当组织开始尝试生成人工智能时，他们常常忽视其变革性及其带来的操作挑战。负责人工智能的 IT 领导者可以按照本研究中的五个步骤来试点生成式人工智能并开始交付业务价值。
主要发现
最成功的试点侧重于展示商业潜力，而不是技术可行性。组织倾向于进行技术试点，只是简单地证明可以用生成式AI构建一些东西，从而只会导致渐进式改进，而忽略了该技术的变革潜力。
由于该技术的广泛性和新兴性，IT 领导者很难确定有影响力的生成式 AI用例并确定其优先级。
成熟的人工智能组织会让业务合作伙伴和软件工程师作为其人工智能项目和试点团队的关键成员。
与传统人工智能项目相比，生成式AI可以实现更快的开发周期。因此，生成式AI试点需要一个精益的创新周期——简短的实验来测试该技术如何增加战略价值——同时减轻生成式AI带来的潜在风险。
生成式AI试点的成功需要快速测试、改进，并且通常需要消除对业务价值没有预期影响的用例。
在当前的IT领域，生成式人工智能（Generative AI）正逐渐成为推动业务创新的重要力量。Gartner的研究报告《如何试点生成式AI》提供了对于企业如何有效地利用这一技术进行试点项目和创造业务价值的指导。以下是对该研究内容的详细解析：
生成式AI是一种能够创造新颖内容的人工智能技术，如文本、图像、音频或代码。它通过学习大量数据，能够自动生成类似的数据，从而展现出强大的创造力。然而，企业在初次尝试生成式AI时，往往过于关注技术的可行性，而忽视了其可能带来的业务变革。
1. **聚焦商业潜力而非技术可行性**：成功的生成式AI试点项目应该着重展示如何通过AI技术提升业务效益，而非仅仅验证技术本身是否可行。企业应关注如何将生成式AI应用于解决实际业务问题，以创造显著的商业价值。
2. **识别和优先考虑有影响力的用例**：由于生成式AI技术的广泛性和新兴性，IT领导者需要与业务部门紧密合作，找出最具潜力的应用场景。这需要对技术的潜力有深刻理解，同时考虑其对企业现有流程和模式的潜在影响。
3. **建立跨职能团队**：成熟的AI组织会把业务合作伙伴和软件工程师纳入项目团队，确保从一开始就结合业务需求和技术实现进行规划。这种跨领域的协作能更好地推动生成式AI的应用，确保项目不仅技术上可行，而且符合业务需求。
4. **快速迭代和风险管理**：生成式AI项目通常具有较短的开发周期，这意味着试点需要采用敏捷的创新方法，进行短期实验来探索技术的商业价值。同时，企业必须密切关注潜在风险，及时调整和优化，避免投入无益于业务增长的项目。
5. **评估和调整**：生成式AI试点的成功不仅在于实施，更在于持续的反馈和改进。企业应设定明确的指标来衡量每个用例的效果，及时淘汰那些未能达到预期业务价值的项目，以保持试点的活力和效率。
Gartner的建议强调了生成式AI在企业应用中的策略性思考和务实执行。IT领导者应把握这一技术的发展趋势，以创新的视角和敏捷的方法来推动生成式AI在业务中的落地，从而实现真正的业务转型和增长。
