如今，世界与人工智能有关，在未来几年中，AI的使用，研究和力量只会增加。然而，尽管有许多AI平台和研究方法，但据报道，生成AI飞行员的成功率仅为5％，Fortune.com表示，MIT的Nanda’s Nanda倡议的最新报告为“ Genai Divide：2025年商业AI的状态”。
报告显示，虽然生成性AI对企业充满希望，但旨在推动增长的大多数倡议都持平。研究发现，只有5％的AI试点计划达到了快速的收入加速，绝大多数人几乎没有带来可衡量的影响。
该研究基于对领导者的150次访谈，对350名员工的调查以及对300个公共AI部署的分析。它声称成功案例和停滞项目之间存在明显的分歧。
是什么导致“ 95％失败”？研究的主要作者解释了
MIT的Nanda项目的主要作者Aditya Challapally解释了研究所绘制的图片背后的原因。他说，年轻的初创公司在生成AI方面表现出色。
他说：“一些大公司的飞行员和年轻的初创公司在Generative AI方面确实非常出色，” Fortune.com引用了他的话说：“例如，由19岁或20岁的年轻人领导的初创公司已经看到收入从零增长到一年中的2000万美元，”他补充说。
Challapally进一步说：“这是因为他们选择一个痛点，执行良好，并与使用工具的公司聪明地合作。”
他强调了“学习差距”是如何导致生成AI在实施中的大规模失败的。尽管高管经常将监管或模型绩效归咎于法规，但麻省理工学院的研究表明企业集成有缺陷。 Challapally解释说，诸如Chatgpt之类的通用工具由于其灵活性而擅长个人，但是它们在企业中停滞不前，因为它们不学习或适应工作流程。
该研究的主要作者进一步强调了为资源分配资金。他说，超过50％的生成AI预算被销售和营销工具所吸收，因此，该研究表明，消除了业务流程外包，削减外部代理成本以及简化运营可能会缓解麻烦。
AI部署的作用
有必要始终注意公司如何购买或制作AIS。许多人是从供应商那里购买的，或通过合作伙伴关系来建立它，其中许多人在2025年投入了自己的生成AI系统。但是，该报告称，麻省理工学院的研究使大多数公司都失败了，而所有公司都无法独奏。 。
Challapally说：“我们几乎到处走了，企业正试图建立自己的工具。”
