隨著企業減少試驗并轉向實現商業價值，專注于數量更少、更具針對性的用例，GenAI的試驗階段或許已經結束。

根據NTT DATA最近的一項調查，近九成的高級決策者表示，他們對GenAI試點感到疲勞，正在將投資轉向能夠提升業務績效的項目。

NTT DATA北美地區首席數據和AI官Andrew Wells表示，企業仍將繼續嘗試新的GenAI試點，但一種更具針對性的方法，即專注于其業務特定的用例，正日益成為IT領導者AI戰略的核心。

Wells表示，在某些情況下，高達50%或更高的試點失敗率迫使企業重新考慮啟動的試點數量。IDC在4月的一項調查中發現，平均而言，企業已經啟動了37個AI概念驗證(proof-of-concept)項目，但只有少數項目進入了生產階段。

“要么你沒有合適的數據來做這件事，要么技術還不夠成熟，要么模型還不存在。”Wells談及早期試點失敗頻發的原因時說道。

他表示，在其他情況下，試點項目在商業上并不可行。“你會構建概念驗證項目，但解決方案的有效性并不一定符合最初的假設。”他補充道。

此外，超過三分之一的IT專業人士表示，他們參與的AI項目的目標并不是實用價值，而是向投資者和利益相關者展示其企業正在開展AI相關工作。

Wells表示，大量沒有進展的GenAI試點正在消耗資源。

“當我們走進大多數公司時，他們積壓的GenAI用例數量相當可觀，具體來說有數百個，”他說，“他們現在更有目的地決定要在哪些項目上投入時間、精力和資金，而不是‘讓我們先試試，看看這項技術能做什么’。”

低估成本

數字轉型咨詢公司SkyPhi Studios的CEO兼聯合創始人Courtney Schuyler表示，企業常常在啟動AI試點時沒有考慮到隱藏成本。

在短時間內啟動多個試點不僅成本高昂，而且往往會導致員工生產力下降，因為他們要努力學習如何使用新技術。

她說：“我經常看到的情況是，企業在這項技術熱潮中一擁而上，卻沒有真正放慢腳步，從戰略上思考如何在其企業內部利用這項技術，應該采取什么樣的戰略路徑，以及只是看看企業基于其他技術實施可能正在經歷的整體變革疲勞。”

Schuyler表示，將項目推進到實施階段只是戰斗的一部分。讓員工采用新的GenAI工具是一個巨大的步驟。

“重要的是要真正意識到你的投資以及與之相關的成本，從技術成本到幫助人們采用它的成本，”她補充道，“從我的角度來看，花時間審視并規劃這方面的預算，比貿然行動并可能損失數百萬美元更重要，因為如果效果不如預期，那么損失將是巨大的。”

支出仍在增加

盡管過去一年的結果喜憂參半，但許多公司都計劃在2025年及以后增加對GenAI的支出。在NTT DATA的研究中，39%的受訪者表示他們現在在GenAI上有重大投資，這一比例將在未來兩年內上升到61%。

NTT的調查與IBM委托進行的一項新調查結果一致，該調查發現62%的公司計劃在2025年增加其AI預算。盡管如此，盡管存在試點疲勞，仍有超過四分之一的受訪者表示他們的公司計劃在2025年推出超過20個AI試點。

支持自動化公司QueryPal的CEO Dev Nag表示，盡管試驗將繼續進行，但許多企業可能會專注于能為其帶來競爭優勢的項目，而不是通用的人力資源、數字助手或聊天機器人項目。

Nag表示，作為早期AI項目，許多IT企業曾嘗試創建自己的聊天機器人和人力資源AI，但現在有些企業正在將這些功能外包給AI供應商。

“我們在微觀層面上看到了這一點，人們試圖用并非專門用于支持且沒有任何AI背景的團隊來自己構建[聊天機器人]，”他說，“這造成了巨大的過度投資。我們讓企業幾乎變成了風險投資家，為IT項目提供資金，就像它們是初創企業一樣。”

但Nag表示，讓每個企業都構建自己的人力資源AI是沒有意義的。

“你真的希望一萬家企業都去嘗試構建客戶支持代理、人力資源代理和財務代理嗎?”他說。

相反，他補充說，許多企業似乎正轉向數量更少的、專注于其獨特需求的GenAI試點，而不是通用的聊天機器人。

“對于大多數公司來說，如果它與你的底線不是特別相關，那么它就會分散注意力并導致失敗，”他說，“你會失去員工，因為他們會被扔進這樣的事情里，結果卻是‘我們本以為這會是一個成功的中心’。”

特定需求

聯絡中心IT供應商TTEC Digital的分析和洞察總監Aaron Schroeder看到了一些相同的趨勢。他表示，GenAI在公眾宣傳方面取得的主要進展大多來自專注于單個用例的通用模型，而不是復雜的商業用途。

“這些模型和功能基于來自互聯網的廣泛知識，而不是特定領域和上下文，”Schroeder補充道，“這讓許多領導者看到了新興AI解決方案如何在日常生活中幫助他們，但在那與看到AI解決方案在超特定、面向行業的用例中(這些用例需要了解公司如何運營)發揮有意義的生產力之間仍然存在差距。”

他表示，這一差距正促使企業將試點從通用項目轉向與價值驅動領域更一致的項目。

“我們經歷過的最成功的方法是，在更高層面提前設計AI試點和解決方案的治理——無論是為了加速生產力、節約成本、增加收入，還是提升客戶體驗，”Schroeder說，“通過提前確定關鍵原則，可以更容易地保持公司在同時進行的多個項目上的一致性。”