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在人工智能（AI）领域，仅有 5% 的商业项目能够真正取得成功。那么，这些成功的项目究竟做对了什么？本文将深入探讨其中的关键因素。
AI 项目成功的关键要素
根据麻省理工学院（MIT）的最新研究，仅有 5% 的生成式 AI 项目为企业带来了可衡量的价值。这些成功项目的共同点在于：技术团队不仅掌握了高度定制 AI 的技术，还建立了有效的合作伙伴关系，而非单打独斗。
研究指出，成功的 AI 项目专注于狭窄但高价值的用例，深度集成到工作流程中，并通过持续学习而非广泛的功能集进行扩展。领域流畅性和工作流程集成比花哨的用户体验更为重要。
自建与购买 AI 解决方案的抉择
AI 支持者和开发者需要权衡何时在内部开发，何时与外部合作伙伴合作。当项目是核心竞争优势时，内部构建是有意义的，但需要小心，骄傲可能会导致失败。与其说是‘即插即用 AI’，不如说是‘即插即个性化 AI’以适应现有和新兴的工作流程。
战略合作伙伴关系的重要性
MIT 的研究表明，建立战略合作伙伴关系以推进 AI 会带来显著差异。合作伙伴关系通常提供更快的价值实现时间、更低的总体成本以及更好的运营工作流程对齐。公司避免了从头构建的开销，同时仍然实现了定制解决方案。
基层推动 AI 采用
研究还表明，成功的 AI 努力通常始于基层。许多最强大的企业部署始于高级用户，这些员工已经尝试过像 ChatGPT 或 Claude 这样的工具来提高个人生产力。成功的组织允许预算持有者和领域管理者发现问题、审查工具并领导推出。
AI 实施的文化转变
AI 的成功不仅仅依赖于技术本身，更依赖于企业如何将其融入日常运营和文化中。与 AI 供应商合作可以让你起步并建立重要的初始动力，但真正的工作将是将 AI 解决方案融入你的流程、政策、实践，当然还有你的员工和文化中。
