01今天,AI被廣泛宣傳能夠重塑我們商業和生活模式的變革性潛力,從自動化日常任務到提供各種回答見解,AI能做到的事似乎無限。但是,在這種樂觀的表象之下,隱藏著一個嚴峻的現實:絕大多數人工智慧項目都未能實現預期價值,我們翻閱了各種權威研究和行業報告都表明,AI項目的失敗率驚人地高達70-80%,甚至最高達到了85%。當然,我所指的“失敗”並不只是說技術開發失敗了,更常見的情況是項目沒能達到預期的投資回報率(ROI),沒有對業務產生有價值的影響,或者是沒能在整個組織中推廣應用。我們總結了絕大多數AI項目的失敗原因,技術並不是最難的攔路虎,而是另外三個關鍵要素:戰略、資料和人員。02我們先來看戰略層面。麥肯錫的調研顯示,把AI項目認為是一次技術上升級,流程上的補充最佳化,完全委託給IT部門去解決,這是導致失敗的最常見案例。這其實就跟很多企業進入網際網路行銷,接觸短影片直播一樣。如果領導者不重視,一把手不親自參與進來,僅僅把網際網路當成一個線上店舖,一個額外的銷售管道而已,不去思考企業的產品、應用場景、業務模式如何隨之改變,企業的行銷體系如何在全域進行有效地佈局,從而觸達和貼近真實的客戶需求,帶回多元化的訂單,對市場風向進行更好的判斷。那麼,這樣的網際網路行銷轉型其實註定是要失敗的。同樣,AI的價值在於它能驅動業務轉型,實現組織變革管理,而不僅僅是我今天多了個AI可以去聊天,可以當助理。這就需要領導者的深度參與,它同樣也是一把手工程,需要去確保AI項目跟公司的核心戰略目標保持一致,給出關鍵的資源分配。沒有這種等級的支援,AI項目往往會迷失方向,難以推進,甚至很難獲得跨部門的支援協作,像Gartner就估計,85%的AI項目沒有實現規模化,主要原因是缺乏高管的支援以及跟業務戰略的一致性。當然,我們在確定目標的時候,也不要想著讓AI徹底改變業務這樣宏大、不切實際的目標。我們在之前的單仁行也講過,AI不是神仙,重要的是人的思考,所以,不要對AI的短期能力抱有不切實際的期望。更合適的方法是設定一系列明確、可衡量的指標,比如說節省了那些成本,在那個環節提高了多少效率,縮短了產品、研發、營運的周期等等。03第二個因素就是資料。今天對AI一個普遍存在的誤解就是它是軟體應用,但實際上,企業端的AI項目核心不是程式碼,而是驅動它的資料。像我們在文思子牙以及AI搜尋最佳化的系統裡,就給每個企業內建了專屬的資料庫,為什麼要多做這個事?因為我們把低品質的資料輸入給AI,必然會導致不可靠的輸出或者是通用型輸出,而不是企業真正需要的答案。包括在單仁牛商最新改版《視播時代·企業全域行銷快速增長系統班》上,我們對AI這部分進行了重點的升級。我們不僅講到了AI工具的應用,更重要的是關於企業對於AI的頂層戰略,包括AI工具的選擇和實施、資料準備和提問標準,以及至關重要的員工培訓和業務變革。就像我們給文思子牙訓練了系統化的行銷思維鏈和輸出標準。當每家企業把自己的背景、產品服務、業務特徵、關鍵詞、應用場景變成一個明確、量化的專有資料喂給AI的時候,我們就能真正體會到AI的神奇之處。當然,這一點也適用於其他的企業端AI項目,不管再怎麼強大的AI,你給它垃圾資料,得到的也一定是垃圾。第三個因素就是人員。在麥肯錫的調研資料當中,我們可以看到一個驚人的情況,在進行AI轉型的企業當中,超過一半的企業對自己10%的員工進行了AI培訓,只有9%的企業對自己一半員工進行了AI培訓。這是一個很大的問題,我認為,人的主觀感受是AI轉型當中容易被忽視的決定性因素。因為如果員工自己不信任一個工具,他們不僅不會使用它,甚至還會積極地抵制它。就像許多員工擔心AI可能會讓他們的技能過時,這一點在全球都是共通的,想Aberdeen的一項研究發現,70%的嬰兒潮一代、63%的X一代、57%的千禧一代和Z一代都認為“AI會讓他們的工作面臨風險。”這種焦慮造成了對AI的抵制,因為員工會優先考慮自己的工作安全,而不是技術進步的潛在好處,從而使得任何AI轉型遭遇失敗。所以,企業的領導者必須主動要進行溝通,清晰地傳達AI是作為增強員工能力的工具,而不是替代他們的技術。同時,也要對員工進行職業轉型和技能提升的再培訓,讓員工真正把AI作為提升自己的機遇。04當然,對於絕大多數中小企業來說,因為缺乏資源和資金,AI轉型沒辦法像那些大公司一樣從底層的演算法、算力去開發一個自己的AI,而是去購買一個現成的AI應用或者係統,併入到自己的工作流程中。從成本角度考慮,這是最經濟的做法,當然,我們需要去考慮到資料、功能的相容整合、培訓和持續維護的成本,不是說簡單買一個AI應用,誰便宜就買誰。假如這個AI沒辦法跟公司軟體和業務相相容,通用大模型也無法完全適應公司獨特的業務流程,導致輸出結果平庸,就會掉入現成產品的陷阱。然後,那些從來沒有接受過培訓,又對AI心存恐懼的員工就不會去信任AI的輸出,很快就回到他們熟悉的傳統工作流程中,最終錢也花了,但沒有解決任何實際問題。所以,與其追求一步到位的AI轉型,中小企業更應該採納循序漸進的“爬行-行走-奔跑”的方法論。什麼意思呢?在爬行階段,企業需要去識別具體的業務痛點,而不是追逐最新的技術潮流或者是最便宜的AI工具。我們首先要對自己的業務、產品、盈利模式和行銷體系進行一次徹底的審視,搞清楚我們試圖用AI解決什麼問題?是解決重複性任務、容易出錯的流程,還是內容的產出,客戶的響應?有明確的功能性指標,就能快速驗證AI的價值。到了行走階段,就是啟動試點項目。我們在確定了合適的目標之後,就可以去針對性挑選AI應用來啟動一個小規模的試點項目,比如說關於行銷,我們就可以去嘗試利用文思子牙去實現系統化的AI行銷流程,我們把內容、剪輯、業務關鍵詞、使用者畫像、訂單詢盤、帳號營運都整合到了一起,跟企業現有工作流程的整合摩擦最小,使用者介面也容易上手。而且,今天很多AI應用都是訂閱模式,有前期的體驗,而不是一次性買斷,包括我們也是,所以,企業可以用更低的成本去獲得AI能力。這個階段的目標是在2到3個月內產生可衡量的結果,試點項目不要追求完美,更重要的是證明AI的價值。到了奔跑階段,就是在試點成功之後進行公司內部的推廣和培訓。試點項目會給我們提供了一個具體的內部案例,向所有員工證明AI能夠幫助他們,而不是取代他們,這種來自內部的成功故事,遠比任何自上而下的命令都更有說服力。同時,我們也可以藉著這個機會給員工提供全面的AI知識培訓,幫助他們理解AI能做什麼、不能做什麼,以及如何正確使用AI工具,在組織內部建立起對AI的信心和支援。當然,假如企業擁有一定預算,又面臨業務挑戰,那麼,最好是要找到專業的諮詢顧問,讓他們來幫助企業去制定一個全面的AI頂層戰略,包括AI工具的選擇和實施、資料準備和提問標準,以及至關重要的員工培訓和業務變革。這不僅可以規避掉一些陷阱,也能讓企業更快獲得一個定製化的戰略規劃,更早拿到回報。當然,對於中小企業來說,也不必過於焦慮,畢竟今天的AI還在發展的初期階段,我們不要把眼光侷限在掌握某一個AI工具,而是要逐步建立起一種能夠持續學習、不斷適應的組織能力。把AI看作是企業提升業務韌性和核心競爭力的基本要素,同時,也把它作為一段持續的旅程,進行戰略性、階段性的投入,這才是我們中小企業在未來智能化的商業環境中持續成長的關鍵。 (單人行)