【人工智能】大多数公司对 AI 过度忧虑——以下是应该做的

人人都渴望人工智能，但几乎每个人都做错了。人工智能的采用是各大董事会的首要任务，但大多数前景光明的项目却始终未能落地。据统计，到2025年底， 30%的生成式人工智能项目将在概念验证失败后被放弃。但从实际实施来看，有一点是明确的：公司失败并非因为人工智能太难，而是因为创始人将其过于复杂化。

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为什么要建造航天飞机来运送披萨？

以旧的方式采用人工智能耗时过长。首先，团队需要花费 6 周时间进行规划。然后，他们平均需要 3-6 个月的时间来创建真实世界的模型、清理数据并设置功能。这还是在一切顺利的情况下。根据我们最近的调查数据，大多数定制人工智能项目最终都会被推迟，通常需要一年多的时间才能完成。

与此同时，许多正在解决的问题并不需要“登月计划”。它们只需要能够快速实施的实用技术。即用型解决方案可以在几天或几周内展示部署能力，而定制开发通常需要5-6个月或更长时间才能完全实施。这种六倍的速度优势直接转化为更早的价值实现和更低的项目风险。

在活动票务领域，智能自动化可以提升最后一刻的转化率，不仅在首页上，还会通过推送通知向最有可能参加的用户提供额外门票。需求预测工具可帮助组织者避免缺席和超额预订。

在平台和电商领域，将卖家上传的 PDF 或电子表格转换为简洁列表的工具可以节省大量的手动工作，并提高商品的查找效率。一些关于库存有限、快速配送或热门商品的简单提醒也能帮助提高结账率。

在约会应用中，利用行为线索（例如消息发送习惯、回复时机和个人资料更新）比仅仅依赖共同兴趣更能促成更好的匹配。对于新用户来说，一个实用的入门助手可以引导他们创建更真实、更有吸引力的个人资料，从而减少流失。

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人工智能是新的云，所以要这样对待它

你还记得以前公司自己搭建服务的时候吗？基础设施是定制的、昂贵的、而且脆弱的。后来云计算出现了，一切都转向了模块化、可扩展和快速。

人工智能正在经历同样的转变。2025年，每家企业都需要快速采用人工智能——以培养技能、保持竞争力并满足客户需求。但你无需另辟蹊径，从零开始。

人工智能的成功并不需要昂贵的技术。重要的是你能够多快地将现有工具转化为可行的解决方案——而这主要取决于你的预算。

我们的研究表明，对于大型公司来说，定制AI开发的前期成本通常在25万至500万美元之间，每月的持续成本约为2.5万美元。现成的解决方案更经济实惠，起步成本在5万至50万美元之间，每月费用约为7500美元。

当然，这并不意味着每家公司都应该避免构建自己的AI。只是并非所有公司都需要它。尤其对于新兴项目或正在发展的项目而言，现成的“即插即用”AI可能是更智能、更经济的选择。

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声望项目正在扼杀你的进步

然而，选择现成的 AI 解决方案的不仅仅是初创公司。就连像 Netflix 这样的科技巨头有时也会放弃开发自己的基础模型，转而与 OpenAI 合作。

他们合作开发了一个对话式搜索工具，可以理解自然语言请求，例如“给我看欧洲以强势女性为主角的惊悚片”。这一令人惊讶的转变表明，即使是资源充足的公司现在也认识到利用现有人工智能的优势。

所以，说实话：定制人工智能感觉很好。它在演示中看起来令人印象深刻。它能满足人们的自尊心。但是，当一家公司执着于追求完美时，另一家公司却在交付、学习和积累成果。影响力来自行动，而不是架构图。

看似创新的往往是拒绝优先排序。公司不愿从小规模开始，因为他们担心“不够先进”。但这种担忧预示着一个更深层次的问题：许多团队的建设是为了让自己忙碌起来，或者是为了避免面临混乱的运营缺口。

声望项目通常被用来规避现实的限制。它们会延迟客户反馈，避免触及遗留系统，并使团队免于跨职能问责。仪表板模型比修复数据卫生更简洁。定制模型比与销售保持一致更吸引人。

获胜的团队将人工智能视为管道。安静、实用、朴素。你的人工智能应该服务于你的业务，而不是相反。

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产品无法推出，一切都毫无意义

领导层需要停止将人工智能视为一个虚荣项目，而应将其视为产品基础设施。速度比完善更重要。反馈胜过理论。真正的胜利来自持续的部署和实际优化，而不是白皮书。创造价值的人工智能并非始于无休止的规划。它始于一个简单的问题：“我们能多快上线？”

我们还发现，某些行业使用现成的AI解决方案的效果优于其他行业。银行和金融公司的成功率最高，为88%，其次是制造商，为84%。目前为止，我们看到的最大差异是在医疗保健领域——现成的AI比定制解决方案的效果高出28%。零售商在即插即用AI方面也表现出色，成功率为82%，而定制AI的成功率为55%。

但您的 AI 应用成功不仅仅取决于您的行业具体情况。真正的 AI 优势在于及早交付、衡量影响并持续适应，而非追求理论上的完美。

除了构建自己的 AI 之外，您还可以执行以下操作：

• 从重点 AI 功能审计开始，以识别最有价值的机会

• 使用通过 API 连接并处理现有数据的模块化工具

• 通过明确的业务成果（如收入、效率或客户满意度）来追踪成功

• 保持周期短：启动、学习、改进

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最终，工作胜过完美

曾经有一段时间，使用先进技术似乎只是身价数十亿美元的公司的专利。但现在，技术不再关乎昂贵的创意或完美的计划。真正重要的是将产品付诸实践，观察其在现实世界中的应用效果，并不断改进。无论是节省员工时间、帮助团队集中精力，还是仅仅简化某个烦人的流程，这才是真正的价值所在。

那些仍在努力准备的人和那些已经开始行动的人之间的差距正在扩大。说到底，重要的不是谁有最聪明的想法，而是谁有勇气开始行动。

人工智能领域的真正赢家并非追逐名望，而是不断交付、学习和迭代。借助当今的工具和框架，任何技术驱动型企业都能够快速、可衡量地采用人工智能。

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