过去两年中，GenAI被大肆炒作，许多观察者认为未来不可避免地会出现方向上的调整，这应该促使CIO们重新思考他们的GenAI战略。

尽管关于GenAI泡沫的讨论越来越多，但完全破灭的可能性不大，因为许多AI专家认为，即使一些IT领导者等对该技术的炒作持反对态度，投资仍将继续。

然而，这个泡沫可能会有所收缩，分析公司Gartner著名的炒作周期显示，GenAI已经过了过高期望的顶峰，正进入幻灭的低谷。

Gartner最近还预测，到2025年，30%的现有GenAI项目将在概念验证后被放弃。Gartner预测，这些GenAI项目中的许多将因数据质量差、风险控制不足、商业价值不明确或成本不断上升而失败。

Gartner指出，GenAI项目的实施成本可能高达数百万美元，并带来巨大的持续性费用。例如，一个GenAI虚拟助手的推出成本可能在500万至650万美元之间，每个用户每年还需支付8000至11000美元的经常性费用。

Gartner AI、超自动化和智能自动化小组的分析师Frances Karamouzis表示，确定“普遍”使用的GenAI（如虚拟助手或智能聊天机器人）的ROI可能非常困难。她指出，虚拟助手可能会在员工查找旧文档或撰写电子邮件时节省时间，但大多数企业从未跟踪过这些任务所需的时间，因此对这些时间消耗的历史数据一无所知。

成功率为三分之二

Gartner关于GenAI项目失败的预测与IBM的观察一致，IBM的watsonx.ai产品管理总监Maryam Ashoori表示，三分之一的公司在试点阶段后放弃了AI用例，但这意味着其余三分之二的公司看到了足够的前景并继续推进。

她补充道，从2022年到2023年，AI带来的营业利润增长翻了一番，几乎达到5%，预计到2025年这一比例将达到10%。

“许多公司认识到GenAI对提高投资回报率（ROI）和保持竞争力至关重要，因此正在继续加大投资力度，排除炒作的干扰，识别AI可以真正增加价值的领域，”她说。

尽管如此，尽管投资将继续进行，但其他专家认为，反弹的势头正在积聚。

“从一开始，过高的期望就被无限夸大，而且这种夸大一直在持续。我认为这将进入一个相当深的幻灭低谷，”IT咨询公司alliantgroup的智能自动化、AI和数字服务部门董事总经理Chris Stephenson说，他认可Gartner的炒作周期。“升得越高，跌得越重。”

Stephenson表示，在企业中，巨大的期望部分是由2022年末ChatGPT发布后消费者的强烈反应所推动的，同时，当时正在使用的“传统”AI技术，包括机器学习、深度学习和预测分析，仍然在许多企业中证明了它们的价值。

“有很多比GenAI更便宜的酷炫AI解决方案，”Stephenson说，“当我们与客户进行规划会议时，三分之二的解决方案并不一定适合GenAI模型……有时这些解决方案已经存在于与AI无关的技术堆栈中。”

随着GenAI的炒作逐渐消退，Stephenson认为IT领导者将重新评估他们的战略，转向其他AI技术。

广泛思考

其他AI专家也看到，商业环境中正向专门化AI转变。

“专门化的AI，针对特定需求量身定制，能够提供更精确和有效的解决方案，为企业带来更大的价值和可靠性，”WakenAI的CEO兼联合创始人Hassan Uriostegui说，该公司开发情感支持AI工具。“然而，基础模型将始终作为行业的核心支柱。”

尽管如此，他表示，短期内缺乏实际应用案例的一些AI项目可能会失败。他认为，诸如允许用户创建自定义AI头像的应用程序等AI新奇项目可能不会有很长的生命周期。

“AI市场正在经历修正，而不是崩溃，”他说，“随着不切实际的期望与实际情况相适应，行业可能会经历一段重新校准的时期。”

Hamza Tahir，ZenML（一家开源MLOps初创公司）的CTO兼联合创始人补充道，一些针对炒作的反弹可能是不可避免的，但从长远来看，GenAI将成为一种变革性技术。

“当前的AI热潮与过去的科技泡沫有一些相似之处，比如过高的期望和高估的估值，”Tahir说，“虽然围绕GenAI的炒作是不可否认的，但我相信这项技术有潜力变革行业并推动长期价值创造。”

采取谨慎的方式

观察人士表示，在企业寻找GenAI的长期变革性用例时，许多CIO正面临来自CEO或董事会成员的压力，要求立即找到价值。

Tahir认为，CIO应该超越数字助理和智能聊天机器人，专注于战略性的企业目标和优先事项。CIO需要能够清晰地表达每个项目的业务价值和预期的ROI。

他还建议CIO培养持续学习和技能提升的文化，以建立内部AI能力。CIO应首先启动对外曝光度低的内部项目，这可以降低风险，并为实验提供一个受控的环境。

此外，他补充道，CIO在花钱从零开始训练模型之前，应考虑微调现有的AI模型以适应特定用例。“这种方法通常能以较少的努力取得更好的结果，使企业能够迅速实现GenAI的好处。”Tahir说。

Stephenson补充道，由于大型科技公司仍在大量投资GenAI，CIO将有很多机会进行实验。CIO应首先找出企业需要解决的问题，然后考虑广泛的技术，而不仅仅是GenAI。

“很多时候，我们会试图摆脱最响亮的声音，或仅仅是强行在公司中引入AI聊天机器人，而是说，‘让我们找出所有的问题所在，’”他说，“你可以回到董事会，向他们展示多少问题可以通过GenAI解决，多少问题可以通过其他AI解决方案解决，还有哪些部分可以通过已经存在一段时间的技术解决。”

他补充道，CIO不应把所有赌注都押在“GenAI或破产”这种策略上，“要谨慎涉足，”他说，“不要一下子把所有鸡蛋都放在一个篮子里——获取足够的技术来进行试点，并考虑如何在之后进行扩展。”