随着CIO面临成功实施AI项目的巨大压力，他们正面临一个严峻现实：只有5%到20%的AI试点最终能实现高影响力的企业级部署，产生真正可衡量的价值。

对于期望将AI实验扩展至整个组织的CIO而言，惨淡的投资回报前景似乎是一个难以逾越的障碍。事实上，到2025年底，企业将在概念验证阶段就放弃30%的生成式AI项目。

AI实施专家将这一现象称为"学习"或"运营化"鸿沟，指的是从初期实验转向可持续规模化影响的挑战。但并非每个AI试点都注定要被孤立，CIO也不应因担心无法产生投资回报而避免启动新的AI项目。

相反，通过结合前瞻性系统集成规划、强大的治理原则和互操作性框架，CIO能更成功地将AI试点推向更广泛的部署。

可扩展性始于设计

避免AI试点停滞的关键是将其视为长期愿景的初始组成部分，而非孤立的实验。设计可成功扩展的AI试点有四个关键原则：

第一，从生产级数据开始。即使是试点项目，也应为AI项目提供生产级数据基础，而非精心挑选的样本摘要。虽然这可能需要更多前期工作，但在强大、完整的数据上运行AI工具将更快证明其是否能在整个公司范围内扩展。CIO可建立具有适当质量检查和治理的数据流入流程，使模型可重新训练并持续监控。

第二，在可扩展的计算基础设施上运行试点。不要为AI试点提供孤立工具，然后期望其顺利过渡到公司级运营。确保任何AI试点从第一天起就使用可扩展的计算和存储资源。无论是通过基于云的技术加速器还是企业级数据层实现，解决方案都必须设置为在采用增加时处理现实工作负载。

第三，在测试前建立系统集成计划。如果试点在真空中运行，一旦在组织中释放就注定失败。将AI工作流集成到ERP、CRM或供应链管理等核心平台中，确保输出直接流向业务流程，实现更快更明智的决策。对于CIO而言，这意味着API、中间件和安全控制必须在试点阶段而非之后进行整理。

第四，实施AI健康和工作流实践。为确保企业就绪而非仅仅是技术能力，组织应实施操作规程，如MLOps实践来监控模型效能和漂移、CI/CD管道进行快速迭代、基于角色的访问控制确保合规性。采用这些原则创建试点策略可最小化返工，缩短投资回报时间，并提供从概念验证到扩展的清晰方向。

然而，成功地在组织中扩展AI试点需要的不仅仅是强大的设计和技术支持。

治理可成为驱动力而非限制

治理经常被指责为创新的障碍，但实际上可以建立信任、消除障碍，在降低风险的同时快速扩展多个AI试点。

例如，自动化跟踪和审计日志不仅作为项目文档的有用形式，更确保每个实验都有数据源、模型版本和性能结果的清晰记录。自动化跟踪和审计日志使复制结果、比较方法和快速决定哪些试点值得扩展变得更容易。

强大的治理还可通过用自动化政策检查替代手动审查周期来减少瓶颈，这些检查执行与数据隐私关注、模型偏见测试或行业标准合规相关的规则。因此，项目在满足监管和道德标准的同时推进得更快。集中式仪表板和元数据目录还为领导层提供试点的可见性，为他们提供基于测量影响而非轶事成功故事来优先分配资源所需的数据。

治理最终是信任建设者，因为当业务利益相关者知道结果可以被审计和解释时，他们对AI更加兴奋。有了正确的AI试点设计和治理，最后一步是让一切协同工作。

互操作性促进AI工具的长期使用

互操作性对于创建能基于变化需求快速发展的AI试点至关重要，同时避免那些陷入昂贵返工阶段、单一用例或供应商瓶颈的试点。

在实践中，CIO可以构建具有模块化API和数据连接器的试点，允许团队以标准化方式展示和探索AI能力，并为不同业务单元插入最适合的工具扫清道路，同时消除从头重写工作流的需要。

同样重要的是共享数据方法。CIO可以在数据湖或数据结构上构建公共层，而非让每个公司部门创建自己的孤立数据管道，确保所有利益相关者都能访问一致的高质量信息。这最小化了重复并实现更快的扩展，因为新工具或模型可以利用相同的可信数据存储库。

通过将互操作性放在首位，CIO将赋予业务单元选择符合其需求的AI解决方案的灵活性，同时维护可扩展、安全且面向未来的连贯IT架构。

AI加速需要IT现代化

成功AI实施的所有这些因素——设计、治理和互操作性——在没有强大IT系统支撑的情况下都会失败。为有效扩展AI项目，组织必须创建能在其所有部门和业务单元中放大AI影响的基础设施。

采用最佳计算和存储策略将使AI项目能在真实业务数据上运行，同时进行反映日常操作的压力测试。没有这个基础，试点经常在孤立中表现出色，但在规模扩大时难以证明价值。

除了设备升级，增强的ERP系统将通过将试点直接连接到财务、供应链和人力资源等关键业务工作流中提供重要功能。这种更深层的集成允许既测试技术是否有效，又测试其如何为底线做出贡献。

有了正确的技术基础、系统集成计划和监督，CIO可以构建能从一次性实验跃升为与公司增长和效率直接相关的企业级运营标准的AI试点。

Q&A

Q1：AI试点成功率为什么这么低？

A：目前只有5%到20%的AI试点能实现企业级部署，主要原因是存在"运营化鸿沟"，即从初期实验转向可持续规模化影响面临挑战。许多试点项目缺乏生产级数据基础、可扩展基础设施和系统集成规划。

Q2：如何设计可成功扩展的AI试点？

A：有四个关键原则：使用生产级数据而非样本数据、在可扩展计算基础设施上运行、建立系统集成计划将AI工作流集成到核心平台、实施MLOps等AI健康和工作流实践确保企业就绪。

Q3：治理在AI试点扩展中起什么作用？

A：治理不是创新障碍而是驱动力。通过自动化跟踪和审计日志记录实验过程，用自动化政策检查替代手动审查减少瓶颈，提供集中式仪表板增加透明度，最终建立业务利益相关者对AI的信任。