AI 大洗牌：为什么大多数公司正在掉队
AI 的蜜月期已经结束。
多年来，各家公司纷纷涌向 ChatGPT 等工具。他们在基础设施上投入了数十亿美元。现在，重心正在转移。CEO 和 CFO 不再询问 AI 能做什么，而是询问 AI 能为利润带来什么。
McLean Forrester 的一份新白皮书解释了为什么许多公司无法看到成效。他们陷入了“试点陷阱”。他们启动了一些只能带来微小生产力提升的小型项目。由于缺乏集成，这些项目无法规模化。
若想取胜，你必须理解 AI 价值的三个层次。
横向 AI (Horizontal AI) 这包括 ChatGPT 等通用工具。它们在处理简单任务时表现良好。你可能会看到 5% 到 10% 的生产力提升。然而，当你需要特定的公司知识或复杂的推理时，这些工具就会失效。
混合 AI (Hybrid AI) 这是聪明的折中方案。它使用检索增强生成 (RAG) 技术。你可以将大模型连接到自己的内部数据、政策和客户文件。这种方法在无需承担构建新模型的高昂成本的情况下，提供了准确性。由于 AI 必须使用你的事实数据，因此它减少了错误。
垂直 AI (Vertical AI) 这是价值最高的地方。它是为你的特定工作流构建的定制智能层。
例如，银行使用横向 AI 来总结公开报告；而银行使用垂直 AI 来审核贷款申请、检查缺失文件并起草决策。这使 AI 从一个被动工具转变为一个主动的员工。
如何为 2027 年做好准备：
- 停止寻找最便宜的模型。要寻找针对你的特定问题能带来最高回报的解决方案。
- 修复你的数据基础设施。你的专有数据是你唯一的优势。如果你的数据很混乱，你的 AI 就会失败。
- 从混合 AI 开始。在转向复杂的垂直系统之前，先利用低风险项目来建立信任和专业知识。
- 优先考虑治理。监管正在加强。你必须管理数据隐私和偏见等风险，以保持竞争力。
赢家不会是预算最雄厚的公司，而是那些能将 AI 与其独特业务需求相结合的公司。
来源：https://dev.to/mcleanforresterllc/the-ai-reckoning-why-most-companies-are-getting-left-behind-175i