人人都渴望人工智能，但幾乎每個人都做錯了。人工智能的采用是各大董事會的首要任務，但大多數前景光明的項目卻始終未能落地。據統計，到2025年底， 30%的生成式人工智能項目將在概念驗證失敗后被放棄。但從實際實施來看，有一點是明確的：公司失敗并非因為人工智能太難，而是因為創始人將其過于復雜化。

01

為什么要建造航天飛機來運送披薩？

以舊的方式采用人工智能耗時過長。首先，團隊需要花費 6 周時間進行規劃。然后，他們平均需要 3-6 個月的時間來創建真實世界的模型、清理數據并設置功能。這還是在一切順利的情況下。根據我們最近的調查數據，大多數定制人工智能項目最終都會被推遲，通常需要一年多的時間才能完成。

與此同時，許多正在解決的問題并不需要“登月計劃”。它們只需要能夠快速實施的實用技術。即用型解決方案可以在幾天或幾周內展示部署能力，而定制開發通常需要5-6個月或更長時間才能完全實施。這種六倍的速度優勢直接轉化為更早的價值實現和更低的項目風險。

在活動票務領域，智能自動化可以提升最后一刻的轉化率，不僅在首頁上，還會通過推送通知向最有可能參加的用戶提供額外門票。需求預測工具可幫助組織者避免缺席和超額預訂。

在平臺和電商領域，將賣家上傳的 PDF 或電子表格轉換為簡潔列表的工具可以節省大量的手動工作，并提高商品的查找效率。一些關于庫存有限、快速配送或熱門商品的簡單提醒也能幫助提高結賬率。

在約會應用中，利用行為線索（例如消息發送習慣、回復時機和個人資料更新）比僅僅依賴共同興趣更能促成更好的匹配。對于新用戶來說，一個實用的入門助手可以引導他們創建更真實、更有吸引力的個人資料，從而減少流失。

02

人工智能是新的云，所以要這樣對待它

你還記得以前公司自己搭建服務的時候嗎？基礎設施是定制的、昂貴的、而且脆弱的。后來云計算出現了，一切都轉向了模塊化、可擴展和快速。

人工智能正在經歷同樣的轉變。2025年，每家企業都需要快速采用人工智能——以培養技能、保持競爭力并滿足客戶需求。但你無需另辟蹊徑，從零開始。

人工智能的成功并不需要昂貴的技術。重要的是你能夠多快地將現有工具轉化為可行的解決方案——而這主要取決于你的預算。

我們的研究表明，對于大型公司來說，定制AI開發的前期成本通常在25萬至500萬美元之間，每月的持續成本約為2.5萬美元?，F成的解決方案更經濟實惠，起步成本在5萬至50萬美元之間，每月費用約為7500美元。

當然，這并不意味著每家公司都應該避免構建自己的AI。只是并非所有公司都需要它。尤其對于新興項目或正在發展的項目而言，現成的“即插即用”AI可能是更智能、更經濟的選擇。

03

聲望項目正在扼殺你的進步

然而，選擇現成的 AI 解決方案的不僅僅是初創公司。就連像 Netflix 這樣的科技巨頭有時也會放棄開發自己的基礎模型，轉而與 OpenAI 合作。

他們合作開發了一個對話式搜索工具，可以理解自然語言請求，例如“給我看歐洲以強勢女性為主角的驚悚片”。這一令人驚訝的轉變表明，即使是資源充足的公司現在也認識到利用現有人工智能的優勢。

所以，說實話：定制人工智能感覺很好。它在演示中看起來令人印象深刻。它能滿足人們的自尊心。但是，當一家公司執著于追求完美時，另一家公司卻在交付、學習和積累成果。影響力來自行動，而不是架構圖。

看似創新的往往是拒絕優先排序。公司不愿從小規模開始，因為他們擔心“不夠先進”。但這種擔憂預示著一個更深層次的問題：許多團隊的建設是為了讓自己忙碌起來，或者是為了避免面臨混亂的運營缺口。

聲望項目通常被用來規避現實的限制。它們會延遲客戶反饋，避免觸及遺留系統，并使團隊免于跨職能問責。儀表板模型比修復數據衛生更簡潔。定制模型比與銷售保持一致更吸引人。

獲勝的團隊將人工智能視為管道。安靜、實用、樸素。你的人工智能應該服務于你的業務，而不是相反。

04
產品無法推出，一切都毫無意義

領導層需要停止將人工智能視為一個虛榮項目，而應將其視為產品基礎設施。速度比完善更重要。反饋勝過理論。真正的勝利來自持續的部署和實際優化，而不是白皮書。創造價值的人工智能并非始于無休止的規劃。它始于一個簡單的問題：“我們能多快上線？”

我們還發現，某些行業使用現成的AI解決方案的效果優于其他行業。銀行和金融公司的成功率最高，為88%，其次是制造商，為84%。目前為止，我們看到的最大差異是在醫療保健領域——現成的AI比定制解決方案的效果高出28%。零售商在即插即用AI方面也表現出色，成功率為82%，而定制AI的成功率為55%。

但您的 AI 應用成功不僅僅取決于您的行業具體情況。真正的 AI 優勢在于及早交付、衡量影響并持續適應，而非追求理論上的完美。

除了構建自己的 AI 之外，您還可以執行以下操作：

• 從重點 AI 功能審計開始，以識別最有價值的機會

• 使用通過 API 連接并處理現有數據的模塊化工具

• 通過明確的業務成果（如收入、效率或客戶滿意度）來追蹤成功

• 保持周期短：啟動、學習、改進

04

最終，工作勝過完美

曾經有一段時間，使用先進技術似乎只是身價數十億美元的公司的專利。但現在，技術不再關乎昂貴的創意或完美的計劃。真正重要的是將產品付諸實踐，觀察其在現實世界中的應用效果，并不斷改進。無論是節省員工時間、幫助團隊集中精力，還是僅僅簡化某個煩人的流程，這才是真正的價值所在。

那些仍在努力準備的人和那些已經開始行動的人之間的差距正在擴大。說到底，重要的不是誰有最聰明的想法，而是誰有勇氣開始行動。

人工智能領域的真正贏家并非追逐名望，而是不斷交付、學習和迭代。借助當今的工具和框架，任何技術驅動型企業都能夠快速、可衡量地采用人工智能。

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