據(jù)Gartner公司稱，到2025年底，至少30%的生成式人工智能(GenAI)項目將在概念驗證后被放棄，原因是數(shù)據(jù)質(zhì)量差、風險控制不足、成本不斷上升或商業(yè)價值不明確。Y7qesmc

Gartner杰出副總裁分析師Rita Sallam表示：“經(jīng)過去年的炒作，高管們迫不及待地想看到GenAI投資的回報，但企業(yè)卻在努力證明和實現(xiàn)價值之中。隨著計劃范圍的擴大，開發(fā)和部署GenAI模型的財務負擔越來越大。”Y7qesmc

Gartner表示，企業(yè)面臨的一個主要挑戰(zhàn)是如何證明為提高生產(chǎn)力而對GenAI進行大量投資是合理的，這很難直接轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟效益。許多企業(yè)正在利用GenAI轉(zhuǎn)變其業(yè)務模式并創(chuàng)造新的業(yè)務機會。然而，這些部署方法的成本很高，從500萬美元到2000萬美元不等(參見圖1)。Y7qesmc

圖1：不同GenAI部署方法產(chǎn)生的成本Y7qesmc

Y7qesmc

來源：Gartner(2024年7月)Y7qesmc

“不幸的是，GenAI暫時沒有萬能的解決方案，成本不像其他技術(shù)那樣可預測，”Sallam說道，“企業(yè)所花費的錢、投資的用例以及采取的部署方法都決定了成本。無論是市場顛覆者并希望將AI融入到各個領域，還是更保守地專注于提高生產(chǎn)力或擴展現(xiàn)有流程，每種方法都有不同程度的成本、風險、可變性和戰(zhàn)略影響。”Y7qesmc

無論人工智能的野心如何，Gartner的研究表明，GenAI需要對間接的未來金融投資標準有更高的容忍度，而不是直接的投資回報(ROI)。從歷史上看，許多CFO都不愿意在今天投資以獲得未來的間接價值。這種不情愿可能會導致投資分配偏向戰(zhàn)術(shù)而非戰(zhàn)略結(jié)果。Y7qesmc

實現(xiàn)商業(yè)價值

各個行業(yè)和業(yè)務流程的早期采用者都報告了一系列業(yè)務改進，這些改進因用例、工作類型和員工的技能水平而異。根據(jù)Gartner最近的一項調(diào)查，受訪者平均表示收入增長了15.8%，成本節(jié)省了15.2%，生產(chǎn)力提高了22.6%。該調(diào)查于2023年9月至11月期間對822名商界領袖進行。Y7qesmc

Sallam表示：“這些數(shù)據(jù)為評估GenAI商業(yè)模式創(chuàng)新帶來的商業(yè)價值提供了參考點。但重要的是要承認評估價值的挑戰(zhàn)，因為收益與公司、用例、角色和員工有關。通常，影響可能不會立即顯現(xiàn)，可能會隨著時間的推移而實現(xiàn)。然而，這種延遲并不會削弱潛在的收益。”Y7qesmc

計算業(yè)務影響

Gartner表示，通過分析GenAI商業(yè)模式創(chuàng)新的商業(yè)價值和總成本，企業(yè)可以建立直接的投資回報率和未來的價值影響。這是就GenAI商業(yè)模式創(chuàng)新做出明智投資決策的關鍵工具。Y7qesmc

Sallam表示：“如果業(yè)務結(jié)果達到或超過預期，那么就有機會通過在更廣泛的用戶群中擴展GenAI的創(chuàng)新和使用，或在其他業(yè)務部門中實施GenAI來擴大投資。”“然而，如果他們做不到，可能有必要探索替代創(chuàng)新方案。這些見解有助于企業(yè)戰(zhàn)略性地分配資源，并確定最有效的前進道路。”Y7qesmc