今天围绕人工智能的对话让我想起我们在 90 年代末进行的 dot.com 对话，或者我们在 2010 年代进行的直接面向消费者的对话。我们也看到了类似的结果：组织中没有人真正支持的项目激增。
从某些方面来说，这很好，毕竟创新是一场数字游戏。从统计数据来看，你尝试的越多，你就越有可能找到有价值的东西。但控制成本可能是一个巨大的挑战。
据 Gartner 称，到明年，35% 的公司将任命首席人工智能官，这充分表明大量资源正在投入人工智能领域。波士顿咨询集团的另一项研究预计，未来三年 GenAI 支出将增长 60%，占企业平均 IT 预算的 7.5% 以上。
人工智能系统的支出看起来很像早期软件即服务 (SaaS) 产品的支出。最近的一份报告得出结论，平均每个组织拥有 269 个 SaaS 应用程序。对于大型组织来说，部署的应用程序数量可能是这个数量的两到三倍。同一份报告发现，其中只有 17% 由中央运营部门（例如 IT 部门）管理。此外，一家典型的公司每 30 天就会添加 6 个新的 SaaS 应用程序（我们愿意打赌他们不会淘汰同样数量的应用程序）。对于一家拥有 10,000 多名员工的公司来说，SaaS 产品上的平均 IT 支出为 2.64 亿美元！
应用程序激增通常被称为影子 IT，会造成明显的运营问题。这些事情的预算不透明；通常，它们被集中在一个总体支出线中，没有人知道该软件是否正常工作，是否有人在使用它，是否是重复的（重复付款），或者是否产生了预期的好处。
蒂芙尼·博瓦 (Tiffani Bova) 指出，支出已经够糟糕了，但对员工体验的影响甚至更糟。2021 年的一项研究（甚至在当前人工智能热潮之前进行）发现了以下内容：
在我看来，对人工智能进行大量实验非常棒。但是，实验和修补虽然通常很有用，但除非发现并扩大其结果，否则不会产生整个公司的竞争优势。因此，现在可能是考虑您的人工智能工作是否旨在实现战略成功的好时机。考虑以下问题（与我的同事 Kes Sampanthar 合作设计）：