麻省理工：95%企业生成式AI项目因整合不力而失败

美国公司已向生成式AI（genAI）项目投入了约350亿至400亿美元，寄希望于这些先进模型的变革潜力。然而，麻省理工学院NANDA倡议发布的一份新报告描绘了一幅发人深省的图景：高达95%的企业尝试未能达到其雄心，大多停留在试点阶段，实际影响微乎其微。据报道，只有5%的项目实现了收入快速增长，绝大多数项目未能产生任何可观的投资回报。

麻省理工学院的研究人员指出，核心问题不在于生成式AI模型本身的质量或能力。相反，普遍的失败源于战略整合的严重不足、组织学习的欠缺，以及与现有企业工作流程的根本性不匹配。许多公司急于利用最新的技术前沿，但似乎在部署生成式AI时未能充分将其融入运营体系，也未培养出真正驾驭其力量所需的内部专业知识。

有趣的是，报告强调了投资方向上的一个常见误区。尽管许多企业最初倾向于将生成式AI部署到销售和营销等面向客户的应用中，但研究表明，最显著的回报实际上是在不那么引人注目但同样关键的领域实现的。后台自动化和内部流程的简化正成为价值创造的真正前沿，这表明公司可能需要将重心从面向外部的创新重新调整到面向内部的效率提升。

此外，研究指出成功的实施策略存在明显分歧。那些通过生成式AI获得显著成果的公司往往采用“购买与合作”模式，即从外部供应商获取专业解决方案并建立战略联盟。相反，公司试图从零开始构建生成式AI能力的内部开发项目，其失败率则显著更高。这表明，开发和整合复杂AI系统的复杂性可能被低估了，导致了成本高昂且收效甚微的内部举措。

这些发现为那些被生成式AI前景所吸引的企业敲响了警钟。在这个快速发展的领域中，成功似乎不再仅仅取决于采用尖端技术，而更多地取决于一种深思熟虑、整合的战略，该战略优先考虑深度运营协同、持续的组织学习，以及对技术在何处能提供最直接、最具影响力的价值的务实理解。