Gartner技术成熟度曲线核心观点 - 2024年Gartner技术成熟度曲线显示，人工智能投资重点从生成式AI转向支持可持续AI交付的基础赋能技术，特别是AI智能体与AI就绪数据[5] - 行业需关注组织学习曲线而非技术采用曲线，从兴奋阶段过渡到现实阶段，最终达到明智阶段[11] - 成功的AI实施取决于与业务紧密结合的试点项目、主动的基础设施基准测试以及AI和业务团队之间的协调[11] AI智能体发展现状与挑战 - AI智能体目前处于期望膨胀期顶峰，但实际部署面临系统性错误风险，长任务链意味着长潜在故障点链[7] - 2025年42%的公司放弃AI项目，较前一年的17%大幅上升，反映许多CFO和CIO对AI项目失望[7] - 仅25%的公司成功将AI融入核心工作流，尽管91%的公司声称使用生成式AI，存在执行与热情差距[7] - 投资者倾向于投资"有限自主性"AI，即明确目标、定义护栏和专人监督的AI系统，而非完全自主的智能体[8] AI就绪数据的重要性 - AI就绪数据是AI项目成功的关键基础，大多数AI项目失败源于数据质量问题而非模型缺陷[9] - 成功的公司能够证明其数据适用于特定目的，清楚数据来源、使用权限、时效性和真实性[9] - 数据管理工作虽不引人注目，但如同管道维修般重要，是企业AI实施的基石[9] 企业AI实施建议 - 企业应选择小的、可衡量的具体问题作为AI试点，而非追求变革性AI愿景[13][15] - AI解决方案需量化衡量指标，为概念验证提供坚实基础，重点关注对现有指标的实质性改善[15] - 从第一天起就为AI失败制定应急预案，包括回滚程序、人工监督和清晰上报路径，所有AI输出需经人类验证[15]