为什么95%的企业人工智能项目都会失败，而这对初创公司来说却是个好消息！

超越病毒式营销炒作

如果你经常浏览 TechX 或 YouTube，你肯定会被一个老生常谈、病毒式传播的说法所淹没：”95% 的人工智能项目都会失败。” 人工智能领域的网红和骗子们以此为证，声称整个人工智能行业都是一场骗局。

但这种说法忽略了真相。这个数据出自一份被广泛误解的麻省理工学院报告，它并非世界末日的预兆。相反，它揭示了一个巨大的、足以改变市场的机遇，而这机遇正等待着那些真正了解人工智能发展现状的新一代开发者。

1. “95%的失败率”并非危险信号，而是好兆头

这些在网络上疯传的说法是基于对麻省理工学院一项复杂研究的误导性解读，这种解读篇幅短小，仅能用推文来概括。这项研究远非对人工智能技术的批判，它恰恰证实了许多创业者早已亲身经历的事实：在现实世界中应用人工智能的巨大挑战造成了巨大的市场缺口。

高失败率并非因为人工智能本身不好用，而是因为大型企业在构建和部署人工智能方面尝试失败的方式。他们使用了错误的团队、错误的合作伙伴以及错误的思维模式。这种普遍存在的组织性失败恰恰在市场上造成了一个”初创企业型空缺”，为那些能够真正做对人工智能的专注、灵活的团队创造了机会。

2. 企业失败的真正原因：即使是苹果也无法打造完美的日历应用

说实话，对于任何被迫使用过企业内部开发软件的人来说，企业人工智能的高失败率并不令人惊讶。坦白地说，大多数企业内部开发的软件都非常糟糕。

我最喜欢的类比来自一家拥有无限资源、汇聚全球顶尖人才的公司：苹果。我们很多人都用iPhone，我每天都要无数次使用日历应用。即便如此，它仍然糟糕透顶。我几乎每天都会遇到一些莫名其妙的bug。如果连苹果都难以完善一个基本的日历应用，我们又怎能指望一家普通企业的内部IT部门或聘请的顾问从零开始构建一个复杂尖端的AI系统呢？

企业软件开发还因内部的”政治斗争和地盘之争”而变得更加复杂。顾问的介入往往并非为了编写精妙的代码，而是为了调解各自为政的部门之间的矛盾，最终导致产品质量参差不齐，沦为集体决策的产物。那么，当这种不可避免的失败发生时，企业会怎么做呢？他们犯了第二个错误。

3. 选择”稳妥之选”的咨询顾问和现有企业往往是错误的选择

企业常见的应对策略是可以预见的。当内部IT项目失败时，下一步通常是聘请像安永这样的大型咨询公司。

这被视为安全可靠的选择，但往往却并非明智之举。

以Greenlight为例，这是一家向银行销售人工智能系统的初创公司。一家潜在银行最初拒绝了Greenlight，选择继续使用他们信赖的供应商安永会计师事务所。一年后，在咨询公司主导的项目彻底失败后，这家银行又回到了Greenlight。如今，Greenlight的系统已在该银行全面部署并正常运行。

这并非个例。关键在于：研究发现，虽然三分之二的受访项目是由内部人员或顾问主导的，但引入外部供应商（例如初创公司）的那三分之一项目的成功率却显著更高。

现有软件供应商也并非解决之道。像 Castle AI 这样的初创公司屡屡战胜那些只是在几十年前的老牌系统上”简单地添加人工智能”的老牌企业。从一开始就采用原生人工智能技术是一项决定性的优势。

但这引出了一个更深层次的问题：为什么这些资金雄厚的老牌企业无法构建所需的功能？问题往往出在内部。

4. 内部敌人：企业工程师其实并不相信人工智能

老牌公司无法打造出色的AI产品的一个根本原因在于，它们自身的工程团队往往充斥着怀疑论者。这其中存在着根深蒂固的文化和心理障碍，阻碍了AI技术的普及应用。

这种内部阻力是一个关键瓶颈：

“……这些机构的工程团队里充斥着一些根本不相信人工智能、不使用代码生成工具、认为人工智能被过度炒作的人，但当麻省理工学院发布研究报告说人工智能只是炒作时，他们却兴奋不已，还转发了……”

这种不信任会成为一种自我实现的预言。因为如果开发产品的工程师都不相信这项技术，他们又怎么可能做出真正好用的产品呢？这就造成了一种真空，而只有初创公司才能填补这个空白，给了他们以前从未有过的机会。

这种心态与初创公司创始人截然不同，后者全身心投入到技术中。他们积极拥抱人工智能工具，将工程师的技能从1倍提升到10倍，再从10倍提升到100倍。

5. 真正的护城河不是模型，而是亲力亲为

人们常常批评人工智能初创公司缺乏可持续的竞争优势，也就是所谓的”护城河”。这种观点忽略了真正的价值所在。护城河并非指底层模型，而是指深入而艰巨的整合工作。

一位企业采购员，同时也是一家市值50亿美元的金融服务公司的首席信息官，对此评价最为精辟：

“我们目前正在评估五种不同的人工智能解决方案，但一旦我们投入时间训练一个系统，转换成本将变得非常高昂。”

这就是客户直言不讳的护城河。它建立在深度集成以及由此产生的高转换成本之上。

这并非简单的即插即用型SaaS模式。

成功的初创公司必须”融入业务流程”，并”深入、深入、深入地进行集成”。

这份努力终有回报。YC孵化的初创公司Reduct凭借出色的表现，超越了公司内部长达数年的努力，赢得了与一家FAANG公司的重大合作。

他们的成功不仅在于卓越的产品，更在于巧妙地处理内部政治，并与公司内部的支持者建立了牢固的关系。

Last but not least

企业人工智能应用方面的混乱和失败并非技术本身存在缺陷，而是大型、行动迟缓的组织在结构上无法满足未来需求所致。

这种功能失调为初创企业创造了前所未有的机遇。

它们兼具深厚的AI专业知识、敏锐的产品洞察力以及深入了解客户问题并真正解决问题的敏捷性，这实属难得。

下次当你看到关于人工智能失败率高达 95% 的新闻标题时，你会看到一场危机，还是会看到一代人以来最大的创新契机？

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