他徘徊在执行委员会上：人工智能已经在改变组织。但是，在幻灯片清漆后面，一个数字干扰了： 只有11％的用例达到实际生产水平，根据Quantumblack（McKinsey）。换句话说， 89％的项目失败。不是因为缺乏人工智能，而是因为缺乏组织情报。
IA项目的结构性故障
他们为什么失败？
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- 因为您要求破裂技术适应破裂的过程。
- 我们期望一种语言模型可以使已经失败的客户关系流畅。
- 我们希望加速数据分散的供应链。
- 我们将战略项目委托给工作队而没有能力或愿景。
实际上， AI强调了组织中不起作用的东西 ：孤岛，技术债务，控制文化，国王三个月的痴迷。在这种情况下，AI成为小工具或幻想。
AI不是工具，而是转换
必须清楚地说： AI不是覆盖层。这是一个重建。
这不是IS角落的“实验”。这是对基础的质疑：
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- 数据架构。
- 操作系统。
- 决定，委派，学习的方式。
它不是隔离的首席数据官。像所有变革性的主题一样，如果 首席执行官或总统不亲自参与，无需开始。它将是另一个POC，然后再一次失败。
“好模型，坏目标”的陷阱
我们经常听到：“我们拥有最好的模型，但该项目没有脱颖而出。”就是这样 大多数人工智能项目都是对不当问题的绝妙答案。 问题不是模型，而是目标：
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- 该值是什么时间真正创建的？
- 谁将使用此模型？以及如何？
- 什么是刺激性，而不是技术幻想？
答案不是来自开源模型。它来自能力 重新思考用途，决策，工作流程。
如何扭转曲线？
从89％的失败中获得并不是技术问题。这是战略执行的情况。这是前提：
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- 强大的执行赞助商，他认为AI是一个转型项目，而不是数字小工具。
- 产品方法，而不是项目，面向用户影响，而不是技术成功。
- 条件的缩放，而不是野心 ：没有IA模型，没有强大的数据管道，没有将工业化不集成到现有系统的情况下。
- 不懈的教学法，避免隔离公司社会机构AI的技术精英主义。
开始的十年不是AI。
她将是那些知道的人 操作。其他人将拥有董事会中最好的PowerPoint，但生产率最低。
