大多数公司高估了人工智能——以下是替代方案

每个人都渴望人工智能，但几乎所有人都做错了。人工智能的采用是董事会议室的最高优先事项，但大多数有前途的项目从未离开过沙盒。根据统计，到2025年底，30%的生成式人工智能项目将在概念验证失败后被放弃。但从实施的角度来看，很明显：公司并不是因为人工智能太难而失败，而是因为创始人把它弄得太复杂了。

为什么你要建造一个航天飞机来送披萨？

按照旧方式采用人工智能需要太长时间。首先，团队需要花6周时间进行规划。然后，他们需要平均3-6个月的时间来创建一个现实世界的模型，清理数据，并设置功能。并且，这是在一切顺利的情况下。大多数自定义人工智能项目最终都会延迟，通常需要超过一年才能完成，根据我们的最近调查数据。

同时，许多被解决的问题不需要登月。它们只需要可以快速实施的技术。现成的解决方案可以在几天或几周内展示部署能力，而自定义开发通常需要5-6个月或更长时间才能完全实施。这六倍的速度优势直接转化为更早的价值实现和降低项目风险。

在活动票务中，智能自动化可以通过向最有可能参加的用户推送额外的票务通知，不仅是在首页，还可以通过推送通知来提高最后一刻的转化率。需求预测工具可以帮助组织者避免无人出席和过度预订。

在市场和电子商务中，工具可以将卖家上传的PDF或电子表格转换为干净的列表，节省手动工作时间，并提高产品的可发现性。关于有限库存、快速交货或热门商品的简单提醒也可以帮助增加结账率。

在交友应用中，使用行为线索，如消息习惯、回复时间和个人资料迭代，可以比仅仅依赖共同兴趣更好地匹配用户。对于新用户，一个有用的入门助手可以通过指导他们创建更真实和吸引人的个人资料来减少放弃率。

人工智能是新的云，所以要像对待云一样对待它

你还记得公司曾经自己建造服务吗？基础设施是自定义的、昂贵的和脆弱的。然后云计算出现了，一切都转变为模块化、可扩展和快速的。

人工智能正在经历同样的转变。在2025年，每个企业都需要快速采用人工智能——以建立技能、保持竞争力和满足客户需求。但你不需要从头开始重新发明轮子。

人工智能的成功并不需要昂贵的技术。重要的是你可以多快地将现有的工具转变为可行的解决方案——这主要取决于你的预算。

我们的研究表明，自定义人工智能开发通常需要在前期投资25万美元至500万美元之间，对于大公司，每月持续成本约为2.5万美元。现成的解决方案更为经济，前期成本在5万美元至50万美元之间，每月费用约为7500美元。

现在，这并不意味着每个公司都应该避免建立自己的人工智能。这只是不是每个人都需要它。尤其是对于新的或正在成长的项目，现成的“即插即用”人工智能可以是一个更明智、更经济的选择。

声望项目正在扼杀你的进步

然而，不仅是初创公司选择现成的人工智能解决方案。即使像Netflix这样的科技巨头有时也会放弃开发自己的基础模型，而是与OpenAI合作。

他们的合作创建了一个对话式搜索工具，可以理解自然语言请求，如“显示欧洲有强大女性主角的惊悚片”。这种意外的转变表明，即使拥有丰富资源的公司现在也认识到利用现有人工智能的优势。

那么，让我们坦率地说：自定义人工智能感觉很好。它看起来很令人印象深刻。它也能满足自尊。但是，当一家公司沉迷于完美时，另一家公司正在交付、学习和迭代。影响力来自于行动，而不是架构图。

看起来像创新，但往往是拒绝优先考虑。公司不发布小型项目，因为他们害怕“不够先进”。但这种恐惧表明了一个更深层次的问题：许多团队正在建造项目来让自己感觉忙碌，或者避免面对凌乱的运营差距。

声望项目通常被用来规避真正的约束。它们延迟客户反馈，避免触及遗留系统，并保护团队免受跨功能问责。一个仪表板模拟比修复数据卫生更干净。一个自定义模型比与销售团队保持一致更性感。

获胜的团队将人工智能视为管道。安静、有用、不引人注目。你的人工智能应该服务于你的业务，而不是相反。

如果它不交付，它就不重要

领导者需要停止将人工智能视为虚荣项目，开始将其视为产品基础设施。速度比完美更重要。反馈比理论更重要。真正的胜利来自于持续部署和现实世界优化，而不是白皮书。交付价值的人工智能并不以无尽的规划开始，而是以一个简单的问题开始：“我们可以多快上线？”

我们还发现，一些行业比其他行业更成功地采用现成的人工智能解决方案。银行和金融公司的成功率最高，达到88%，而制造商紧随其后，达到84%。我们目前看到的最大差异是在医疗保健领域——现成的人工智能解决方案比自定义解决方案效果好28%。零售商也在使用即插即用的人工智能方面表现良好，成功率达到82%，而自定义人工智能的成功率为55%。

但你的人工智能采用的成功并不仅仅取决于你的行业特点。真正的人工智能优势来自于早期交付、衡量影响和无情地适应，而不是追求理论上的完美。

以下是你可以做的，而不是建立自己的人工智能：

• 从专注的人工智能功能审计开始，以确定最有价值的机会
• 使用可以通过API连接并与现有数据合作的模块化工具
• 通过明确的业务结果来跟踪成功，例如收入、效率或客户满意度
• 保持周期短：启动、学习和改进

最终，工作比完美更重要

曾经有一段时间，使用先进技术感觉像是一项专属于十亿美元公司的特权。但现在，这不再是关于昂贵的想法或完美的计划。重要的是把东西拿出来，看看它在现实世界中如何表现，然后在此基础上改进。不管是节省人们的时间、帮助团队集中注意力，还是只是让一个令人烦恼的过程变得更容易，那才是真正的价值所在。

正在准备就绪的公司和已经行动的公司之间的差距正在扩大。最终，这不再是谁有最聪明的想法的问题，而是谁有勇气开始的问题。

人工智能的真正赢家不是在追求声望。他们正在交付、学习和迭代。有了今天的工具和框架，快速、可衡量的采用对于任何技术驱动的业务来说都是触手可及的。