者介绍了其公司的AI平台战略，该战略包括代理构建、集成、企业知识等层级，以及包含AI治理和风险框架的治理框架。他们还提到一个由八个专业代理组成的多代理预售系统，以加速早期阶段的项目。