生成式人工智能凭借其变革法律、零售、营销和物流等行业的潜力，吸引了全球的目光。各大公司纷纷投入巨资，期望能够迅速取得突破性进展并产生显著成效。然而，现实情况却远不如预期。麻省理工学院发布的《2025年人工智能在商业领域的应用现状》报告显示，尽管投入了数十亿美元，但近95%的生成式人工智能试点项目未能带来可衡量的商业价值。
高失败率并不意味着技术本身存在缺陷。在大多数情况下，问题在于组织机构如何看待和运用这项技术。人工智能常常被视为现成的解决方案，而不是需要精心规划、监督和整合到现有流程中的工具。缺乏这些基础，试点项目就会因为不切实际的期望而失败。
了解众多项目失败的原因至关重要。通过分析常见的陷阱及其带来的教训，企业可以避免重蹈覆辙，提高人工智能实验转化为持久成功的几率。
为什么这么多生成式人工智能试点项目都失败了
许多人认为生成式人工智能试点项目失败是因为技术尚未成熟。这种说法简单易懂，也容易让人感到安慰。然而，事实并非如此。大多数失败并非源于工具本身，而是源于组织设计和管理项目的方式。
首要且最常见的问题是试点项目与生产环境之间的差距。概念验证在受控测试中可能表现良好，但当扩展到企业级规模时，就会出现一些隐藏的挑战，例如集成成本、基础设施限制和治理需求。因此，许多项目始终停留在试点阶段，反复测试却从未大规模部署。
除了规模问题，数据质量差也是一大障碍。生成式人工智能需要干净、结构化且可靠的数据。然而，大多数公司仍然依赖于碎片化的系统和嘈杂的数据集。领导者们常常认为更多的数据就能解决问题。但实际上，高质量的数据才是关键。如果没有完善的数据管道和治理机制，最终的输出结果将既不理想又不稳定。
此外，过度炒作在失败中扮演着重要角色。许多高管对试点项目抱有不切实际的期望，希望快速取得成果。他们将人工智能视为现成的解决方案。但实际上，人工智能需要经过仔细的测试、改进和整合到日常工作流程中。当结果不尽如人意时，失败往往归咎于人工智能。而事实上，失败的根源在于战略。
另一个关键因素是监管不力。许多试点项目在部署时缺乏人工审核。这会造成幻觉、偏见和合规性问题等风险。人工智能应该辅助人类判断，而不是取代人类判断。缺乏监管，公司将面临声誉损害和法律风险。
最后，企业常常选错了切入点。他们选择那些风险较高、面向客户的显眼试点项目。这些项目虽然能吸引眼球，但管理起来却更加复杂。相比之下，后台应用案例则更为安全，而且往往能带来更可衡量的回报。选错切入点会增加失败的概率。
因此，试点失败的原因显而易见。技术并非主要障碍。真正的挑战在于规划不周、数据薄弱、管理不善以及优先事项错位。如果忽视这些因素，即使是最先进的人工智能也无法成功。
01
法律科技与捏造案例法
律师事务所率先尝试了生成式人工智能技术，因为其潜在优势显而易见。法律研究和文书撰写的自动化可以减轻初级律师的工作量，使他们能够专注于更具挑战性的任务。因此，许多律所期望这项技术能够提高效率并有效控制成本。
然而，结果却揭示了严重的问题。生成式人工智能工具经常会捏造案例，也就是所谓的“幻觉”。这些输出结果看似可信，实则完全错误。一旦此类错误被纳入正式文件，律师和客户都将面临法律制裁和声誉损害。
近期案例有力地证明了这种风险。在沃兹沃思诉沃尔玛案（2025年）中，怀俄明州联邦法院对三名律师因引用八个不存在的案例而予以处罚。同样，在诺兰诉自由之地案（加利福尼亚州，2025年）中，一名律师因其上诉状中23个案例引用中有21个被认定为捏造，而被罚款1万美元。此前，在广受关注的纽约马塔诉哥伦比亚航空公司案（2023年）中也出现了类似问题，两名律师及其律师事务所因提交虚假案例引用而受到处罚。在每起案件中，法院都处以罚款并公开谴责，涉事律师的职业声誉也遭受了持久损害。
这些例子表明，幻觉并非假设，而是一种反复出现的风险。在法律实践中，准确性至关重要，此类错误绝不容许。生成式人工智能可以辅助研究和文书撰写，但需要严格的人工监督和监管，以确保其准确性和可靠性。因此，律所必须制定人工智能使用规范，提供关于其局限性的培训，并核对所有人工智能生成的引文与可信的法律来源，以确保其准确性和可靠性。如果没有这些保障措施，人工智能的预期效率反而会成为一种负担。
02
零售聊天机器人灾难
零售商们迅速测试了生成式人工智能聊天机器人，以改善客户服务和互动。一家连锁超市推出了一款食谱助手，该助手基于大型数据集训练而成，但安全控制措施却很少。从理论上讲，这是一种建立客户忠诚度的创新方法。
实际上，聊天机器人反而成了累赘。它被人操纵，生成不安全且荒谬的建议，包括含有有毒或不可食用成分的食谱。这些失败案例的截图在网上疯传，造成了声誉损害，并可能引发法律纠纷。
其他行业也面临过类似的问题。在英国，DPD的包裹递送聊天机器人在一次故障更新后，不仅侮辱了客户，还嘲讽了自己公司。在美国，雪佛兰经销商的聊天机器人被骗，以1美元的价格出售了一辆价值7.6万美元的Tahoe。在加拿大，加拿大航空公司的聊天机器人误导了一位正在经历丧亲折扣的乘客。当航空公司声称该机器人是一个独立实体时，法庭裁定航空公司本身应对机器人的行为负责。
这些案例证实，面向公众的人工智能存在重大风险。如果没有精心整理的数据集、严格的防护措施和对抗性测试，即使是微小的错误也可能迅速演变成病毒式传播的公关危机或法律后果。对于零售商和消费品牌而言，风险实在太高，绝不能轻视聊天机器人的部署。
03
自动免下车取餐系统故障
2021年，麦当劳与IBM合作测试了一套人工智能驱动的得来速点餐系统。其目标是缩短顾客等待时间、提高准确率并减轻员工的工作负担。早期试验结果令人鼓舞，据报道，该系统的订单准确率约为85%，且仅有五分之一的订单需要人工干预。
然而，实际情况远比想象中复杂。得来速餐厅嘈杂且难以预测，背景中充斥着顾客的交谈声、各地口音和不同的措辞。这些因素常常让人工智能系统感到困惑。顾客很快开始在网上分享各种错误，这些失误在TikTok上迅速传播开来。据报道，错误包括将培根加到冰淇淋里、订单中出现番茄酱和黄油等随机物品，以及一次将一杯甜茶误送了九杯。原本旨在展示创新的举措，却迅速沦为公众的嘲笑。
2024年6月，在超过100家美国门店测试该系统后，麦当劳终止了试点项目。该公司承认，此次实验提供了宝贵的见解，但认为该技术尚未准备好大规模部署。该系统未能展现出可衡量的投资回报率，在某些情况下，甚至降低了顾客体验。
很明显，并非所有面向客户的任务都适合自动化。高调的试点项目会带来声誉风险，其收益可能超过效率提升。因此，企业在向客户展示人工智能系统之前，必须权衡任务的复杂性和技术的成熟度。
04
物流与可扩展性陷阱
物流公司是生成式人工智能的理想应用对象，因为其在需求预测和路线规划方面拥有诸多提升空间。在一个试点项目中，一家全球供应商取得了令人瞩目的成果，预测更加精准，效率提升也成为可能。这些早期成功表明，人工智能能够带来可衡量的效益。
然而，当公司试图将试点项目推广到全球运营时，项目却陷入了停滞。问题不在于模型本身的智能性，而在于其部署环境。原有的IT系统支离破碎，数据管道不一致，而且在企业范围内扩展系统所需的计算资源成本过高，难以管理。因此，在受控试点环境中行之有效的方法，在实际运营的复杂性面前却失效了。
这种情况在物流领域很常见。Lumenalta 2025 年的一项研究发现，该行业近 46% 的人工智能试点项目在投入生产前就被放弃，主要原因是基础设施和韧性方面的不足。这些发现表明，问题的关键不在于人工智能能否优化供应链，而在于企业是否具备必要的治理、资源和数据准备，以大规模地支持人工智能的应用。
即使试点项目在受控环境下取得成功，也无法保证其在企业范围内获得成功。试点项目通常依赖于干净的数据集和专用基础设施，而这些在生产环境中往往难以实现。因此，物流供应商和其他企业必须投资建设稳健的数据管道、完善的治理机制和切实可行的规划，才能确保人工智能项目在实验室之外也能取得实际成果。否则，那些前景看好的试点项目很可能沦为代价高昂、永远无法全面部署的实验。
05
创意机构工作流程不匹配
数字营销机构也迅速采用了生成式人工智能，旨在加速文本、图像和营销素材等内容的制作。他们期望获得更快的周转时间、更低的成本和更高的创意产出。这些目标使得人工智能的应用看起来简单易行且极具效益。
然而，实际情况却更为复杂。尽管人工智能能够快速生成草稿和效果图，但输出结果往往需要大量的人工编辑才能达到客户标准。因此，这项技术非但没有减轻工作量，反而增加了额外的审核环节。与此同时，由于团队感到受到机器生成模板的束缚而非从中汲取灵感，创造力也受到了影响。随着时间的推移，员工士气下降，客户也注意到作品的原创性和质量有所下降。
这些经验反映了更广泛的行业趋势。Gartner预测，到2025年，大约一半的生成式人工智能项目将在概念验证阶段后被放弃，主要原因是工作流程不匹配和目标不明确。这表明问题不在于人工智能的创造力，而在于未能将其有效地整合到现有工作流程中。
仅仅为了追求新奇而使用人工智能（有时被称为“人工智能作秀”）会降低效率、打击士气，最终令客户失望。当人工智能辅助而非取代人类创造力时，它才能真正创造价值。合理运用人工智能有助于团队在保持质量和原创性的同时，加快日常任务的完成速度。
生成式人工智能试点项目中反复出现的挑战
通过对这五个案例研究的分析，我们可以清晰地看到生成式人工智能项目失败的根本原因。其中一个主要因素是高估了人工智能的能力，导致组织机构设定了不切实际的期望。如果没有适当的治理和人工监督，诸如幻觉、不安全输出和违规行为等错误就可能得不到纠正。
另一个常见的挑战是概念验证成功与企业级部署之间存在差距。人工智能的规模化应用会带来技术、运营和工作流程方面的复杂性，而许多组织往往低估了这些复杂性。与现有流程的不匹配不仅不会提高生产力，反而会进一步降低生产力，而且预期的投资回报也可能无法实现。
这些例子表明，失败很少源于技术本身，而是源于组织如何规划、实施和管理人工智能项目。认识到这些反复出现的挑战对于制定更有效的策略以及提高人工智能成功且可扩展应用的可能性至关重要。
总结
生成式人工智能试点项目的高失败率对企业领导者来说是一个警示信号。仅仅拥有先进技术并不能保证产生有意义的影响。大多数失败是由于战略规划薄弱、基础设施不足以及与现有工作流程整合不佳造成的。忽视这些因素的组织将面临反复犯错且代价高昂的风险。
为了提升成效，企业应优先考虑稳健的数据管理、透明的治理以及人为干预的监督，以减少错误。成功扩展人工智能规模需要围绕基础设施、成本和运营挑战制定切实可行的计划。与高风险的面向客户的应用相比，企业初期应专注于内部后台用例，这样才能在最大限度降低失败风险的同时，获得可衡量的收益。
此外，有效应用人工智能取决于将工具以支持人类工作的方式嵌入工作流程。通过设定明确的目标、系统地衡量结果并保持严密的监督，企业可以将少数成功的试点项目复制并推广。从过去的失败中吸取教训至关重要，这能使人工智能成为可靠的工具，带来切实的业务改进，而不是反复令人失望的根源。
2025-11-03
2025-10-31
2025-10-30
