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(yīng)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(lǐng)導(dǎo)人應(yīng)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(fù)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(fù)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(zhǔn)確性和戰(zhàn)略目標(biāo)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(shù)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(fù)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(yīng)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(gòu)的結(jié)果。據(jù)估計，ChatGPT的幻覺率在15%到20%之間，對于商業(yè)關(guān)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(xùn)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?qū)Ｓ挟a(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(yīng)用。

改變習(xí)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(shù)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(xùn)和技術(shù)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artner最近的一項調(diào)查顯示，45%的客戶服務(wù)代表避免采用新技術(shù)，而選擇依賴傳統(tǒng)系統(tǒng)和工具。

云計算先驅(qū)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(zhuǎn)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(wù)流，能夠取代甚至10分鐘真人所做的事情，我們還為時過早。”

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(fù)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。