几个月来，人工智能领域的观察人士一直在引用麻省理工学院的一项研究，该研究发现95%的企业在生成式人工智能方面的投入没有获得投资回报。这项研究的流行似乎印证了许多业内人士的看法：人工智能难以实施，常常不可靠，而且具有足够的破坏性，足以颠覆业务流程，造成混乱。
这些担忧或许不无道理，但宾夕法尼亚大学沃顿商学院的一项新研究却让情况变得复杂起来。该研究发现，在衡量其生成式人工智能投入回报率的企业中，74%的企业已经获得了正回报，而且更多企业预计在未来两到三年内也将获得正回报。
“这些结果比我预期的要好得多，”沃顿商学院教授、该研究的作者之一斯特凡诺·蓬托尼本周在电话中告诉我。“人们发现这项技术非常强大。所以这并非炒作。”
沃顿商学院的研究结果更为积极，部分原因在于其考虑的应用案例范围更广。麻省理工学院的研究着眼于生成式人工智能试点项目能否投入生产并实现盈利，而沃顿商学院的研究则涵盖了多种应用场景，包括个人生产力、员工留任率和运营效率。
“我们的定义与麻省理工学院的报告截然不同，”蓬托尼说。“他们的定义要严格得多。”
沃顿商学院的研究并没有直接反驳麻省理工学院的报告，但它确实表明，科技行业推广生成式人工智能的过程并非一帆风顺。这只是众多关于这项新兴技术可行性的数据点之一。即便其结果较为积极，也表明其推广过程绝非一帆风顺。
例如，沃顿商学院的报告显示，这项技术的应用呈现参差不齐的趋势，一些行业对生成式人工智能的热情远高于其他行业。例如，在科技和电信行业的受访者中，88%的人表示他们从生成式人工智能技术中获得了至少中等程度的正面投资回报率，银行和金融行业的这一比例为83%。而在零售行业，只有54%的受访者表示他们迄今为止获得了正面的投资回报率。
研究还发现，不同层级的高管也持有不同看法。81%的副总裁及以上级别高管表示，他们从这项技术中看到了积极的投资回报率，而只有69%的经理或总监级别高管持相同观点。沃顿商学院的研究还发现，中层管理人员认为现在判断生成式人工智能是否具有投资回报率或仍处于试点阶段的可能性是副总裁及以上级别高管的两倍。
Puntoni表示：“在多个问题和多个指标中，我们经常看到高层领导对这些人工智能世代计划的反应比中层管理人员更为积极。”
规模较小的公司在运用生成式人工智能方面往往比大型公司表现更好。年收入超过20亿美元的公司中，只有57%表示迄今为止获得了正的投资回报率。Box首席执行官Aaron Levie 表示，这种差异与规模较小的公司能够更快地适应新技术有关。
“人工智能代理的输出量与你对工作流程的改变（或重置）程度直接相关，”莱维说。“小型公司显然更容易改变流程，或者从头开始。这对大型公司来说显然更难。”
沃顿商学院的这项研究是受访者自行填写的，这一点需要特别注意。研究对象为800多位来自美国公司（员工人数超过1000人，年收入超过5000万美元）的员工。该研究由沃顿商学院与GBK Collective合作完成，后者是一家提供人工智能咨询服务的公司。沃顿商学院支付了这项研究的费用。GBK Collective的合伙人杰里米·科斯特（Jeremy Korst）是该研究的作者之一，但他没有回复采访请求。
要想让生成式人工智能的繁荣持续下去，这项技术的最终用户必须看到明确的投资回报。否则，再多的基础设施投资也毫无意义。即便如此，生成式人工智能金融实验的回报也远未得到保证。“数字太大了，”蓬托尼说，“我无法断言这是否合理。”
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原文： https://www.bigtechnology.com/p/wait-are-74-of-businesses-actually