人工智能执行差距：为什么80％的项目未达到生产

企业人工智能投资是前所未有的，IDC在2028年将全球支出预测到AI和Genai的全球支出翻倍，达到6310亿美元。然而，在令人印象深刻的预算分配和董事会的热情之下，大多数组织都在努力将其AI抱负转化为运营成功。

AI的承诺背后的清醒统计数据

Modelop的2025 AI治理基准报告基于100名高级AI的投入和《财富》 500强企业的数据负责人的意见，揭示了愿望与执行之间的脱节。

尽管有80％以上的企业在提案阶段拥有51个或更多的生成AI项目，但只有18％的企业成功地将20多个模型部署到了生产中。

这执行差距代表了当今企业AI面临的最重大挑战之一。大多数生成的AI项目仍然需要6到18个月的时间才能上线。

结果是延迟投资回报，沮丧的利益相关者并减少了对AI计划的信心在企业中。

原因：结构性，而不是技术障碍

阻止AI可伸缩性的最大障碍是技术局限性 - 他们遇到困扰企业运营的结构性低效率。ModelOp Benchmark报告确定了几个问题，这些问题创造了专家所说的“上市时间” Quagmire。

碎片系统瘟疫实施。58％的组织将零散的系统作为采用治理平台的最大障碍。碎裂创造了孤岛，在不同的部门使用不兼容的工具和流程，因此几乎不可能在AI计划中保持一致的监督。

尽管数字化转换，手动过程仍占主导地位。55％的企业仍然依靠手动流程 - 包括电子表格和电子邮件来管理AI用例摄入。对过时方法的依赖会产生瓶颈，增加错误的可能性，并使缩放AI操作变得困难。

缺乏标准化障碍会进展。只有23％的组织实施标准化的摄入，开发和模型管理流程。没有这些元素，每个AI项目都将成为一个独特的挑战，需要定制解决方案和多个团队的广泛协调。

企业级的监督仍然很少只有14％的公司在企业一级执行AI保证，从而增加了重复的努力和不一致的监督风险。缺乏集中治理意味着组织经常发现他们在不同部门多次解决了相同的问题。

治理革命：从障碍到加速器

企业如何看待人工智能治理正在发生变化。具有前瞻性的组织并没有将其视为放缓创新的合规负担，而是将治理视为规模和速度的重要推动者。

领导一致性信号战略转变。ModelOP基准数据显示组织结构发生了变化：现在有46％的公司将AI治理的责任性分配给首席创新官的责任 - 是法律或合规性责任的人数的四倍以上。这战略重新定位反映了一种新的理解，即治理不仅仅是风险管理，而是可以实现创新。

投资遵循战略优先级。对AI治理的财务承诺强调了其重要性。根据该报告，36％的企业每年至少预算100万美元AI治理软件，而54％的人分配了专门为AI投资组合情报来跟踪价值和投资回报率的资源。

高性能组织的做法不同

成功弥合执行差距的企业在AI实施方法中具有多种特征：

从第一天开始的标准化过程。领先的组织在AI计划中实施标准化的摄入，开发和模型审查流程。一致性消除了为每个项目重塑工作流程的必要性，并确保所有利益相关者都了解其职责。

集中文档和库存。成功的企业不允许AI资产在断开的系统中扩散，而是维持了集中式库存，以提供对每个模型的地位，绩效和合规性姿势的可见性。

自动治理检查站。高性能组织嵌入了整个AI生命周期中的自动治理检查点，有助于确保系统地解决合规性要求和风险评估，而不是在事后考虑。

端到端的可追溯性。领先的企业保持其AI模型的完全可追溯性，包括数据源，培训方法，验证结果和绩效指标。

结构化治理的可衡量影响

实施全面AI治理的好处不仅仅是遵守范围。据报道，采用生命周期自动化平台的组织可以看到运营效率和业务成果的巨大改善。

Modelop报告中介绍的一家金融服务公司的生产时间减少了一半，并且在实施自动治理流程后的发行时间减少了80％。这种改进直接转化为更快的时间价值，并增加了商业利益相关者的信心。

具有健壮的治理框架的企业报告了同时多次模型的能力，同时保持监督和控制。这种可伸缩性使组织可以在多个业务部门中追求AI计划，而不会压倒其运营能力。

前进的路：从卡住到缩放

行业领导者的信息是，AI野心和执行之间的差距是可以解决的，但需要改变方法。企业不应将治理视为必要的邪恶，而是应该意识到它可以大规模地进行AI创新。

AI领导者的立即行动项目

希望逃避市场上市时间的组织应优先考虑以下内容：

• 审核当前状态：对现有的AI计划进行评估，确定零散的过程和手动瓶颈

• 标准化工作流程：在所有业务部门中实现AI用例摄入，开发和部署的一致流程

• 投资整合：部署平台以在单个治理框架下统一不同的工具和系统

• 建立企业监督：通过实时监控和报告能力，创建对所有AI计划的集中可见性

正确的竞争优势

可以解决执行挑战的组织将能够使AI解决方案更快，更有效地扩展市场，并保持利益相关者和监管机构。

与更有条理的竞争对手相比，继续进行零散流程和手动工作流程的企业将处于不利地位。卓越运营不是关于效率，而是生存。

数据表明，企业AI投资将继续增长。因此，问题不是组织是否会投资AI，而是他们是否会发展实现投资回报所需的运营能力。对于那些愿意将治理作为推动者而不是障碍的人来说，在AI驱动的经济中领导的机会从未有所更大。

（图像来源：Unplash）