为什么95%的AI项目没有带来任何投资回报

麻省理工学院最近的一项研究发现，95%的组织从生成式AI项目中获得了零回报；尽管投资巨大，但没有可衡量的利润影响。头条新闻关注于失败率，但真正的问题不是技术是否有效。大型语言模型功能强大，易于使用，并且正在迅速改进。问题在于企业如何尝试使用它们。

大多数组织以与其他技术部署相同的方式对待AI代理。他们采用现有的流程，添加一些AI，然后期待奇迹。当它不起作用时，他们责怪模型。但失败发生在AI参与之前很久。

我在各个企业中反复看到这种模式，他们正在构建AI工作流。团队对可能性感到兴奋，急于开发，然后遇到相同的可预测的障碍。5%的成功团队和95%的团队之间的区别不是运气或预算；而是避免了六个关键错误，这些错误在AI代理开始之前就已经破坏了其价值。

您的数据比您想象的更混乱

大多数团队认为拥有数据意味着他们已经准备好使用AI了。他们指向自己的数据湖、CRM、精心维护的数据库，并假设成功是肯定的。然后他们将所有数据都转储到LLM中，想知道为什么他们的代理产生了垃圾输出或在几天内就耗尽了预算。

混乱的数据会产生混乱的代理。如果您将原始数据库转储、HTML填充的导出或未结构化的文本块发送到AI代理，您将使其失败。模型会被不相关的字段、格式化的伪影和大量数据所困惑。

团队经常发送包含47个字段的客户记录，而只有3个是决策关键字段。他们包括添加零语义值的UUID，但却消耗了宝贵的令牌。他们将从内部工具中提取的HTML代码送给代理，而不是干净、结构化的信息。

您将比预期更快地达到限制

每个团队都相信他们永远不会达到上下文限制。“我们只处理几个客户记录，”他们说。“这有多难？”然后他们的代理需要分析500个支持票，每个都有完整的对话历史，突然他们就撞到了百万令牌的上限。

大型上下文会比任何人预期的更快地积累。处理升级的客户支持代理可能需要访问票务历史、知识库文章、以前的交互和产品文档。这很容易每次请求就有数十万个令牌。将其乘以并发用户，您的基础设施成本就会失控。

天真的方法是将所有内容发送到模型并希望最好。聪明的团队将请求分解为块，总结每个块，然后对总结进行操作。这种分层总结可以保持请求的可控性，同时保留代理需要做出良好决策的关键信息。

安全性会迅速变得复杂

团队对AI代理的个性和能力感到兴奋，编写了一些基本的指南，并认为他们是安全的。实际上，AI代理需要比传统应用程序更根本的安全性思考方式。

AI代理可以被欺骗、操纵和胁迫，以违反传统安全模型的方式。用户输入可能包含覆盖您精心制作的提示的隐藏指令。代理可以被说服忽略其指南、访问不应查看的数据或采取超出预期范围的行动。

智能实现需要对代理可以和不能做的事情设置严格的界限。对于任何改变状态的操作；写入数据、发送电子邮件、进行API调用；您需要一个提议-证明-批准的工作流程。代理解释它想做什么和为什么，然后等待人类批准后再采取行动。这可以防止自动化失控，同时保持AI辅助的好处。

什么才是真正有效的

通过观察数百个AI代理的实现，六种做法将成功的部署与昂贵的失败区分开来。

首先是数据卫生。发送紧凑、类型化的JSON，具有固定模式。去除UUID、HTML、重复字段和除非绝对必要的敏感信息。这可以让模型保持专注，同时减少有效负载大小、成本和延迟。

第二是上下文管理。您将比预期更快地达到令牌限制。将请求分解为更小的块，每个块进行总结，然后对总结进行操作。这种分层方法可以保持请求的可控性，同时保留必要的上下文。

第三是提示安全性。定义代理可以和不能做的事情的严格界限。对于任何改变状态的操作，实施提议-证明-批准的工作流程。将所有用户内容视为不受信任的内容；去除代码和链接，并提醒模型永远不要遵循用户文本中的隐藏指令。持续监控提示和输出，以确保边界在时间推移中保持有效。

第四是成本控制。为每个请求和每个工作流程设置令牌和成本预算。记录每个工具和提示的令牌使用情况，以便尽早发现回归。没有纪律，您将面临失控的账单或延迟激增，就像采用率增长一样。

第五是质量保证。保留一个私有的真实事件和边缘情况的评估集。跟踪精度、召回率和回归。新的模型会让您感到惊讶，通常是以坏的方式。对于关键工作流程，使用接近零的温度和种子后端以获得一致的输出。

第六是治理。在任何信息流动之前锁定数据共享协议。澄清共享的内容、保护方式和谁负责。这不仅仅是法律保护；这是一个信任信号，表明您认真对待数据。

为什么大多数团队都做错了

AI代理项目未能带来投资回报，因为团队关注的是错误的东西。他们沉迷于使用哪种模型，而忽略了数据质量。他们构建复杂的工作流程，同时忽略了基本的安全控制。他们部署代理而没有成本控制，然后在账单激增时惊慌失措。

5%的成功团队了解到AI代理不仅仅是软件；它们是一种新的数字工作者，需要不同的管理实践。它们需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个需要不同管理实践的数字工作者需要干净的数据、明确的界限和不断的监督。正确掌握这些基本要素，AI代理就会成为强大的生产力倍增器。做错了，您就会加入95%的行列，疑惑为什么他们昂贵的AI投资没有带来任何可衡量的回报。一个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