随着生成式人工智能的出现，技术转型的步伐大大加快。是应该冒险尝试，还是等待经过验证的用例出现后再行动？根据2024年9月份IDC（国际数据公司）的一项调查，70%的首席信息官报告称他们定制的AI应用项目失败率为90%，三分之二的人报告称供应商主导的AI概念验证失败率为90%。

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有很多理由对生成式人工智能采取缓慢而谨慎的态度。这项技术变化很快，因此在错误的平台上投入大量资金可能会付出高昂的代价。

生成式人工智能仍然存在准确性和安全性问题，版权问题在法庭上也尚未解决，所有这些都可能产生法律责任或其他问题。当然，许多早期项目将无法提供任何实际的商业价值，从而浪费时间和资源。

根据2024年9月份IDC（国际数据公司）的一项调查，70%的首席信息官报告称他们定制的AI应用项目失败率为90%，三分之二的人报告称供应商主导的AI概念验证失败率为90%。Rand Corp（兰德公司，是一家非营利性质的国际政策研究机构，擅长通过研究和分析改善政策和决策制定。兰德公司的研究涉及众多领域，包括人口、经济发展、教育、能源、环境、卫生、基础设施建设、国际关系、司法、国家安全和科学技术等。作为一家私营、独立、无党派的研究机构，兰德公司以其独立运营和客观性而备受尊重。）则将AI失败率定在80%以上。

然而，一些早期采用者报告称收入增长、生产力提升，早期努力通过帮助公司发展与生成式人工智能相关的关键技能和能力而结出硕果。事实上，Boston Consulting Group（波士顿咨询公司。是一家著名的全球性企业管理咨询公司，在战略管理咨询领域公认为先驱。公司的最大特色和优势在于公司已经拥有并还在不断创立的高级管理咨询工具和理论，管理学界极为著名的“波士顿矩阵”就是由公司20世纪60年代创立的。BCG的四大业务职能是企业策略、信息技术、企业组织、营运效益。）表示，早期采用AI的公司声称其收入增长比其他公司高出1.5倍。那么，你如何调和AI项目高失败率和早期采用者报告的商业利益呢？这两件事都可能是真的。早期采用者会在找到可行方法之前尝试许多不同的方法，而可行的方法将被扩大规模、投入生产，并为企业带来价值。

一、自主构建与购买

技术供应商正在迅速将生成式人工智能功能添加到他们的所有产品和服务中。但有些公司等不及那么久。例如，Intuit（财捷公司，是一家总部位于美国加利福尼亚州山景城的软件开发公司，成立于1983年，并于1993年在纳斯达克上市。Intuit是标普500和纳斯达克100指数的成分股之一。）构建了一个代理型人工智能系统，帮助企业主更快地获得付款，速度提高了45%。“它帮助企业主理解发票是什么，何时发送提醒，以及如何收款，”Intuit首席数据官Ashok Srivastava（阿肖克·斯里瓦斯塔瓦）说。为了做到这一点，该公司构建了自己的生成式人工智能操作系统。“它抽象了平台的复杂性，以便开发人员可以在其上进行开发，”他说。

GenOS（是Intuit公司推出的一款AI驱动的簿记解决方案，旨在帮助中小企业和自雇人士简化簿记流程。）于2023年6月推出，今年9月，它增加了GenOS AI Workbench，这是一个专用的开发环境。Intuit还为智能工作流构建了一个编排层、一套安全、风险和欺诈防护栏、一个拥有 140 多个组件、小部件和模式的用户体验框架，以及一个由领先的商业和开源大型语言模型组成的模型花园，加上Intuit自己的定制训练的领域特定模型。

“我们比平台玩家领先18个月到两年，”他补充说。

那么，当Microsoft（微软，是一家美国跨国科技企业，1975年4月4日创立。公司总部设立在华盛顿州雷德蒙德/Redmond，邻近西雅图，以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务业务为主。最为著名和畅销的产品为Windows操作系统和Office系列软件，是全球最大的电脑软件提供商、世界PC/Personal Computer/个人计算机，软件开发的先导。）、Google（谷歌公司，美国跨国科技企业。成立于1998年9月4日，被公认为全球最大的搜索引擎公司。业务包括互联网搜索、云计算、广告技术等，同时开发并提供大量基于互联网的产品与服务，其主要利润来自于关键词广告等服务。）或AWS（亚马逊云科技-连续12年被Gartner评为“全球云计算领导者”。为全球客户提供以云服务器、云存储、数据库、机器学习为主的基础设施和云解决方案,助您发展出海业务和企业在本地上云。）推出自己的生成式人工智能操作系统时会发生什么？“随着他们迎头赶上时，我们将转向他们提供的本地服务，”Srivastava（斯里瓦斯塔瓦）说。

因此，从某种意义上说，所有这些工作都将白费；在某个时候，公司将转向主要供应商推出的任何产品。但是，在此之前，它将能够从早期投资中获得收益。

“这就是我们保持领先的方式，”他说，“我们不能等待。我们必须构建技术，而我们这样做的时候，平台也在不断发展。当然，有些服务我们会从我们自己的能力转向其他能力。我可以告诉你的是，这些是我们为了推动业务发展而进行的基本投资。”例如，新的生成式人工智能能力导致平均生产力提高了15%，编码时间加快了30%。

另一家构建自己的代理型人工智能框架的公司是Capgemini（一般指凯捷咨询公司。凯捷管理顾问公司总部设于法国巴黎，由法国企业家 Serge Kampf 于1967年创立，是一间全球性的资讯科技服务管理领导厂商。它列名在巴黎CAC40指数中，是法国前四十大企业。企业总部位于巴黎蒂尔西特路，仍然由Serge Kampf担任执行长，在全球39个国家拥有分公司，合并了安永咨询。）。“生成式人工智能已带来深远影响，”Capgemini Engineering的执行副总裁兼首席软件官Jiani Zhang（张健怡‌‌）说，“特别是在软件工程方面，有巨大的潜力。”

所以在去年5月，该公司开始构建自己的智能框架。“我们内部构建了一些东西，因为我们希望更加开源，以便我们更具适应性，”她说，“我们在7月开始使用它，现在它已经非常强大了。”该平台由许多不同的专业代理组成，用于迁移旧代码，有一个可以生成代码的代理、一个可以构建需求的代理和一个可以构建架构的代理。还有针对特定目的的专业代理，例如用于处理汽车软件代码。

还有一个编排层，允许所有代理相互交流，一种跟踪代码不同迭代的方法，以及自我诊断能力。

据Zhang（张‌‌）说，2024年初，生成式人工智能主要关注软件生命周期中的各个单独用例。如今，它更多地是从整体上看待代码。这是一个非常快速的变化节奏。“你不能根据3月份的技术状况来采用它，”她说，“从采用的角度来看，你不能停滞不前。”

Intuit和Capgemini并不是唯一采取积极方法进行生成式人工智能部署和创新的公司。根据Google Cloud（谷歌云，为谷歌推出的云服务器平台，云服务器的出现原是为了减少小公司或者个人在配置硬件上的潜在成本。）和National Research Group（是一家提供分析和洞察力的公司，旨在促进医疗提供者、支付者和其他医疗组织对患者和员工体验进行测量和改进，同时提高患者参与度和客户忠诚度。其解决方案组合代表了一系列能够为客户提供价值的能力，公司在美国和加拿大运营，主要收入来自美国。）最近对2500名全球企业高级领导进行的一项调查，生成式人工智能领导者是那些拥有四个或更多生产用例，并在过去一年中将超过15%的总运营费用投资于生成式人工智能的公司。

此外，69%的领导者将生成式人工智能用于至少一半的核心功能，而其他组织这一比例为36%。他们正在看到回报。在调查中，生成式人工智能领导者报告称由生成式人工智能推动的收入增长10%或更多的可能性比其他组织高出33%，并且在提高后台运营流程、个人生产力、工程和开发人员生产力以及销售和市场营销方面的效率方面也取得了显著成效。

二、通过利用商业平台快速行动

不过，并非所有的人工智能领导者为了快速行动而从零开始构建一切。以RSM（罗申美国际会计师事务所，‌是一个由世界各国独立的税务、会计和咨询公司组成的国际会计公司，成立于1964年。其成员所之间是各自独立的法律实体，RSM国际执行办公室不提供税务、会计及咨询服务，主要负责日常行政事务。）为例，这是一家拥有约20000名员工的全球会计公司。

“所有数据提供商，如Dun & Bradstreet（邓白氏集团。是全球数据和分析驱动的决策赋能机构。于1841年成立，是世界著名的商业信息服务机构。总部设在新泽西州的Short Hills。在其170多年的发展历程中，邓白氏公司通过技术创新，不断开拓信用评估市场。），以及像ServiceNow（于2004年6月在加利福尼亚州注册为GlideSoft,Inc.,后重新注册到特拉华州并更名，是一家领先的基于云的服务提供商，可实现企业IT运营的自动化。ServiceNow的服务包括一套建立在专有平台上的应用程序，可自动化工作流程并集成相关业务流程。ServiceNow专注于通过自动化和标准化业务流程以及在全球企业中整合IT来转变企业IT。）这样的软件提供商，都在将其产品嵌入人工智能，”RSM的企业数字领导者Sergio de la Fe（塞尔吉奥·德拉费）说，“我们正在努力了解他们正在开发的东西。如果我的一个合作伙伴要构建这个，我不想浪费我的钱。我们宁愿把钱投资在我们具有专业知识的领域。我不想快速构建一些我将要扔掉的东西。那不明智。”

RSM在2023年成立了一个人工智能指导委员会，并确定了对其业务至关重要的四种主要用例类型：聊天、文档创建、文档评估和数据分析。

“这四个主要主题代表了数百种用例，”de la Fe（德拉费）说，“我们从用例开始，而不是从技术开始。我们相信技术支持用例，而不是相反。”

公司决定使用在私有Azure cloud（是Microsoft Azure提供的最早的Platform as a Service /PaaS之一。实际上，当Azure在2008年启动时，云服务是Azure中唯一可用的Compute选项，稍后出现了虚拟机，网站等。用户可以使用喜爱的工具和框架，在巨大的全球网络上自由地构建、管理和部署应用。）上运行的OpenAI（大规模生成式AI模型，能够提供超强的自然语言理解、分析、推理能力，帮助企业客户根据不同的行业需求和业务场景，构建出各种前所未有的创新应用和业务场景。）。“我们是微软的店铺，”他说，“所以我们使用微软Azure平台，对我们来说很简单。”

对于其自动化合规系统，RSM罗申美国际会计师事务所）微调了一个OpenAI模型，将全球政府法规映射到客户内部控制并提出建议。如今，有几十个不同的用例在生产中，还有几十个在开发中。“我们正在迅速采取行动，将这些用例放入队列中进行执行、试点和测试，”他说。到目前为止，最大的好处是提高了效率和质量。

“这关乎让我们的专业人员有更多时间做他们工作的增值部分，”他补充道，“如果我们能够减少花在平凡任务上的时间，并为提高质量留出更多时间，那是非常重要的。”

另一家通过利用供应商能力加速采用生成式人工智能的组织是支付公司ACI Worldwide（ACIW，是一家专注于电子支付解决方案的公司，成立于1993年，总部位于美国内布拉斯加州的Elkhorn。公司的主要业务包括开发、销售和安装一系列促进电子支付的软件产品。其产品和服务主要用于处理支付交易，客户群体包括零售银行客户、公用事业和医疗机构等。公司的市场覆盖美洲、欧洲、中东、非洲和亚太地区，主要通过其全球分销网络进行销售。）。该公司拥有超过3500名员工，每个人都可以使用某种类型的生成式人工智能，无论是用于电子邮件，还是总结Teams（是一款基于聊天的智能团队协作工具，可以同步进行文档共享，并为成员提供包括语音、视频会议在内的即时通讯工具。）会议。对于其内部知识库，它使用经过微调的OpenAI的ChatGPT（是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。）版本。“我们肯定不会慢下来，”公司首席技术官Abe Kuruvilla（阿贝·库鲁维拉）说。但它也不是在内部构建所有的生成式人工智能平台。例如，对于代码生成，该公司正在使用GitHub Copilot（微软与OpenAI共同推出了一款AI编程工具，能够基于 GitHub 及其他网站的源代码，可根据上文提示为程序员自动编写下文代码。）。“我们对它越来越适应，”Kuruvilla（库鲁维拉）说，“尽管如此，我们的高级工程师在我们签入代码之前仍会查看代码。”

今天，50%的工程人员正在使用它，公司希望今年能达到三分之二。对于员工的整体生产力，公司使用微软的Office 365 Copilot（‌是Microsoft 365的一个强大功能，它利用大型语言模型/LLM与用户组织的数据相结合，提供实时的智能帮助，旨在提高用户的创造力、生产力和技能。）。它也是Salesforce（创建于1999年3月的一家客户关系管理/CRM软件服务提供商，总部设于美国旧金山，可提供随需应用的客户关系管理平台）的客户，并正在考虑部署该平台中可用的智能功能。

三、教育的理由

人工智能领导者报告称其生成式人工智能部署带来了明显的财务效益，但早期采用的前景不仅仅是短期投资回报率。

“通过实验和迭代发生了大量的学习，”Gartner（高德纳，Gartner Group公司成立于1979年，它是第一家信息技术研究和分析的公司。它为有需要的技术用户来提供专门的服务。Gartner已经成为了一家独立的咨询公司，Gartner公司的服务主要是迎合中型公司的需要，它希望使自己的业务覆盖到IT行业的所有领域，从而让自己成为每一位用户的一站式信息技术服务公司。）分析师Arun Chandrasekaran（阿伦·钱德拉塞卡兰）说，“当涉及到人工智能时，你需要有成长型思维。你必须积极进行实验。”

他补充说，这并不意味着公司应该随意进行人工智能项目。组织需要有明确的目标，但需要准备好第一次尝试就未必成功的准备。

“你必须从失败中学习并进行迭代，”他说，“失败不是污点。失败是学习路径的一部分。这对生活来说也是如此。如果你第一次尝试就成功了，那只是意味着你为自己设定的标准太低了。”

作者：Maria Korolov（玛丽亚·科洛洛夫）

Maria Korolov（玛丽亚·科洛洛夫）是一位报道人工智能和网络安全的获奖科技记者。她还写科幻小说，编辑一本科幻和幻想杂志，并主持一个YouTube节目。