Gartner預測，到2025年底，至少有30%的生成式人工智能(GenAI)項目將在概念驗證后被放棄，原因包括數據質量差、風險控制不足、成本上升、業(yè)務價值不明確等。
在近期舉行的Gartner數據與分析峰會上，Gartner杰出研究副總裁Rita Sallam表示：“經過去年的炒作，企業(yè)高管已迫不及待地想要看到GenAI投資的回報，但企業(yè)機構目前還難以證明和實現這些投資的價值。而隨著行動范圍的擴大，開發(fā)和部署GenAI模型所帶來的經濟負擔越來越重。”
Gartner認為，企業(yè)機構所面臨的一大挑戰(zhàn)是證明為提高生產力而大力投資于GenAI的合理性。然而，這些投資很難直接轉化為經濟效益。許多企業(yè)機構正在使用GenAI深入改變其業(yè)務模式和創(chuàng)造新的商機，但GenAI部署方法的成本高達500萬美元至2000萬美元(見圖一)。
圖一、不同GenAI部署方法的成本
資料來源：Gartner(2024年7月)
Sallam表示：“不幸的是，目前還沒有萬能的GenAI部署方法，成本也不像其他技術那樣可以預測。你的花費、所投資的用例以及采取的部署方法都決定了成本的高低。無論你是希望將人工智能(AI)應用于各個方面的市場顛覆者，還是較為保守地專注于提高生產力或擴展現有流程，都會產生不同程度的成本、風險、變數和戰(zhàn)略影響。”
Gartner的研究表明，無論AI目標的大小如何，GenAI都要求企業(yè)對間接的、未來的財務投資標準有更高的容忍度，而不是追求立竿見影的投資回報率(ROI)。一直以來，許多首席財務官都不愿意為了未來的間接價值而在當下做出投資。這種不情愿會使投資分配偏向于短期戰(zhàn)術成果而非長期戰(zhàn)略成果。
實現業(yè)務價值
各個行業(yè)和業(yè)務流程的早期用戶均實現了業(yè)務改進，改進的程度因用例、工作類型和員工技能水平而異。Gartner最近的一項調查顯示，受訪者的收入平均增加了15.8%，成本平均節(jié)約了15.2%，生產力平均提高了22.6%。這項調查于2023年9月至11月期間對822位企業(yè)領導人開展。
Salim表示：“這些數據為評估GenAI業(yè)務模式創(chuàng)新帶來的業(yè)務價值提供了寶貴的參考依據。但重點在于要認識到由于收益與公司、用例、角色和員工密切相關而給估算這一價值所帶來的挑戰(zhàn)。雖然通常情況其效果可能不會立竿見影，而是會逐漸顯現，但這一延遲不會減少潛在的收益。”
計算業(yè)務影響
Gartner認為，企業(yè)可以通過分析GenAI業(yè)務模式創(chuàng)新的業(yè)務價值和總成本，確定直接投資回報率和未來價值影響。這是在GenAI業(yè)務模式創(chuàng)新方面做出明智投資決策的重要方法。
Sallam表示：“如果業(yè)務成果達到或超過預期，就有機會將GenAI創(chuàng)新和使用推廣到更大的用戶群中或者在其他業(yè)務部門實施，從而擴大投資規(guī)模。但如果達不到預期，就可能需要探索其他創(chuàng)新場景。像這樣的洞察有助于企業(yè)機構實現資源的戰(zhàn)略分配并確定最有效的發(fā)展路徑。”
Gartner客戶可在報告《計算GenAI業(yè)務模式創(chuàng)新的投資回報率》以及免費的Gartner網絡研討會“成熟組織為取得AI成功所采取的不同做法”中了解更多信息。
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