在過去兩年中，許多組織啟動了數(shù)十個AI概念驗證項目，但失敗率很高且投資回報率令人失望。如今一種新趨勢正在出現(xiàn)，標志著對AI實驗散彈槍式做法的重大重新評估。

一些IT觀察者現(xiàn)在看到許多組織正在減少啟動的AI概念驗證項目數(shù)量，一些IT領(lǐng)導者轉(zhuǎn)向商業(yè)AI工具，而更多其他人則專注于有限數(shù)量的戰(zhàn)略性和針對性用例。

IT和管理咨詢公司AArete的AI、數(shù)字和技術(shù)解決方案董事總經(jīng)理Bhrugu Pange表示，在經(jīng)歷了廣泛實驗的時代后，當時公司在探索AI的潛力，現(xiàn)在許多公司已經(jīng)鎖定了少數(shù)幾個用例。

"我們看到從大量實驗向更專注、結(jié)果導向的AI部署的明顯轉(zhuǎn)變，"他說。"組織不再并行啟動數(shù)十個概念驗證，而是優(yōu)先考慮少數(shù)幾個用例，在這些用例中AI可以深度嵌入到操作工作流程中并產(chǎn)生可衡量的結(jié)果。"

例如，Pange說，AArete一個客戶的財務部門將發(fā)票處理確定為高摩擦工作流程，然后創(chuàng)建了一個AI驅(qū)動的解決方案，包括生成式AI、自然語言處理和光學字符識別。

"這項來自財務部門內(nèi)部的工作在周期時間和準確性方面帶來了可衡量的改進——超越了幾個缺乏操作錨定的并行實驗，"他補充道。"這種專注的方法反映了一個實際轉(zhuǎn)變：當數(shù)據(jù)、業(yè)務背景和操作緊迫性在少數(shù)幾個定義明確的跨企業(yè)計劃中結(jié)合時，AI能提供最大價值。"

數(shù)十個AI概念驗證的時代正在消逝

IDC在2024年4月的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，組織當時平均運行37個AI概念驗證項目，但一些AI專家認為這個數(shù)字被嚴重低估了，一些大公司運行數(shù)百個試點項目。

Pange說，許多在前幾年運行數(shù)百個概念驗證的組織現(xiàn)在已經(jīng)減少到大約30個，獨立的業(yè)務部門專注于3到5個實驗。

其他觀察者也看到了同樣的趨勢，盡管他們沒有提供關(guān)于今天啟動的概念驗證項目數(shù)量下降的估計。該公司AI首席技術(shù)官Jason Hardy表示，即使在2024年7月數(shù)據(jù)管理提供商Hitachi Vantara發(fā)布最新的全球數(shù)據(jù)基礎設施狀況報告時，大多數(shù)組織已經(jīng)開始像傳統(tǒng)研發(fā)一樣對待AI項目，并期望在兩到三年的時間范圍內(nèi)獲得回報，而不是快速投資回報率。

Hardy說，由于公司高管持續(xù)堅持要求進行AI實驗，IT領(lǐng)導者被迫平衡速度和成本。盡管有壓力，他最近與客戶的幾乎每次對話都包括關(guān)于運行更少、更具戰(zhàn)略性的概念驗證的討論。

"雖然快速行動的壓力導致許多早期采用者在完全準備好之前就部署AI，但我們開始看到成功的采用，特別是隨著對代理AI關(guān)注的擴展，"他說。

Hardy說，現(xiàn)在更多IT領(lǐng)導者似乎在抵制由錯失恐懼癥造成的壓力，AI實驗的"狂野西部"似乎正在結(jié)束。

"雖然通過概念驗證和試點識別可能結(jié)果的散彈槍方法確實撒了更大的網(wǎng)，但客戶更容易被追逐科學實驗或低價值結(jié)果所分心，"他說。"沒有可執(zhí)行的藍圖，客戶可能發(fā)現(xiàn)自己試圖用許多不同的方式解決同樣的基礎問題，強調(diào)了低效率。"

改變對話方向

IT外包提供商TaskUs的CIO Chandra Venkataramani表示，仍然被鼓勵啟動數(shù)十個AI概念驗證的CIO應該將對話引導到其他地方。他的公司已經(jīng)創(chuàng)建了AI采用的戰(zhàn)略框架，重點是有限數(shù)量的高價值概念驗證。

"不要把速度誤認為是進步，"他說。"當有壓力啟動大量AI項目時，CIO應該將對話引導向影響。將您的決策錨定到明確的業(yè)務目標和員工結(jié)果上。"

他建議CIO采取長期的AI部署方法。AI項目應該符合操作需求，IT領(lǐng)導者應該專注于與團隊和客戶建立對已部署AI工具的信任。

Venkataramani補充說："要有選擇性。不要僅僅為了打勾而運行概念驗證。"

快速失敗的價值

然而，一些AI專家敦促CIO為AI實驗留出空間。IDC生成式AI策略項目高級研究總監(jiān)Nancy Gohring表示，雖然許多組織已經(jīng)啟動了副駕駛和其他"低垂果實"AI工具，但當IT領(lǐng)導者找到專業(yè)化和綠地AI用例時，可以推動競爭優(yōu)勢。

她補充說，CIO仍應專注于AI實驗的"快速失敗"方法，并在1000個潛在用例和少數(shù)幾個之間找到平衡。

Gohring說："與其擔心從概念驗證到生產(chǎn)的移動速度，不如建立讓您能夠非常快速地嘗試新想法并確定它們是否值得推向生產(chǎn)的系統(tǒng)。您真的不是想要更少的概念驗證。您想要能夠快速實驗。"

AI平臺供應商Domino Data Lab的首席運營官Thomas Robinson補充說，過去的概念驗證失敗可能更多是缺乏治理的問題，而不是啟動的概念驗證數(shù)量的問題。他建議，IT領(lǐng)導者應該為AI項目建立里程碑，包括有效的項目管理和評估進度的檢查點。

他補充說，概念驗證仍然有價值。"放慢速度不一定更明智，"他說。"我們一直看到的是，在內(nèi)置治理的情況下加速AI生命周期實際上會帶來更好的結(jié)果。"

Robinson補充說，快速迭代與負責任的監(jiān)督相結(jié)合是成功的關(guān)鍵。

"關(guān)鍵不是更少的概念驗證，而是受管理的速度——能夠快速實驗、快速學習并擴展有效的東西，同時保持合規(guī)性和控制，"他說。