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为什么人工智能试点无法在企业中扩展
为什么重要：大多数企业人工智能试点从未达到生产阶段。这就是它们停滞不前的原因，以及让稀有企业扩大规模的数据、治理和变革举措。
来源:人工智能+简介
演示让董事会眼花缭乱，预算获得批准，然后项目悄然陷入停滞。这种模式解释了为什么人工智能试点在企业中未能扩大规模的情况远多于成功的情况。麻省理工学院的一项被广泛引用的研究发现，95% 的组织从生成式人工智能中获得的可衡量回报为零。据《财富》报道，这一结果来自对 300 多个真实企业部署的研究。故障很少是模型本身，通常在受控飞行员中运行良好。真正的差距存在于数据、治理、集成以及组织变革中混乱的人类工作中。本指南通过硬数据、实际部署和实际的前进道路来分解每个根本原因。到最后，您将了解是什么将停滞的大多数试点与少数能够扩展的试点区分开来。
关于企业人工智能试点为何停滞的快速解答
为什么大多数企业人工智能试点都无法规模化？
大多数企业人工智能试点未能扩大规模是因为组织差距，而不是模型质量。糟糕的数据、缺失的治理、薄弱的集成和薄弱的变更管理阻碍了从演示到生产的转变。
人工智能试点达到生产的比例是多少？
很少有企业人工智能试点能够达到规模生产。研究表明，每 33 个概念验证中只有大约 4 个能够成功，并且大约 95% 的生成式 AI 试点项目没有带来可衡量的回报。
不良数据是人工智能飞行员失败的主要原因吗？
数据是人工智能试点失败的最常见根本原因。 Gartner 将大约 85% 的失败人工智能项目与糟糕的数据质量和分散且不受监管的基础设施联系在一起。
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