Revolusi kecerdasan buatan menjanjikan transformasi operasi perniagaan dalam sekelip mata, tetapi penyelidikan baharu dari MIT mendedahkan realiti yang menyedihkan. Walaupun terdapat pelaburan besar-besaran dan usaha penggunaan yang meluas, majoriti inisiatif AI perusahaan gagal memberikan hasil yang bermakna.
Skala Kegagalan Projek AI
Kajian komprehensif MIT meneliti 300 program perintis AI merentasi pelbagai industri, mendedahkan bahawa hanya 5% mencapai pecutan pendapatan yang pantas. Baki 95% terbantut dalam apa yang penyelidik gambarkan sebagai saluran kredit antara demonstrasi yang menjanjikan dan impak perniagaan sebenar. Kadar kegagalan ini amat ketara memandangkan sumber yang besar yang dicurahkan oleh syarikat-syarikat ke dalam inisiatif AI .
Penyelidikan ini, berdasarkan 150 temu bual dan analisis pelaksanaan perusahaan, menunjukkan ketidakselarasan asas antara keupayaan AI dan aplikasi perniagaan dunia sebenar. Walaupun alat individu seperti ChatGPT cemerlang dalam penggunaan peribadi kerana fleksibilitinya, mereka bergelut dalam persekitaran perusahaan di mana mereka tidak dapat belajar daripada atau menyesuaikan diri dengan aliran kerja organisasi tertentu.
Metodologi Kajian MIT
- 150 temu bual dengan pekerja perusahaan
- 300 analisis program perintis AI
- Fokus kepada pecutan hasil dan kesan P&L
- Penyelidikan dijalankan oleh inisiatif NAMSA MIT
Keutamaan Pelaburan Yang Tidak Selaras
Salah satu penemuan yang paling mendedahkan berkenaan di mana syarikat-syarikat mengarahkan belanjawan AI mereka. Lebih separuh daripada perbelanjaan AI generatif pergi kepada alat jualan dan pemasaran, namun penyelidik MIT mendapati pulangan terbesar datang daripada automasi pejabat belakang. Ini termasuk mengurangkan kos penyumberan luar proses perniagaan, memotong perbelanjaan agensi luaran, dan menyelaraskan operasi.
Perbincangan komuniti mengenai penemuan ini mendedahkan dinamik organisasi yang lebih mendalam. Ramai pemerhati menyatakan bahawa pembuat keputusan sering mengelak daripada melaksanakan AI dalam bidang di mana ia mungkin menggantikan peranan mereka sendiri, sebaliknya memfokuskan pada jabatan dengan pengaruh politik yang kurang.
Peruntukan Bajet AI Perusahaan berbanding ROI
- Keutamaan perbelanjaan semasa: Alat jualan dan pemasaran (>50% daripada bajet)
- Kawasan ROI tertinggi: Automasi pejabat belakang
- Pengurangan penyumberan luar proses perniagaan
- Pemotongan kos agensi luar
- Penyelarasan operasi
Formula Kejayaan: Beli Jangan Bina
Syarikat yang membeli penyelesaian AI daripada vendor khusus mencapai kadar kejayaan kira-kira 63%, manakala mereka yang cuba membina sistem proprietari secara dalaman hanya berjaya satu pertiga sahaja. Penemuan ini mencabar pendekatan perusahaan biasa untuk membangunkan alat AI tersuai, terutamanya dalam sektor yang sangat dikawal selia seperti perkhidmatan kewangan.
Penyelidikan mencadangkan bahawa penggunaan AI yang berjaya memerlukan pemberdayaan pengurus di seluruh organisasi dan bukannya bergantung semata-mata pada pasukan AI pusat. Selain itu, alat yang boleh berintegrasi secara mendalam dan menyesuaikan diri dari masa ke masa menunjukkan hasil yang jauh lebih baik daripada pelaksanaan generik.
Kadar Kejayaan Projek AI mengikut Kaedah Pelaksanaan
- Penyelesaian AI yang dibeli daripada vendor: ~63% kadar kejayaan
- Pembangunan proprietari dalaman: ~21% kadar kejayaan (satu pertiga daripada penyelesaian vendor)
- Keseluruhan kejayaan pilot AI perusahaan: 5%
Faktor Manusia dalam Penggunaan AI
Selain cabaran teknikal, kajian mendedahkan kebimbangan tenaga kerja yang ketara yang mempengaruhi pelaksanaan AI . Daripada pemberhentian beramai-ramai, syarikat semakin memilih untuk tidak mengisi semula jawatan apabila ia menjadi kosong, terutamanya dalam sokongan pelanggan dan peranan pentadbiran. Pendekatan ini mewujudkan ketidakpastian di kalangan pekerja yang mungkin menentang penggunaan alat yang mereka anggap sebagai ancaman kepada keselamatan pekerjaan mereka.
Fenomena AI bayangan juga meluas, dengan pekerja menggunakan alat tidak dibenarkan seperti ChatGPT untuk tugas kerja. Ini mewujudkan peluang dan risiko bagi organisasi yang cuba menguruskan penggunaan AI secara sistematik.
Sebab yang paling jelas ialah untuk hampir semua kes penggunaan perniagaan ia tidak begitu membantu. Kakitangan bertanya 'bagaimana ini sebenarnya boleh membantu saya,' kerana mereka tidak dapat membuatnya membantu mereka selain daripada menggilap e-mel, menggilap kod, dan menulis ringkasan yang bukan apa yang kebanyakan pekerjaan orang.
Melihat Melampaui Kitaran Gembar-gembur
Penyelidikan menunjukkan bahawa pelaksanaan AI yang berjaya cenderung memfokuskan pada masalah yang sempit dan khusus dan bukannya cuba perubahan transformasi yang luas. Syarikat permulaan muda yang diketuai oleh pengasas dalam usia lewat belasan dan awal dua puluhan telah menunjukkan kejayaan yang luar biasa, dengan beberapa berkembang dari sifar kepada 20 juta dolar Amerika Syarikat dalam pendapatan dalam tempoh setahun dengan menyasarkan titik kesakitan tunggal dan perkongsian strategik.
Apabila industri AI semakin matang, organisasi yang paling maju mula bereksperimen dengan ejen AI - sistem yang boleh belajar, mengingat, dan bertindak secara bebas dalam sempadan yang ditetapkan. Ini mewakili fasa seterusnya yang berpotensi bagi AI perusahaan yang boleh menangani beberapa batasan semasa.
Penemuan MIT mencadangkan bahawa walaupun teknologi AI terus maju dengan pantas, cabaran sebenar terletak pada integrasi organisasi dan pengurusan perubahan. Syarikat yang mendekati pelaksanaan AI dengan jangkaan yang realistik, peruntukan sumber yang betul, dan fokus pada kes penggunaan khusus lebih berkemungkinan menyertai 5% yang berjaya daripada majoriti yang bergelut.
Rujukan: MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing