盡管麥肯錫看好AI自動化許多工作活動的前景，但也承認，這需要幾十年的時間才能實現(xiàn)任何規(guī)模的自動化。在許多供應商和顧問大肆炒作和說得天花亂墜的情況下，CIO和其他高管領導人應該牢記這一點。

企業(yè)內(nèi)部有意義的AI部署花費的時間比許多人想象的要長，原因有很多。

人類工作的復雜性

據(jù)估計，平均每個人每小時做出2000個決定。雖然這些決定中的許多都是例行公事，幾乎不需要考慮，但其他決定要復雜得多，也要微妙得多。在工作中，我們高效地快速處理多個輸入，以考慮安全、社會規(guī)范、同事和雇主的需求以及準確性和戰(zhàn)略目標等問題。與此同時，我們可以使用多種系統(tǒng)和工作流程，通過口頭、書面和手勢交流這些決策。

雖然計算技術和對數(shù)據(jù)的更好訪問可能已經(jīng)幫助企業(yè)做出了更好的例行、低價值決策，但任何更復雜的決策仍然需要人力投入和監(jiān)督。一個企業(yè)的聲譽是由其內(nèi)部做出的決策決定的，一旦失去，就很難挽回。雖然聊天機器人將接管目前由人力呼叫中心執(zhí)行的許多功能，但這些功能將在嚴格定義的參數(shù)內(nèi)運行，包括它們的數(shù)據(jù)輸入和它們可以給出的答案。

AI幻覺

對于企業(yè)AI部署來說，AI幻覺的問題不應被低估，因為大型語言模型呈現(xiàn)了看起來真實但卻是虛構的結果。據(jù)估計，ChatGPT的幻覺率在15%到20%之間，對于商業(yè)關鍵決策來說，這是一個不可接受的數(shù)字。

在企業(yè)部署中，可以通過對大語言模型進行微調(diào)，通過使用經(jīng)過驗證的私有數(shù)據(jù)對其進行培訓來減少幻覺。進一步的改進可以通過將查詢限制在經(jīng)過驗證的提示符上，以及整合開放源碼工具，如Langkit和Guardrails，或專有產(chǎn)品，如Galileo來實現(xiàn)。這些工具和框架仍處于開發(fā)的早期階段，用戶需要嘗試多種方法和解決方案。將幻覺減少到可接受的水平，至少還需要幾年的時間，才能廣泛應用。

改變習慣和工作流程

雖然消費者對智能手機和社交媒體等新技術的采用速度很快，但在企業(yè)內(nèi)部的速度通常要慢得多。工作流程、用戶培訓和技術路徑依賴對新硬件和軟件解決方案的部署起到了緩沖作用。云計算、常見的數(shù)據(jù)格式和API在一定程度上降低了這些障礙，但它們?nèi)匀缓苤匾?。Gartner最近的一項調(diào)查顯示，45%的客戶服務代表避免采用新技術，而選擇依賴傳統(tǒng)系統(tǒng)和工具。

云計算先驅兼Box首席執(zhí)行官亞倫·列維最近對AI能否在短期內(nèi)對數(shù)字化轉型倡議產(chǎn)生重大影響表示懷疑，他說：“我認為，對于任何一種具有任何級別效力的操作任務流，能夠取代甚至10分鐘真人所做的事情，我們還為時過早?！?/p>

企業(yè)AI的下一步是什么

最初對AIGC的炒作和興奮正開始消退，更現(xiàn)實的期望正在浮現(xiàn)。6月份，ChatGPT網(wǎng)站的流量比5月份下降了近10%，用戶在該網(wǎng)站上花費的時間減少了9%。很明顯，在企業(yè)中實際使用這些新工具將需要大量的定制和投資。許多人工工作的復雜性和微妙程度，以及企業(yè)維護消費者信任的需要，都是這種認識背后的原因。然而，如果沒有踏上這段旅程，也不是明智之舉，因為潛在的回報是巨大的。