許多正在進行AI試點的企業不可避免地會遇到一個關鍵的IT難題：何時停止一個項目并繼續前進。如果他們過早終止一個未達到預期的試點項目，可能會錯失未來的巨大收益，但如果堅持得太久，則可能浪費大量時間、金錢和資源。
一方面，Forrester最近警告企業不要過早期待AI的投資回報，因為這可能會讓他們錯失AI帶來的好處。
然而，AI并不便宜，無法產生價值的試點項目可能會成為資金黑洞。例如，Gartner指出，一個基于檢索增強生成(RAG)AI的文檔搜索項目部署成本高達100萬美元，每位用戶每年的維護費用可達1.1萬美元，而從零開始構建的大型語言模型(LLM)AI項目，如醫療、保險或金融領域的項目，成本可能高達2000萬美元。
當然，Gartner的數據顯示，近年來AI試點的成功率有所提高。2022年，幾乎一半的AI試點項目未能進入生產階段，而分析機構預計，明年只有約30%的AI項目會失敗。
盡管如此，30%的失敗率仍然代表了大量時間和資金的浪費，考慮到如今AI實驗的普及程度，這一問題尤為嚴重。安永在7月發布的一項調查顯示，95%的高管表示他們的企業正在投資AI。
那么問題就變成了：CIO或首席AI官何時應該判斷一個AI項目需要終止?雖然沒有一種放之四海而皆準的答案，但AI專家認為IT領導者可以采取一些步驟，確保保留那些有意義的AI項目，放棄那些不適合的項目。
定義成功
AI顧問、前SAP AI部門副總裁兼營銷主管Andreas Welsch表示，IT領導者在啟動AI試點項目時的首要步驟之一是定義成功的衡量標準——不僅僅是投資回報(ROI)——并設定檢查進展的時間節點。
Welsch說：“挑戰在于，人們總是期望下一個突破就在眼前，所以不愿意停下來。很多時候，人們沒有設立明確的目標。”
例如，AI項目的一些關鍵績效指標(KPI)可以包括：客戶滿意度提升10%，將填寫投標請求(RFP)的時間減少30%，或者每月支付發票的時間減少四小時。
在預定的檢查點，IT和業務團隊可以評估這些目標的進展情況。如果項目未能達到這些衡量標準，團隊可以決定是終止項目還是給予更多時間。如果客戶服務機器人將滿意度提高了7%而不是預期的10%，也許仍然值得繼續投資。
然而，Finastra銀行技術公司的首席AI官Adam Lieberman補充道，有時企業可以從不明確的開端中恢復過來。有時CIO或CAIO可以通過定義一個可行的路線圖幫助瀕臨失敗的項目重新走上正軌。
他說：“當目標不明確時，項目會失去方向并逐漸解體，這是項目無法奏效的最早信號，但這也是一個重新聚焦并設立更具體目標的早期機會。”
Kotter International的首席增長與商務官Kathy Gersch補充說，設定關鍵績效指標(KPI)的一個挑戰是如何衡量結果。舉例來說，衡量客戶情緒可能并不困難，但衡量員工通過使用AI助手編寫郵件所節省的時間則較為難以量化。
“許多這些不太容易量化的因素也會帶來投資回報(ROI)，”她說，“如果你沒有衡量所有這些因素，僅憑‘我們沒有獲得預期的ROI’就過早放棄一個項目，可能會錯失機會。”
與業務需求掛鉤
除了明確的KPI，企業還應將AI項目與具體的業務需求掛鉤，Welsch補充道。有時，企業啟動AI項目似乎只是為了“使用”這項技術，然而，成功的項目應該解決企業的實際痛點。
“我們要解決的業務問題是什么?”他說，“你應該與業務相關方緊密合作，最好在項目開始時就明確：‘我們試圖解決的是什么問題?’”
Gersch補充說，許多被放棄的AI項目沒有滿足這個基本要求。
“如果你讓一個‘邊緣團隊’獨立進行AI項目研發，但沒有與業務聯系起來，那就很難讓這個項目被廣泛采用，”她說，“這就是為什么有些項目可能會過早或過晚被放棄，因為它們實際上并沒有與業務需求真正掛鉤。”
雖然Gersch建議將AI項目與業務目標掛鉤，但她也鼓勵進行實驗。當一個項目與業務目標掛鉤時，員工更有可能接受并使用它。
“一旦你能夠讓人們真正采納AI并充分利用它，你可能會學到更多關于AI的潛力。”她說。
限制損失
啟動AI項目的一個方法是設定有限的時間框架，Aible(AI解決方案提供商)的CEO Arijit Sengupta表示。他說，在許多情況下，Aible與其客戶會在兩天內共同決定項目是否可行。
雖然設定衡量標準很重要，但Sengupta補充道，IT和業務領導者也不應過分拘泥于必須達到的具體目標。有時，最初設定的目標過于宏大，或者并不符合業務的實際需求。
“你可能一開始想象的是你想要什么，比如說，‘如果你給我一輛會飛的車，我會很喜歡，’”他說，“然后六個月后，有人帶來了一輛不完全會飛的車，你可能會說，‘這不是我想要的。’但實際上，那并不是你真正需要的，你真正需要的可能是更快的船。”
他補充道，持續六到九個月的AI試點項目可能很危險。“如果你要放棄項目，最好不要在九個月后放棄，因為這時你可能會陷入沉沒成本謬誤，人們會努力想方設法讓它奏效，投入了大量的精力。”
Finastra的Lieberman補充說，一些失敗的項目并不完全是損失，在某些情況下，暫停項目可能比完全放棄更好。
“需要注意的是，失敗是創新過程中不可避免的一部分，”他說，“AI領域的進展非常迅速，這就是為什么暫停項目比徹底放棄更好，因為新的能力和技術不斷涌現。”
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