希望AI能够帮助节省成本并提高IT基础设施效率的技术领导者应该了解，只有28%的用例能够完全成功并提供投资回报。

根据Gartner的最新数据，IT基础设施和运营领域中，每五个AI项目中就有一个完全失败。

该机构对782名IT基础设施和运营管理人员进行的调研（于去年11月和12月进行）发现，57%的管理人员在其领域应用AI时至少经历过一次失败。

Gartner研究总监Melanie Freeze表示，许多AI项目失败是因为期望不切实际。

"他们认为AI会立即自动化复杂任务、降低成本或解决长期存在的运营问题，"她说，"当期望设定不现实且结果没有快速出现时，信心就会下降，项目就会停滞。"

"20%的失败率主要由过于雄心勃勃或范围界定不当的AI项目推动。不适合组织运营的AI根本无法带来投资回报。"

Gartner发现，IT基础设施和运营领导者最常在自动修复、自愈基础设施以及智能体主导的系统内部和系统间工作流管理方面观察到AI失败。

在面临挫折的IT基础设施和运营领导者中，38%的人表示持续的技能差距继续阻碍AI的成功。同样比例的受访者将数据质量差或数据可用性有限作为AI项目失败的直接原因。

研究发现，技术管理人员在技术更加成熟的领域更容易成功，比如将生成式AI应用于IT服务管理和云运营，53%的IT基础设施和运营领导者在这些领域报告了成功。

然而，在为技术基础设施中的AI应用获得资金支持方面存在挑战。Freeze说："许多AI项目仍由各个业务部门单独资助。然而，随着AI基础设施支出持续上升，CEO和CFO需要在制定资助标准和批准重大投资方面发挥更积极的作用。"

这些发现出现在企业难以证明AI支出合理性的背景下。今年2月，一项针对美国、英国、德国和澳大利亚近6000名企业高管的调查发现，超过80%的受访者在就业或生产力方面没有察觉到AI的明显影响，尽管69%的企业目前使用某种形式的AI。

另一项由Dataiku委托Harris Poll进行的研究发现，技术领导者将在2026年面临展示AI投资回报的压力：98%的受访者表示董事会要求展示投资回报的压力越来越大，而71%接受调查的首席信息官认为，如果在上半年结束前没有达到目标，他们的AI预算可能会面临削减或冻结。

Q&A

Q1：AI基础设施项目的成功率有多高？

A：根据Gartner的调研数据显示，只有28%的AI基础设施项目能够完全成功并提供投资回报。每五个AI项目中就有一个完全失败，57%的IT基础设施和运营管理人员在应用AI时至少经历过一次失败。

Q2：为什么AI基础设施项目失败率这么高？

A：主要原因包括期望不切实际，认为AI会立即解决复杂问题；项目过于雄心勃勃或范围界定不当；持续的技能差距；以及数据质量差或数据可用性有限。38%的领导者将技能差距和数据质量问题作为失败的直接原因。

Q3：哪些AI应用领域相对更容易成功？

A：技术更加成熟的领域成功率更高，比如将生成式AI应用于IT服务管理和云运营，53%的IT基础设施和运营领导者在这些领域报告了成功。相比之下，自动修复、自愈基础设施等领域失败率较高。