人工智能 (AI) 淘金熱已席捲美國企業，但儘管投入了數十億美元，許多公司仍未從對這一新興技術的投資中獲得回報。
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美國是全球人工智能技術領域的領先投資國。亞馬遜、谷歌、Meta和微軟等科技巨頭引領了私營部門的投資，並 在今年宣布了超過1000億美元的額外人工智能支出。
CMS 開發商 Storyblok 的一項分析指出，電商企業平均花費近 40 萬美元用於 AI 解決方案，以提升客戶服務體驗。然而，只有 32% 的企業表示，他們的 AI 投資帶來了運營方面的“輕微改善”。
麻省理工學院（MIT） 發布的研究顯示，儘管美國公司在人工智能投資上花費了超過 400 億美元，但 95% 的公司沒有獲得任何經濟回報。研究發現，只有5%的集成AI試點項目創造了數百萬美元的價值。那些停留在集成啟動階段的企業，正遭受着AI開發者兼Vapor IO副總裁卡米爾·曼蘇里(Kamil Mansuri)所說的“魔杖思維”。
曼蘇里表示，“陷入試點困境的公司通常有三個問題：不明確的成功指標、試圖一次性解決所有問題以及將人工智能視為目標而不是解決方
曼蘇里表示，麻省理工學院的研究結果並不令他意外，因為根據他的經驗，企業往往把人工智能視為一根魔杖，而不是解決特定問題的工具。曼蘇里表示，避免這種陷阱的最佳方法是避開他所謂的“模糊的人工智能轉型”。“在 Vapor IO，我們看到了真正的投資回報率，因為我們瞄準了基礎設施優化和自動故障轉移系統等具體用例”，“不同之處在於重點……我們通過使用人工智能進行資源優化，將雲計算支出從 150 萬美元削減到 80 萬美元，因為我們確切地知道我們要解決什麼問題。”
曼蘇里認為，人工智能投資獲得經濟回報的關鍵在於從小處着手，選擇一個具有可衡量影響的領域。“看到成果的公司會選擇一個特定的痛點，在那裡證明其價值，然後進行擴張。”
反覆試驗
曼蘇里是眾多試圖揭開企業炒作真面目的人之一，他們試圖揭示投資回報差距背後的原因：集成與工作流程之間的脫節。麻省理工學院的報告還指出，缺乏反饋迴路或與具體業務需求不一致。
Ranko Media首席執行官尼克·魯布賴特（Nick Rubright）表示，“我們在Ranko Media投入了大量資金用於人工智能，但總體而言，它完全沒有取代人類。我們發現，讓團隊產出更多產出才是最佳的投資回報率”，“例如，我們為客戶創作了大量內容……我們嘗試利用人工智能實現內容自動化，但問題在於，在GEO（生成式搜索優化）和SEO（搜索引擎優化）領域，贏家通吃。因此，我們不得不重新利用擁有現實世界主題專業知識的人類作家，因為我們需要創作在互聯網上具有競爭力的內容，”Rubright說道。
他補充說，他的公司仍然使用人工智能來創建內容，但只使用對員工有用的工具，並且具體目標是加快重複性任務的完成。魯布賴特表示，通過採取有針對性的整合而非人工替代的方法，人工智能顯著提高了公司的內容盈利能力。“我們現在在內容上的利潤率大約是原來的四倍，而且這些內容的表現也全面顯著提升。我認為這是因為人類擁有來自先前經驗的直覺，而人工智能只是在做其他人正在做的事情，並且依靠的是數據，而不是經驗，”他說。
魯布賴特還認為，那些將人工智能視為人類勞動力廉價替代品的高管可能不會看到他們所期望的回報。“有很多關於人工智能將取代人類的討論，許多人工智能初創公司聲稱他們的工具可以取代工人，但我從未發現這是真的，因為這些新工具仍然需要管理。”
麻省理工學院的報告通過對 300 個公開披露的人工智能項目、對 52 個組織的採訪以及對四個主要行業會議的 153 位高級領導人的回應，觀察到了人工智能工具採用率高和行業中斷率低的現象。
到目前為止，人工智能轉型最成功的行業包括電信和專業服務。
報告還指出，像ChatGPT這樣的成熟大型語言模型AI程序，在企業部署的成功率高於定製AI程序。許多將定製AI工具集成到企業的失敗嘗試，都歸咎於“工作流程脆弱、缺乏情境學習以及與日常運營不協調”。
曼蘇里表示，他發現，企業在努力從人工智能投資中獲得回報時，經常會遇到三大主要障礙。“首先，數據質量。你無法在混亂的數據上構建可靠的人工智能。很多公司在沒有先清理數據基礎設施的情況下就急於實施模型。這就像試圖用變質的食材烹制美味佳肴”。
他注意到的第二個問題是高管層不切實際的期望。曼蘇里表示，許多首席執行官期望在向人工智能技術投入資金後就能看到“立竿見影的轉變”。最後，他說，許多領導團隊試圖改造現有的角色，而不是僱用真正了解技術和業務應用的人才。蘇里說：“你需要能夠彌合尖端人工智能能力與實際商業價值之間巨大差距的工程師。”
解決瓶頸
專家表示，從小處着手並明確人工智能工具的用途，幫助許多企業主避開了投資陷阱。
定製產品製造公司蒙特雷公司總裁埃里克·特尼 (Eric Turney) 表四，“我們從人工智能中看到了切實的投資回報，因為我們從小處着手，並將其應用於特定的瓶頸問題，而不是追逐一個大項目。”
特尼表示，他的公司使用人工智能來生成搜索引擎優化的內容並簡化客戶響應，這顯著降低了每個潛在客戶的成本並縮短了潛在客戶的響應時間。他說：“與那些停滯不前的公司不同，我們將人工智能與可衡量的結果直接聯繫起來，將其轉變為收入驅動力。”
廣告公司 Bruiser Creative 的創始人尼克·斯特拉達 (Nick Strada) 也看到了人工智能投資的快速回報，因為他立即將人工智能投入生產。即使是大型項目，它也能收回成本。“人工智能工具不是實驗室玩具，它們嵌入在影響成本和收入的工作流程中。”
他表示，在成本方面，通過人工智能工具實現的自動化節省了諸如解析簡報、抓取競選數據和生成研究報告等任務的人工時間。在創收方面，斯特拉達表示，他的公司也看到了回報。
他舉了最近的例子：一位客戶來到他的公司，提出了看似不可能實現的時間表和有限的預算，而人工智能能夠幫助解決這個問題。“通過將人工工藝與人工智能增強的工作流程（包括圖像生成、縮放工具和自動化資產準備）相結合，我們創作出了達到戛納國際創意節規模的作品。這一成功為我們帶來了新的客戶機會，並鞏固了雙方的合作關係。”他說道。
斯特拉達表示，從智能人工智能投資中獲得回報並不是一個理論概念：“它表現為降低運營開銷、贏得新項目，以及用以前不可能的方式將想法變成現實的能力。”
特尼表示，企業要想成功整合人工智能，就必須明確其在公司工作流程中的位置。根據他的經驗，特尼注意到“公司經常在實驗工具或廣泛的戰略上過度投資，但未能有效地將人工智能融入到日常運營中並承擔責任。”他說，企業的另一個陷阱是將人工智能視為“靈丹妙藥”，而不是不斷完善其作用。
曼蘇里表示，成功的人工智能投資秘訣很簡單：流程清晰、可衡量的行業能夠更快地獲得回報。例如，他指出，物流和供應鏈優化能夠快速帶來收益，因為路線規劃和庫存管理能夠直接節省成本，而且這些成本是可以實時衡量的。
另外，曼蘇里表示，醫療保健等受到嚴格監管的行業可能需要更長時間才能看到人工智能投資的回報。“擁有可量化流程和明確成功指標的行業比那些結果主觀或受到嚴格監管的行業獲得投資回報的速度更快。”
摩根士丹利在 3 月份的一份 報告中指出，許多公司高管對人工智能投資的回報持樂觀態度，因為他們樂觀地預測未來幾年人工智能將帶來數億美元的利潤增長。然而，該投資銀行承認，很難確定具有長期回報的人工智能投資，從而抑制了這種熱情。
摩根士丹利股票研究主管安德魯·波克 (Andrew Pauker) 在一份聲明中表示：“人工智能採用者的表現已經超越了大盤”，“討論採用人工智能的公司在第四季度的收益中獲得了回報。”
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