2026年投资人工智能前需要问的三个问题

有一个事实没人愿意公开承认：大多数人工智能项目都在失败。

这并不是因为技术本身不行。当应用得当时，效果是实实在在的。研究显示生产率可提升10-40%。问题不在于人工智能本身，而在于企业在定义问题之前就急于购买解决方案。

数据说明了一切：42%的企业今年放弃了大部分人工智能项目，比去年的17%大幅上升。95%的企业试点项目从未产生可衡量的回报。数十亿美元投向了错误的方向。

这不是技术问题，而是思维问题，您无法通过购买来解决这个问题。

机遇所在

当人工智能真正发挥作用时，您几乎注意不到它。它将繁琐重复的工作从团队的工作中剥离出来，让您最优秀的员工有空间去做只有他们才能做的事情。目标从来不是为了自动化而自动化，而是为了创造杠杆效应。

但您不能通过追逐最新趋势或购买最令人印象深刻的演示来实现这一点。您需要在签出第一张支票之前问出更好的问题。

以下是三个关键问题。

每个人都想谈论模型，却几乎没人想谈论数据，这很奇怪，因为数据才是大多数项目失败的根源。

您的模型好坏完全取决于您输入的数据。如果您的数据混乱、孤立或不完整，再好的算法也救不了您。世界上最先进的人工智能只会让您更快地得到错误的答案，尽管这些答案看起来很有说服力。

**在评估任何人工智能解决方案之前，请问：**我们真的拥有所需的数据吗？我们能否准确描述要输入系统的内容以及数据存储的位置？

如果这个问题需要思考几分钟以上才能回答，请停下来。您还没有遇到人工智能问题，而是遇到了数据问题，这才是需要首先解决的。

这个行业偏爱复杂性。更大的模型、更多的参数、一切都要前沿技术。在推介材料中听起来很厉害，但大多数时候，这完全是错误的方向。

Gartner预测到2027年，企业使用小型任务专用模型的频率将比通用大型语言模型高三倍。原因很简单：它们更快、更便宜，对于特定问题往往更准确。

要问的问题不是”最先进的选择是什么？“而是”真正能解决这个问题的最简单方案是什么？“简单性要求您深入理解问题，知道可以省略什么。这很难，但价值也正在于此。

**问问您的供应商或团队：**为什么选择这种方法而不是更简单的方案？如果答案是”因为它是最先进的”，请离开。那不是理由，那是营销。

我参加过足够多的供应商演示，知道套路：令人印象深刻的功能，但对试点之后会发生什么却含糊其辞。

这个问题将有用的人工智能与昂贵的表面文章区分开来。

对功能感到兴奋很容易：仪表板、聊天机器人、预测。但功能不等于结果。唯一重要的问题是：一旦这个系统存在，有人会采取什么不同的行动？

如果您不能清楚地回答这个问题，就还没有准备好开始构建。

**试试这个：**完成这个句子”一旦实施，我们就能够______我们以前无法做到的事情。“如果您无法用具体的术语完成它，技术可以等等，但清晰度不能等。

2026年将是一个大洗牌的年份。

那些将人工智能当作复选框的公司将悄悄搁置他们的项目。而那些从问题出发而不是从工具出发的公司将脱颖而出。这不是关于谁花得最多或行动最快，而是关于谁思考清楚，谁抵制住了”必须做点什么”的压力，而是先问这个”什么”是否值得做。

最好的技术会融入工作中消失不见。您不再注意到它，它只是让一切变得更好一点。

这就是我们在Gravitas Grove努力构建的目标。不是为了人工智能而做人工智能，而是通过提升人们的能力来赢得价值的工具。

如果您正在思考这些问题并希望听听第二意见，我们很乐意提供帮助。