巨大的失败率导致许多IT领导者更多地专注于战略和有针对性的AI项目，而不是发起数十个或数百个POC。
在过去的两年中，许多组织已经启动了数十个AI概念证明项目，高故障率和令人失望的ROI，但是有一种新的趋势，以AI实验的shot弹枪方法重新评估。
现在，有些IT观察员看到许多组织正在撤回他们启动的AI POC数量，其中一些IT领导者转向商业AI工具许多其他人专注于有限数量的战略和有针对性的用例。
在一个时代广泛的实验，当公司探索AI的潜力时，许多人现在已经在少数用例中进行了分区。Bhrugu Pange，AI，数字和技术解决方案的董事总经理以及管理咨询公司Aarete。
他说，我们看到了从大批量实验到更集中，以结果为驱动的AI部署的明显转变。”``与其在同时启动数十个概念证明，而是优先考虑一些用例，使AI可以将AI深深地嵌入操作工作流程并驱动可衡量的结果。”
例如，一个Aarete客户的财务部门将发票确定为高摩擦工作流程，然后创建了一个AI驱动的修复程序，其中包括生成AI，自然语言处理和光学角色识别。
他补充说，这项工作是从[财务]功能本身内部提出的，在周期时间和准确性方面提供了可衡量的改进。”他补充说。这种集中的方法反映了一种实际的转变：当数据，业务环境和运营紧迫性汇集到一些跨越企业的倡议时，AI的价值最大。”
数十个AI POC的日子正在减少
IDC的2024年4月的调查发现组织正在运行当时平均有37个AI POC，但一些AI专家表明，这个数字被大大低估了，一些大公司经营数百名飞行员。
Pange说，过去几年运营数百个POC的许多组织现在已减少到30个大约30个组织，单独的业务部门专注于三到五个实验。
其他观察家看到了同样的趋势，尽管他们不提供有关今天发布的POC数量下降的估计。即使在2024年7月，数据管理提供商Hitachi Vantara发布了最新数据基础架构全局报告的状态，大多数组织都开始像传统的研发一样对待AI项目，并期望在两到三年的地平线上获得回报，而不是快速投资回报率。杰森·哈迪，CTO在公司的AI。
哈迪说，随着公司高管对AI进行试验的持续坚持，IT领导者被迫平衡速度和成本。他补充说，尽管有压力，但他最近与客户进行的几乎每次谈话都包括谈论越来越少，更具战略意义的POC。
``虽然快速行动的压力导致许多早期采用者在完全准备好之前部署了AI，但我们开始看到成功采用，尤其是随着对代理AI的焦点的扩展。”他说。
Hardy说，现在更多的IT领导者似乎在抵抗因失踪而造成的压力，而AI实验的野外西部似乎正在结束。
``尽管通过POC和飞行员确定可能的结果的方法确实抛出了更广泛的网络，但客户更容易通过追求科学实验或低价值的结果来分心。”``如果没有蓝图可以执行的蓝图，客户可能会发现自己试图解决相同的基础问题多种不同的方式，强调效率低下。”
更改对话
仍在鼓励推出数十个AI POC的CIO应该在其他地方引导对话。Chandra Venkataramani，IT外包提供商任务的CIO。他的公司为AI采用创建了战略框架，重点是有限数量的高价值POC。
他说，没有错误的速度。``当启动大量AI项目的压力时，CIO应将对话引导到影响力。将您的决定锚定以清除业务目标和员工成果。
他建议CIO采取长期的AI部署方法。AI项目应符合运营需求，IT领导者应专注于与团队和客户部署的AI工具建立信任。
Venkataramani补充说。不只是检查一个框，不运行POC。
快速失败的价值
但是，一些AI专家敦促CIO为AI实验留出空间。尽管许多组织都推出了副驾驶和其他低悬挂的水果工具，但当他们发现专业和格林菲尔德AI用例时，IT领导者可以提高竞争优势。南希·戈林（Nancy Gohring），IDC生成AI策略计划的高级研究主管。
他补充说，尽管如此，AI POC仍然有价值。他说，放慢速度的不一定会更聪明。我们一直看到的是，在内置的治理中加速AI生命周期实际上会带来更好的结果。”
鲁滨逊补充说，快速迭代与负责任的监督相结合是成功的关键。
他说：“关键不是概念证明，它的管辖速度可以快速实验，快速学习和扩展有效的东西，同时保持合规性和控制权。”
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