盡管AI有望變革各行各業，但隨著成本上升和風險增加，許多AI項目陷入困境，多份近期報告強調了這一點。
根據Gartner的一份新報告，至少30%的GenAI項目將在2025年底前在概念驗證階段被放棄，企業在這些項目上投入了500萬到2000萬美元的前期資金，卻“難以證明和實現價值”。
Deloitte的另一份報告得出了類似的結果，在接受調查的2770家公司中，70%表示他們的GenAI實驗只有30%或更少進入了生產階段，準備不足和與數據相關的問題被認為是這一低成功率的原因。
AI項目的整體前景并不樂觀，智庫RAND的研究發現，盡管私營部門在AI上的投資從2013年到2022年增加了18倍，但超過80%的AI項目失敗，失敗率是不涉及AI的企業IT項目的兩倍。
資金支持與項目完成率的差距可能是導致“NVIDIA、Meta、Alphabet、Microsoft、Amazon、Tesla和Apple”這七大科技公司上月在五天內損失1.3萬億美元市值的原因之一。
GenAI項目需要高額的初期投資，才能實現效益
Gartner估計，使用GenAI API（允許開發人員將GenAI模型集成到其應用程序中的接口）的前期成本可能高達20萬美元，每位用戶每年還需額外支付550美元，此外，構建或微調自定義模型的成本在500萬到2000萬美元之間，每位用戶每年還需支付8000到21000美元不等。
根據自動化軟件提供商ABBYY的一份報告，全球IT領導者去年在AI上的平均投資為87.9萬美元，盡管三分之一的受訪者表示他們對這些高昂成本感到擔憂，但幾乎所有（96%）的受訪者表示，他們將在明年增加這方面的投資。
Gartner的分析師寫道，GenAI“要求在財務投資上有更高的容忍度，更多考慮未來的間接回報，而不是立竿見影的投資回報”，而“許多首席財務官對此并不放心”。
但對于AI項目投資回報率（ROI）的擔憂不僅限于首席財務官，全球最大科技公司的投資者最近也表達了對他們投資回報的質疑，Goldman Sachs的股票分析師Jim Covello在6月的一份報告中寫道：“盡管這項技術價格昂貴，但它還遠未達到可以實用的程度。”
此外，Alphabet和Google的市值在8月份出現下跌，因為它們的收入未能抵消在AI基礎設施上的投資。
GenAI項目失敗的其他原因
企業GenAI項目未能成功啟動的主要原因之一是：準備不足。
在Deloitte的調查中，少于一半的受訪者認為他們的組織在技術基礎設施和數據管理領域做好了充分準備——這兩者都是將AI項目擴展到能夠實現效益的基本要素。RAND的研究也發現，許多企業沒有“足夠的基礎設施來管理其數據和部署完成的AI模型”。
只有約五分之一的Deloitte受訪者表示，他們在“人才”和“風險與治理”方面做好了準備，許多企業因此積極招聘或提高AI倫理相關崗位的技能。
數據質量是GenAI項目順利完成的另一個障礙。
Deloitte的研究發現，55%的企業由于與數據相關的問題（如數據敏感性或隱私和安全方面的擔憂）而避開了某些GenAI用例。RAND的研究也強調，許多企業沒有必要的數據來訓練有效的模型。
通過與65位數據科學家和工程師的訪談，RAND的分析師發現，AI項目失敗的根本原因在于缺乏對其承諾解決問題的明確認識。行業利益相關者往往誤解或錯誤傳達了這個問題，或者選擇了一個過于復雜而無法用現有技術解決的問題。企業可能更專注于使用“最新最好的技術”，而不是實際解決手頭的問題。
Deloitte還指出，其他可能導致GenAI項目失敗的原因包括AI的固有風險——如幻覺、偏見、隱私問題——以及跟上像《歐盟AI法案》這樣的新法規的挑戰。
企業依然堅定地推進新的GenAI項目
盡管成功率較低，但據彭博社報道，截至目前，66%的美國CIO正在部署GenAI助手，相較于去年12月的32%。主要的應用場景是聊天機器人代理，如客戶服務應用程序。
在同一時期，受訪者表示他們正在訓練基礎模型的比例也從26%上升到40%。
RAND的報告提供了證據，表明企業并未因為挑戰而減少對GenAI的投入。根據一項調查，58%的中型企業已經將至少一個AI模型投入生產。
Gartner指出，推動企業持續堅持使用GenAI的動力來源于其對收入節省和生產力提升的實際影響，與此同時，Deloitte的調查顯示，三分之二的企業表示，他們正在增加投資，因為他們已經看到了早期的顯著價值。
然而，ABBYY的研究發現，63%的全球IT領導者擔心，如果他們的公司不使用GenAI，將會被其他競爭對手拋在后面。
甚至有證據表明，GenAI正在成為一種分心因素。根據IBM的報告，47%的技術領導者認為公司IT部門在提供基本服務方面的表現有效性下降了，自2013年以來下降了22%。研究人員認為，這與企業將注意力轉向GenAI有關，因為43%的技術高管表示，GenAI在過去六個月內增加了他們對基礎設施的擔憂。
Gartner副總裁分析師Rita Sallam表示：“這些數據為評估GenAI業務模型創新所帶來的商業價值提供了寶貴的參考依據。
“但重要的是要承認，估算這些價值存在一定挑戰，因為收益往往因公司、用例、角色和員工群體的不同而有所差異。通常，影響可能不會立即顯現，可能需要時間才能體現出來，然而，這種延遲并不意味著潛在利益的減少。”
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