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在对澳大利亚各大企业董事会进行调研后发现，高管们对人工智能（AI）的潜力满怀憧憬，认为它有望带来巨大的经济红利，但他们在将愿景转化为实际效益时却举步维艰。
布伦南数字解决方案部门负责人史蒂夫·安德顿（Steve Anderton）最近结束了对五个州的巡回访问，他向iTnews透露，当前的情况是“应用有限，但兴趣浓厚”。
安德顿发现，由于目标模糊、成功指标不明确或根本不存在，以及盲目自信，AI的倡导者与支持者（尤其是掌握财权的首席财务官）之间的鸿沟日益扩大。董事会成员、企业主和投资者在尚未打下坚实基础的情况下就急于将AI投入生产，这进一步加剧了这一问题。
“炒作营造了一种紧迫感，促使人们关注这些技术组合，但实际情况是准备不足……商业案例也站不住脚，”安德顿说。“技术和成果之间的匹配度不足，使得资金投入变得异常困难。”
安德顿引用布伦南的研究合作伙伴Adapt的数据指出，由于愿景与执行之间的鸿沟，仅有5%的AI试点项目能够成功进入生产阶段。
安德顿将低转化率归咎于AI技术尚未成熟、AI工作组运作不畅，以及未能构建起支持规模化应用的平台和基础设施。此外，试点项目往往无法证明投资的合理性，或在孤立环境中进行，对生产环境的实际情况缺乏准备。
值得注意的是，60%的受访首席财务官表示，他们缺乏信心，认为自己的企业没有编写出足以证明投资价值的有效AI应用案例。
为了缓解这些矛盾，安德顿主张通过“微创新”来弥合这一认知鸿沟，并推动创新。他表示，这需要由决策者和技术专家组成的跨职能团队迅速构建原型、进行迭代，并通过商定的成功指标来证明价值，从而避免在风险较高且收益有限或不明确的项目上过度投资。
“因此，在短短数周而非数月内完成原型构建阶段后，你就能确定商业案例是否站得住脚……但这需要企业文化的转变，”他说。
安德顿建议AI的倡导者不要“一口吃成胖子”。相反，应选择一个高可见度、低投资和低风险的应用案例，以产生显著影响。
将AI扩展到现实世界的关键？夯实基础设施
安德顿表示，要将AI试点或原型推向现实世界，需要奠定坚实的IT和治理基础。
企业必须拥有强大的数据平台、全面的数据治理以及现代化的云平台，以实现快速创新和规模化应用。
“影子AI”的泛滥——即用户未经监督就采用ChatGPT或微软Copilot等现成工具——带来了数据泄露等额外风险。
“这些工具太容易获取了，用户只需注册即可使用，并开始在企业中传播，”安德顿说，这导致风险厌恶型管理层在了解风险之前就关闭了AI项目。
相反，一个围绕数据平台、流程和政策构建的强大而灵活的现代化基础设施，并辅以强有力的治理，将加速企业在内部采用AI。这可能包括部署如微软Purview这样的治理、风险和合规平台，以定义安全“护栏”，他说。
“能够快速引入新的数据源，将其纳入数据平台，对数据进行建模，并向利益相关者和用户展示结果，这是为企业创造价值的关键。
“你不希望在等待基础设施或服务的配置以支持这些……云原生解决方案时浪费时间；工具对于支撑创新至关重要。”
人才仍是AI未来发展的关键缺失环节
安德顿表示，解决文化挑战，如员工对失业的合理担忧，同样至关重要，但原因并非外界常提及的那样。
“不是AI会抢走你的工作，而是那些能够运用AI的人可能会抢走你的工作，”他说，这凸显了任何AI部署过程中都需要有效的变革管理和培训。
安德顿从全国调研中汲取的教训是，澳大利亚企业迫切需要采用“双模方法”，即在坚实的技术和治理基础上构建创新的AI。
“不要在技术上过于纠结，”安德顿警告说。
“夯实基础，但建立一个与期望达成的成果和价值相挂钩的框架。”然后，投资自然会跟随可衡量和预期的效益而来，加速AI从愿景走向现实，他说。
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