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GenAI部署:成功率与ROI为何双下滑?

发布日期:2024-11-16 10:53:54 浏览次数: 2730
作者:勇敢姐飙AI

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当下,企业纷纷投入巨资,期望通过AI项目实现运营效率的提升、客户体验的优化以及新收入来源的开拓。AI的潜力无限,从自动化日常任务到预测市场趋势,再到开发个性化产品和服务,AI技术被寄予厚望,以引领企业走向智能化的未来。


然而,一个不容忽视的现实是,多数经验服务商提供的年度报告显示,成功部署AI项目的概率仅为大约一半。这一统计数据引发了业界的广泛关注和深思。核心问题在于,尽管AI技术被广泛认为是企业转型的关键,但为何其成功部署的概率却如此之低?本文将深入探讨这一问题,分析导致AI项目部署成功率不高的具体原因,并探讨如何在当前的技术环境下提高成功率和投资回报率(ROI)。


01 GenAI落地不容乐观


1.1 成功率和ROI双低


根据数据服务商Appen的报告,2021年平均有55.5%的人工智能项目得以部署,而到了2024年这一数字降至47.4%。这表明随着GenAI的发展,部署AI项目的成功率有所下降。获得有意义投资回报率(ROI)的人工智能项目比例也从2021年的56.7%下降到2024年的47.3%这些数据揭示了一个严峻的现实:尽管AI技术被广泛认为是企业转型的关键,但其成功部署的概率仅为大约一半。


此外,现今的人工智能部署结果好坏参半,能够从基于人工智能的商业模式中获得实际投资回报率(ROI)的公司比例较低。
1.2 部署周期超一年


具体来看,AI项目的部署成功率和ROI呈现下降趋势。例如,IBM全球人工智能采用指数(IBM Global AI Adoption Index 2022)显示,尽管35%的公司报告称目前在其业务中使用人工智能,另有42%的公司表示他们正在探索人工智能,但超过76%的高管不确定如何在12-18个月内实现目标。此外,32%的高管表示,引入人工智能系统所花的时间比预期的要长。这些数据表明,AI项目的部署不仅成功率低,而且往往难以在预期时间内实现预期的ROI


1.3 企业AI应用现状不容乐观


AI项目部署成功率低的现状对企业产生了深远的影响。
首先,它导致了资源的浪费,企业在AI项目上的投资未能转化为预期的收益。
其次,低成功率影响了企业对AI技术的信心,可能会减缓企业在AI领域的进一步探索和投资。
此外,频繁的失败可能会导致企业内部对于AI项目的抵触情绪,增加推动AI项目的难度。
最后,低成功率可能会影响企业在市场中的竞争力,因为无法有效利用AI技术来提升产品和服务的竞争力。因此,理解和解决AI项目部署成功率低的问题对于企业来说至关重要。


02 AI部署成功率低的具体原因


2.1 数据质量与隐私问题


  • 数据质量对AI项目成功的影响:数据是AI项目的基石,数据质量直接关系到模型训练的效果和最终的业务成果。根据兰德智库的行业报告,许多AI项目失败是因为组织缺乏必要的数据来充分训练有效的AI模型。数据不一致、重复、隐私和安全问题都会影响数据治理,进而影响AI项目的成功。数据整理和预处理工作占据了项目的大量时间,有时可达到50%80%,这直接影响了项目的效率和成功率。


  • 数据隐私法规对AI项目部署的挑战:随着数据隐私法规的加强,如GDPR等,AI项目在处理个人数据时面临更多限制。这些法规要求企业在收集、存储和使用数据时必须遵守严格的规定,否则可能面临高额罚款。这些合规性要求增加了AI项目的复杂性和成本,有时甚至导致项目无法继续进行。


2.2 技术专长与人才短缺


  • 缺乏技术专长如何阻碍AI项目: AI项目需要数据科学家、工程师和领域专家的共同协作。然而,目前市场上这些专业人才的短缺是一个普遍问题。企业在设计、实施和维护AI系统时,往往因为缺乏必要的技术专长而遇到困难。


  • AI领域人才短缺的问题: AI领域的人才短缺是一个全球性问题。企业需要通过内部培训、合作伙伴关系和学术界的合作来培养AI人才。同时,鼓励员工参与在线课程和研讨会也是有效的方式。人才短缺不仅延缓了AI项目的进度,也增加了项目失败的风险。


2.3 企业内部协调与文化阻力


  • 企业内部协调一致的难度及其对项目的影响:企业内部协调一致对于AI项目的成功至关重要。如果不同部门或团队之间缺乏有效的沟通和协作,可能会导致项目目标不明确、资源分配不合理,甚至出现重复劳动,这些都会增加项目失败的风险。


  • 企业文化对AI项目接受度的影响:企业文化对于AI项目的接受度有着深远的影响。如果企业文化不支持创新和变革,员工可能会对AI项目持怀疑态度,不愿意采纳新的工作方式,这会直接影响AI项目的实施效果。


2.4 预算与投资分配


  • 预算重新分配对其他领域的影响: AI项目通常需要大量的资金投入,这可能导致企业需要从其他领域重新分配预算。这种重新分配可能会影响其他项目和部门的运作,从而对整个企业的运营产生连锁反应。


  • 实施GenAI的成本问题,特别是许可费用:实施GenAI的成本问题,尤其是许可费用,正逐渐成为一个备受关注的问题。麦肯锡的分析报告显示,ChatGPT-3每次查询的成本比谷歌搜索高15倍,若一年里每秒10万次查询计算,总成本将超过1000亿美元。这种高昂的成本使得许多企业在考虑部署GenAI时需要更加谨慎,同时也在寻找降低成本的方法。


03 目前可以积极作为的解决办法


3.1 数据管理与合规性


  • 加强数据管理和合规性的策略:为了提高AI项目的成功率,企业需要构建全面的数据治理框架,覆盖数据收集、处理、存储、使用和销毁的各个环节,确保数据全生命周期的妥善管理。此外,采用数据加密、访问控制、安全审计等技术手段,保护数据免受未授权访问和滥用,确保AI系统的安全性。同时,遵循相关法律法规、制定数据使用政策和标准,确保AI应用合法合规,避免法律风险。


  • 通过技术手段提高数据质量:企业可以通过技术创新与投入,利用先进的数据加密、隐私保护、数据脱敏技术,提升数据的安全性和合规性。持续跟进新技术发展,将数据治理策略与技术进步相结合,以提高数据质量。


3.2 预算规划与成本控制


  • 合理规划预算和控制AI项目成本:企业应合理规划预算,确保AI项目的资金需求得到满足,同时也要控制成本,避免资源浪费。通过技术创新降低成本,例如,采用开源模型和优化算法,减少对昂贵硬件的依赖。


  • 通过技术创新降低成本:技术创新是降低AI项目成本的关键。企业可以通过采用开源模型、优化算法和提高计算效率来降低成本。此外,企业还可以通过与技术供应商合作,共享研发成本,实现成本效益最大化。


3.3 人才培养与合作


  • 通过教育和培训提升技术专长:企业应加大对人力资源团队的培训力度,使其掌握AI技术的基本知识和操作技能,以便更好地应用AI技术优化组织结构。此外,高校应结合自身的发展优势,在有意向合作的科技企业中选择口碑好、行业认可度高、具有发展前景的企业,共同制定人才培养目标,即复合型IT人才。


  • 与高校、研究机构的合作:企业可以与高校、研究机构等外部机构合作,共同开发AI技术在人力资源管理中的应用,以推动企业组织结构的优化升级。这种合作模式可以帮助企业获取最新的研究成果和人才资源,同时也为学生提供实践机会,实现双赢。


3.4 组织结构与文化建设


  • 改善企业内部协调的组织结构:企业应利用AI技术提高决策效率,促进扁平化管理,优化资源配置,提升员工满意度。通过建立数据驱动的人力资源管理体系,企业可以更好地了解员工的工作状态和能力,从而做出更科学的决策。


  • 培养支持AI项目的企业文化:企业需要培养一种积极拥抱AI技术的企业文化,通过集成企业级ChatAI SDK,展示了如何有效地将AI技术与企业文化结合,提高沟通效率,促进员工之间的互动。企业应定期评估AI技术对企业文化的影响,并根据反馈不断优化工具的使用,确保其真正服务于企业发展与员工增长。


04 AI技术发展趋势对成功部署的影响


AI技术的最新进展对AI项目部署的成功率产生了显著影响,这些进展不仅包括算法和模型的创新,还涉及到硬件加速、云服务和工具的开发。


  • 大模型的标准化和预训练功能:大模型通过实现标准化AI研发,具备预训练和精调等功能,显著降低了AI开发的门槛,实现了低成本和高效率。这种标准化和预训练功能使得企业能够更快地部署AI模型,提高了项目的成功率。


  • 云服务和机器学习即服务(MLaaS):云服务提供商提供的机器学习即服务(MLaaS)使得企业能够轻松访问并在应用程序中使用预训练的AI模型和框架。MLaaS通过简化模型的创建和部署,降低了组织发挥AI潜力的门槛,从而提高了AI项目的部署成功率。


  • 英伟达的AI芯片和软件生态:英伟达推出的新一代AI芯片Blackwell及其软件,提供了现有Hopper系列20倍的AI计算能力,并推出了NIM软件用于简化AI模型的部署和运行。这些工具和硬件的进步使得AI模型的部署更加高效,降低了部署难度,提高了项目的成功率。


  • 一站式AI产品私有化解决方案:百度AI开放平台提供的一站式AI产品私有化解决方案,支持AI产品私有化申请、制作、部署、运维的全生命周期管理。这种解决方案通过提供丰富的AI模型仓库和容器化应用服务,大幅提升了机器资源利用率,简化了部署流程,降低了AI部署的难度。


  • 低门槛AI部署工具FastDeploy FastDeploy工具针对产业落地场景中的重要AI模型,在不同的硬件环境下,支持开发者下载已经预编译好的多种SDK,简单几步即可完成AI模型的部署,大幅降低部署难度和时间成本。这种工具的开发和应用,使得AI部署更加快速和便捷,提高了项目的成功率。


  • 华为云昇腾AI云服务:华为云昇腾AI云服务提供的澎湃算力,支持大模型的预训练在线推理,支撑千万用户在线使用。这种服务不仅提升了可靠性与性能,降低了成本,还打造了训推一体资源底座,支撑了大规模的AI应用,提高了AI项目的部署成功率。


综上所述,AI技术的最新进展通过提供更强大的硬件支持、简化的云服务、预训练模型和低门槛的部署工具,显著降低了AI部署的难度,提高了AI项目的成功率。随着技术的不断进步,这些工具和服务将继续优化,进一步推动AI项目的广泛部署和应用。


结语


面对不断变化的AI技术发展趋势,企业必须灵活调整策略,以提高AI项目的成功率和投资回报率(ROI)。


可能会有一种尴尬的情况存在,老的技术解决方案还在部署实施的路上,新的低成本解决方案已经出现了。而之前的一切,可能要推倒重来。

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