根据Gartner最新发布的调查报告，企业在IT基础设施中部署人工智能（AI）的成效远低于市场预期。在受访的782名IT基础设施与运营（I&O）管理人员中，仅有28%的人表示其AI项目获得了完全的投资回报（ROI）。
调查显示，五分之一的I&O AI项目最终以失败告终。此外，57%的受访者承认，他们在将AI应用于自身领域时至少经历过一次失败。
Gartner研究总监Melanie Freeze指出，许多AI项目夭折的主要原因是企业抱有不切实际的期望。她表示：“企业往往认为AI能立即实现复杂任务自动化、削减成本或解决长期存在的运营难题。当现实与预期出现落差，信心随之下降，项目便会停滞。”
项目失败的症结所在
Gartner的调研发现，I&O领域的AI失败案例多集中在自动修复、自我愈合基础设施以及代理驱动的工作流管理等场景。Freeze补充说，20%的失败率很大程度上源于项目目标过于宏大或范围定义不清。如果AI无法与企业的核心运营流程无缝衔接，就注定无法产生实际效益。
技术人才缺口是另一大阻碍。在遇到项目挫折的受访者中，38%的人将原因归咎于持续存在的技能短缺，同样比例的受访者指出，数据质量低劣或数据可用性受限是导致失败的直接因素。
尽管整体回报率不佳，但在技术相对成熟的领域，AI的应用仍取得了一定进展。数据显示，53%的I&O领导者在将生成式AI应用于IT服务管理（ITSM）和云运维时获得了成功。
目前，AI项目的资金来源仍存在挑战。Freeze观察到，许多AI项目主要由单一业务部门独立出资。随着AI基础设施支出的持续攀升，企业首席执行官（CEO）和首席财务官（CFO）必须在审批重大投资和制定资金标准方面发挥更积极的作用。
这一调查结果反映了当前企业在论证AI支出合理性方面的普遍困境。今年2月的一项针对美、英、德、澳四国近6000名高管的调查显示，尽管69%的企业已在使用某种形式的AI，但超过80%的受访者并未察觉到AI对就业或生产力产生明显影响。随着董事会要求展示投资回报的压力日益增大，若项目无法在今年上半年达到预期目标，许多首席信息官（CIO）面临着预算削减或冻结的风险。