Gartner的最新研究发现，45%的高成熟度企业已经让他们的AI项目持续运行了三年以上，而成熟度较低的企业中，这一比例仅为20%。这背后的原因值得深入探讨。

高成熟度企业在AI项目上取得长期成功的关键在于，他们非常注重项目的实际价值和技术可行性。这些企业会精心挑选那些既能带来显著业务价值，又在技术上切实可行的AI项目。同时，他们还建立了完善的治理结构和工程实践，确保项目能够顺利推进并持续优化。

不过，无论企业的AI成熟度如何，数据的可用性和质量始终是实施AI过程中的一大难题。数据显示，34%的低成熟度企业领导者和29%的高成熟度企业领导者都将数据可用性和质量视为实施AI的主要挑战之一。此外，高成熟度企业中有48%的领导者认为安全威胁是实施AI的三大障碍之一，而在成熟度较低的组织中，37%的领导者表示缺乏合适的应用场景是其面临的最大挑战。

为了更好地应对这些挑战并提升AI的使用效果，高成熟度企业采取了一些有效的策略。其中，建立指标是关键之一。调查显示，63%的高成熟度企业领导者会定期对AI项目的效益进行量化分析，并通过多维度指标评估项目的成功程度。这种数据驱动的方法不仅有助于持续改进AI项目，还能确保项目与企业的整体战略保持一致。

此外，高成熟度企业还通过任命专门的AI负责人来推动AI创新和构建AI基础设施。91%的高成熟度企业领导者表示，他们已经任命了专门的AI负责人，其职责包括优先推动AI创新、交付AI基础设施、建立AI组织和团队以及设计AI架构。这种明确的职责分配有助于集中资源，提高企业内部的一致性和效率。

近60%的高成熟度企业领导者表示，他们已经通过整合AI战略、治理、数据和基础设施能力来提升企业的整体效率。这种整合性的管理策略需要由专门的AI团队来执行，以确保AI资源和项目的有效管理。

调查还发现，57%的高成熟度企业业务部门信任并准备使用新的AI解决方案，而低成熟度企业的这一比例仅为14%。信任是推动AI项目成功的关键因素之一，而建立信任的第一步是确保AI解决方案能够真正创造价值。

总之，高成熟度企业通过精心挑选项目、建立指标、任命AI负责人以及整合AI战略等措施，成功地将AI项目长期化并实现了显著的业务价值。这些实践为其他企业提供了宝贵的借鉴，帮助它们在AI的道路上走得更远、更稳。