大多数公司在人工智能方面遭遇失败，并非因为工具不好，而是因为每个团队都在朝着不同的方向努力。没有明确的战略，即便拥有最出色的技术，也会制造出更多的噪音而非价值。

大多数公司都在开展人工智能项目

——但鲜有公司看到成效

尽管有报告称人工智能将为全球经济增加数万亿美元，但实际情况却大相径庭。据标准普尔全球市场情报公司称，多达 42% 的公司放弃人工智能项目的速度比启动它们的速度还要快。

原因不难理解。想象一下你上次的董事会会议：首席执行官询问你们的人工智能战略。销售部门的人工智能宣称你们是业内最值得信赖的解决方案。市场部门称你们是增长最快的颠覆者。与此同时，内容团队花了 23 个小时来修正人工智能犯下的错误。法务部门又发现了一个合规问题。而你们最大的竞争对手呢？他们推出了一项几乎与你们一模一样的人工智能营销活动——而且速度更快。

这听起来熟悉吗？你正在经历人工智能版的 1999 年网络混乱。当时，每个部门都自行搭建了令人头疼的网站，上面有闪烁的文字和「建议使用网景浏览器浏览」的标识。企业知道必须上线，但又不知道为什么。

如今轮到人工智能登场了：同样的混乱，不同的年代。

为何大多数人工智能策略会失败

从最开始的构思到最终的实施，人工智能计划的失败贯穿始终。企业能够在受控测试中证明人工智能的有效性，但近半数的概念验证由于现实世界的复杂性和扩展难题而无法投入实际生产。

这种崩溃并非技术层面的，而是战略层面的，源于整个组织内部的协调不力。高德纳咨询公司报告称，20% 的生成式人工智能项目将会失败，而兰德公司的研究则表明，包含人工智能的项目失败率大约是传统 IT 项目的两倍。成本估算偏差可能高达 500% 到 1000%，因为大多数团队都不清楚人工智能费用在其技术基础设施中的增长情况。

这种模式随处可见：试点困境、成本激增、运营混乱。大多数组织缺乏人工智能的准备条件，也没有一套结构化的决策流程来评估可行性。

约 27% 的组织仍依赖员工在使用前审查所有由人工智能生成的内容，实际上等于付了两遍钱。先是为人工智能付费，然后又为人工修正错误付费。结果是浪费时间、降低员工工作效率，也削弱了自动化的优势。

当潜在客户来电对品牌感到困惑时

莎拉在周四接到了电话。一位合格的潜在客户花了三周时间在多个接触点上研究他们的解决方案——聊天机器人、销售邮件、营销内容，诸如此类。但这位潜在客户非但没有转化，反而感到困惑。

「你们的聊天机器人说你们最安全。销售邮件说你们最快。白皮书说你们最便宜。到底是哪一个？」

萨拉的心一沉。同一家公司，三条不同的信息——没有一条是一致的。人工智能工具并没有出错。它们只是按照各自接到的指令行事——各自为政，部门之间没有共享策略或信息架构。

这就像早期网络时代的一幕重演，当时任由每个团队自行搭建网站，导致了混乱、令人沮丧的体验。如今，缺乏协调的人工智能正在造成同样的破坏——只不过速度更快、代价更高。

你的团队撰写的每一个提示都会影响品牌的呈现方式。如果没有统一的人工智能策略，你就无法强化品牌价值，反而会在更大范围内削弱它。其结果就是出现众多相互矛盾的声音，让客户感到困惑，从而削弱了他们的信任。

企业人工智能战略危机：凌晨三点的法律噩梦

总法律顾问发现客户服务人工智能在向人们介绍并不存在的合作关系，使用公司无权使用的商标语言，并做出法律部门从未批准的合规承诺。

「你授权人工智能提及我们与大公司（BigCorp）的合作了吗？」她问道，「因为它刚刚公开提到了——而我们并未获准使用他们的名字。」

这是每个供应商在推销时都不会提及的隐性风险：每一次与人工智能的交互都存在法律风险。它所做出的每一项陈述都反映着你的合规状况。而它的每一次回应都可能招致你所涉足的任何领域的监管审查。

加拿大航空公司就曾因旗下聊天机器人提供错误的丧假政策信息而吃尽苦头。仲裁庭裁定该公司应承担责任，这开创了一个先例：企业要对其人工智能所言负责，无论其训练或构建方式如何。

当 DPD 的聊天机器人开始对客户爆粗口并生成嘲讽公司的诗歌时，类似的事件迅速传播开来。原本作为客户服务工具的它很快演变成了一场品牌和声誉危机。

如果没有防护措施和治理手段，企业的 AI 就不是一项战略资产，而是一场即将发生的法律和运营灾难。构建值得信赖的 AI 需要在设计和实施方面严格把控。

当董事会问起：人工智能的投资回报率在哪里？

各项指标看起来令人印象深刻：847 篇人工智能博客文章、1200 条社交更新、340 个电子邮件营销活动以及 89 份白皮书。每月在人工智能上的投入：18000 美元。业务影响：零。没有流量。没有互动。电子邮件打开率下降。白皮书无人问津。

「给我看看价值，」首席执行官说道，「我看到的只有开支。投资回报率在哪里？」这样的场景在各地的董事会会议室里屡见不鲜。领导层要求有可衡量的成果，然而大多数公司都无法将人工智能方面的努力与财务业绩挂钩。由于缺乏明确的成功衡量标准或可获取的业务数据，价值难以证明，预算首当其冲。

通常情况下，人工智能项目组合缺乏明确的时间表、目标以及与战略目标的契合度。其结果是，这些看似在纸面上卓有成效的努力实际上却收效甚微。

那些从人工智能中获得实际回报的公司，不仅产量更高，而且产品更智能。他们的 AI 不仅能更快地生成内容，还能与品牌战略保持一致，有效说服消费者，并推动业务成果。他们已经从自动化迈向了真正的融合。

人工智能战略框架：终结人工智能混乱的三大战略转变

每一家失败企业的模式都如出一辙：在没有明确战略的情况下就采用人工智能工具。那么成功的企业又是怎样的呢？

转变 1：从 AI 生成到品牌定位——构建你的 AI 采用策略

停止生成随机内容。开始生成与你的战略定位一致且符合品牌风格的叙述。

当竞争对手纷纷购买更多的人工智能订阅服务时，赢家则构建能够使人工智能输出与战略相契合的定位系统。你的人工智能将成为定位放大器，而非内容工厂。这需要精心挑选数据产品，并确保团队间的数据可访问性。

关键在于形成一种包含战术应用和战略差异化能力的人工智能愿景。这需要营销、产品和技术团队之间的协作，以确保信息架构的一致性。

转变 2：从工具采购到信息架构——制定人工智能实施策略

停止订阅相互冲突的人工智能工具。开始规划你的品牌如何在每个接触点和客户互动中进行沟通。每个 AI 输出都必须遵循统一的信息框架，避免因品牌声音相互矛盾而让潜在客户感到困惑。这需要建立明确的指导原则和治理协议。

有效的信息架构包括处理来自客户互动的数据、分析对话模式以及构建一致的响应框架。其目标是在所有人工智能应用中实现品牌声音的可访问性，同时保持质量和合规标准。

转变 3：从供应商管理到增长伙伴关系——高级人工智能战略路线图开发

停止应对人工智能的混乱局面。开始通过嵌入你独特战略智慧的人工智能系统构建具有竞争力的知识产权。当你的人工智能嵌入这些而非通用语言模型算法时，它就成为竞争对手难以轻易复制的专有业务优势。这将人工智能从运营成本转变为战略护城河。

这需要从供应商关系转变为真正的增长伙伴关系，在这种关系中，人工智能能力是你价值主张的核心组成部分。这要求找到那些了解你的业务并且能够支持长期扩展目标的合作伙伴。

你的人工智能战略路线图：从试点困境走向快速原型成功

切勿让人工智能项目在试点困境中夭折。短短数周内，你就能从高价值问题迈向可运行的原型。这极大地降低了复杂性，并有助于加快生命周期管理。

人工智能的概念验证（PoC）通过确立明确的可行性参数来降低创新风险。它能让你在投入数百万资金开展可能失败的全规模项目之前，测试一个想法，获取真实的性能指标，并获得利益相关者的支持。

最成功的概念验证专注于特定的数据集和明确界定的用例。它们在一开始就确立了时间预期、资源需求和成功指标。这种思路可防止范围蔓延，并确保从第一天起就与业务保持一致。

这是一种经典的「快速失败，更好失败（fail fast, fail better）」的方法，它将成功的 AI 策略与那些被放弃的策略区分开来。关键在于通过有条理的实验来构建 AI 准备性，而不是寄希望于大规模的实施能够奏效。

构建 AI 战略路线图：原型先行的方法

但在治理框架或部署协议发挥作用之前，企业必须退一步思考一个更根本的问题：我们想要达成什么目标？很多时候，团队在尚未明确战略意图的情况下就一头扎进了监督结构之中。

有效的整合始于技术负责人和业务利益相关者通力合作，以确保人工智能服务于实际目标。这意味着要确立品牌准则、合规要求以及高层管理人员关心的关键绩效指标——从数据隐私和偏见检测到透明度和问责制。

这种战略协调必须放在首位。没有它，治理就会变成繁文缛节。如果未对成功做出定义，就无法对其进行监测。战略清晰性是任何有意义的数据或人工智能治理框架的基础。

不妨将其视为对卓越的逆向工程：先对齐，再付诸实施。否则，即便是最先进的监督架构也有可能在错误的结果上进行优化。

这种方法能让团队快速迭代，协调跨职能工作，并有目的地扩大规模。这是实施三大战略转变、将人工智能从混乱之源转变为持久竞争优势的最有效途径。

你曾通过率先标准化而挺过浏览器大战。如今同样的机会再次出现，只不过风险更高。那些掌握快速且与战略相契合的原型设计方法的公司（占 58%），不仅能在人工智能竞赛中胜出，还能彻底重塑其所在的市场。

这一框架指明了前进的道路：从零散的试验到战略性的差异化，确保人工智能成为一项资产，而非又一项不受控制的开支。