人工智能的执行差距揭示了企业内持续的斗争，其中超过80%的项目未能达到生产阶段。这一重大障碍，由结构性低效造成，需要对内部流程进行紧急重新评估。*令人不安的真相*是，尽管投入了巨额资金，人力和技术资源的优化往往被忽视。*对一个快速发展的数字未来的愿景*与需要适应这一前所未有挑战的令人困惑的现实相碰撞。
人工智能投资的规模
企业在人工智能（AI）方面的投资从未达到如此高的水平，预计全球支出将翻倍，达到到2028年将达到6,310亿美元。然而，这一令人印象深刻的动态伴随着一个令人担忧的现实。许多组织在实现其人工智能雄心方面努力不懈，却难以获得切实的运营成功。
愿望与执行之间的鸿沟
ModelOp的人工智能治理报告基于100位AI领袖的反馈，这些领袖来自于《财富》500强企业，描绘了愿望与实现之间的令人担忧的差距。超过80%的企业拥有超过51个处于提案阶段的生成性人工智能项目，但只有18%的组织能够部署超过20个模型进入生产阶段。这一执行差距是企业人工智能面临的主要挑战之一。
结构性挑战，而非技术性挑战
人工智能的可扩展性障碍主要不是技术性，而是结构性。报告揭示了多个问题，造成了专家所称的“市场准入泥潭”。58%的组织提到的一个重大障碍是系统的碎片化，妨碍治理平台的采纳。这种碎片化导致不同部门之间形成了使用不兼容工具和流程的孤岛。
对手动流程的依赖
尽管数字化转型，55%的企业仍依赖手动方法，如Excel表格或电子邮件，来管理人工智能用例的集成。这种依赖导致了瓶颈的出现，增加了错误并使人工智能的操作规模复杂化。
缺乏标准化
仅有23%的企业实施了标准化流程用于模型的集成、开发和管理。没有这些基本元素，每个人工智能项目都成为一个独特的挑战，需要量身定制的解决方案和不同团队之间的全面协调。
治理缺乏可视性
企业级监督仍然稀缺。只有14%的公司在这一层面上实践人工智能保障，这增加了冗余和监督不一致的风险。缺乏集中治理迫使组织在不同部门中反复解决同样的问题。
治理的革命：效率的催化剂
关于人工智能治理的思维转变似乎正在出现。越来越多的知名企业现在将治理视为增长与创新的促进者，而不是单纯的合规负担。报告指出，46%的企业将治理责任委托给首席创新官，这一明显变化表明治理促进创造力的愿景。
对治理的财务投入
企业通过分配丰厚的预算来强化其治理。因此，36%的企业每年至少安排100万美元用于人工智能治理软件。与此同时，54%的公司已指定资源以跟踪人工智能倡议的价值和投资回报。
成功企业的特征
成功弥补执行差距的企业通过其结构化的方法脱颖而出。它们从一开始就建立标准化流程，确保所有参与者理解自己的责任。方法的一致性有助于避免在每个项目中重新发明工作流程。
集中式文档和可追溯性
显著成功来源于创建集中且透明的库存，这提供了对每个人工智能模型状态、性能和合规性的可视性。高绩效组织在人工智能生命周期中集成了自动化治理检查点，确保合规和风险评估要求得到系统遵守。
结构化治理的可测量影响
人工智能生命周期自动化平台的收益远远超过了单纯的合规性。采用这种流程的一家金融服务公司将生产上线的时间缩短了一半，并将问题解决时间减少了80%。这些改进带来了快速的价值收益和利益相关者的信任提升。
未来的方向
许多行业领导者表示，人工智能能力与执行之间的差距是可以解决的，只要改变方法。治理应被视为创新的推动力，而不是必要的恶。组织必须审计当前状态，标准化工作流程，并投资于统一其工具的综合平台。创造对所有人工智能倡议的集中可视性承诺带来革命性的视角。
常见问题
80%的人工智能项目未能进入生产的主要原因是什么？
主要原因包括系统的碎片化、手动流程的主导、缺乏标准化和不足的集中监督。这些因素造成了降低人工智能项目执行效率的低效。
系统碎片化如何影响人工智能项目？
系统的碎片化在组织内形成孤岛，导致不同团队之间的合作变得困难，并阻碍了人工智能倡议的一致监督。
为什么在人工智能项目中自动化流程至关重要？
自动化流程可以减少生产时间、提高准确性，并通过避免依赖Excel和电子邮件等手动方法来减少错误。
缺乏标准化在人工智能倡议中有什么后果？
缺乏标准化需要为每个项目量身定制的解决方案，增加了进入生产所需的时间和精力，从而使规模和一致性更难实现。
高管的参与如何影响人工智能项目的成功？
高管的参与，特别是在分配与AI治理相关的责任方面，有助于建立跨部门的创新文化，促进项目的有效实施。
企业如何改善其人工智能用例的集成流程？
企业可以通过建立标准化的工作流程来改善其流程，以确保所有团队都保持同步并被告知。
为促进人工智能项目执行，需要什么样的治理模型？
有效的治理模型必须包括自动化检查点、集中文档和库存系统，以便在整个生命周期中跟踪人工智能模型的状态和合规性。
如何衡量治理流程对人工智能项目的影响？
可以通过分析生产时间、问题解决率和同时管理更多模型的能力来衡量影响，同时保持必要的监督和控制。
AI领导者需要采取哪些即刻行动以克服执行差距？
领导者需要审计其AI倡议的当前状态、标准化工作流程、投资于统一不同系统的集成，并建立集中监督，以确保实时对所有倡议的可视性。
为什么人工智能治理被视为一种障碍而非促进因素？
通常，治理被视为企业必须遵守的法规约束，但主动的方法可以将这一义务转变为促进创新和扩展的优势。
