文章核心观点 - 人工智能项目失败率高达70-80%，主要原因并非技术本身，而是领导力和战略缺失 [1] - 成功的人工智能转型需要将战略敏捷性与卓越运营相结合，拥抱颠覆性创新并设计速胜方案 [1] - 人工智能项目应被视为综合商业计划而非单纯的技术尝试，高管领导力是成功的关键 [31] 领导力和战略缺失 - 85%的人工智能项目无法扩大规模，主要原因是缺乏高管支持以及与业务战略的一致性 [2] - 近一半的CIO报告其人工智能计划未能达到投资回报率预期，突显目标设定不切实际的问题 [3] - 明确问题陈述至关重要，IBM的Watson for Oncology因未聚焦具体用例而导致对医生价值有限 [5] - 最佳实践包括设定与业务KPI相关的可衡量目标，并从规模较小的试点项目开始以证明价值 [4][6] 组织和文化障碍 - 员工因担心工作被取代而抵制人工智能，全球消费品公司案例显示管理人员最初忽略人工智能工具建议 [7] - 领导层自身缺乏人工智能知识会阻碍识别变革机会的能力，影响目标设定的合理性 [9] - 业务团队与技术团队之间协作不佳导致人工智能系统无法满足实际需求，跨职能团队合作是成功关键 [11][12] - 最佳实践包括通过主动变革管理、员工教育以及建立“翻译”角色来弥合沟通差距 [8][10][13] 运营障碍 - 51%的IT领导者将治理和监管合规挑战列为主要担忧，缺乏指导方针可能导致法律和声誉风险 [14] - 近一半组织将数据安全和隐私问题列为部署障碍，47%担心客户数据安全，43%担心员工数据隐私 [16] - 许多人工智能试点项目陷入“试点炼狱”，受控环境可能掩盖数据变化和系统集成等现实挑战 [18] - 最佳实践包括早期建立人工智能治理结构、整合法律/合规团队以及为生产部署制定预算和计划 [15][17][19] 技术和实施障碍 - 70%的人工智能项目因数据质量和集成问题未能实现目标，数据是人工智能的燃料 [20] - 集成与数据质量一同被提及为最大技术障碍，遗留系统与现代人工智能工具兼容性差是常见问题 [23] - 模型可靠性、可解释性及道德风险影响用户信任，亚马逊人工智能招聘工具因性别偏见被放弃 [25] - 基础设施成本高昂，部分生成式人工智能项目成本估算偏离500%到1000%，成本管理至关重要 [28] - 最佳实践包括将70-80%项目时间投入数据工作、为集成进行架构设计以及实施负责任的AI实践 [21][24][26][29]