企业AI是指将AI应用于企业的业务流程、工作流程、决策流程、运营流程、产品流程和客户流程中，以提高运营效率、决策质量、生产力、风险管理和业务成果。
与消费级人工智能不同，企业AI必须在复杂的环境中运行，这些环境包括法规、遗留系统、组织结构、治理要求、业务目标和人类工作流程。
大多数组织最初都将企业AI视为一个技术问题。
然而，越来越多的成功企业发现，企业AI也是一个表征问题、一个运营模式问题和一个治理问题。
这种区别解释了为什么许多人工智能项目展现出令人印象深刻的技术性能，但却难以产生可衡量的商业价值。
企业AI不仅仅是模型。
许多组织关注的重点是：
- 更大参数的模型
- 更好更简便的提示词
- 更多的数据
- 更快的基础设施
- 更多AI智能体
这些投资通常会提升技术能力。然而，许多人工智能项目仍然面临以下挑战：
- 低采用率
- 信任度低
- 投资回报率低
- 可扩展性有限
- 操作摩擦
问题往往不在于模型的智能程度。问题在于人工智能系统能否准确地反映其运行所在企业的实际情况。
为什么企业AI项目即使模型运行正常也会失败？
企业人工智能部署中最令人惊讶的发现之一是，尽管模型在技术上取得了成功，但许多项目仍然失败了。
这个模型有效，但企业并未从中获益。
这就造成了所谓的现实差距。当人工智能系统基于不完整、过时、碎片化或对企业现实描述不准确的信息运行时，就会出现现实差距。
例如：
- 客户数据分散在多个系统中
- 不一致的业务定义
- 缺少工作流程上下文
- 组织所有权薄弱
- 对人类行为缺乏了解
在这种情况下，人工智能可能会完美地优化错误的事情。
企业人工智能需要的不仅仅是治理
许多企业认为治理可以解决企业人工智能的失败问题。
诚然，治理至关重要。但仅靠治理无法弥补代表性不足的问题。
治理可以决定：
- 人工智能可能做什么
- 谁批准这些行动
- 如何对决策进行审计
治理机构无法确定人工智能系统是否真正理解它所作用的现实。这就是为什么许多组织开始从人工智能治理转向现实治理的原因。
大多数企业人工智能项目都侧重于：
- 数据
- 模型
- 基础设施
- 治理
很少有人关注理解：
- 人类行为
- 非正式工作流程
- 组织激励
- 隐藏的决策过程
- 文化动态
如果缺乏这种理解，人工智能系统经常会优化人类实际上从未遵循过的流程。
企业AI的未来
企业AI的未来可能不再取决于谁拥有最大的模型，而更多地取决于谁能做到：
- 准确地反映现实
- 负责任地管理行动
- 将人工智能融入人类工作流程
- 大规模建立信任
- 创造可衡量的商业价值
掌握这些能力的组织将更有利于实现可持续的人工智能成果。