阿尼尔·潘坦吉（Anil Pantangi）是一位屡获殊荣的AI和产品领导者，曾在多家世界500强企业推动影响力重大的项目。
AI项目失败的真正原因
尽管投入巨资并拥有强大的技术支持，许多企业的AI计划难以取得成功。这种失败很少是由技术问题造成的，根本原因在于战略与执行之间存在持续的差距。这个差距恰好可以通过两个关键职能的协同工作来弥补：业务架构和产品管理。
常见的非技术性失败原因包括：
- 业务目标模糊：缺乏明确的AI解决方案目标
- 数据基础薄弱：低估高质量、可访问和良好治理数据的重要性
- 缺乏产品思维：将AI视为一次性实施而非持续进化的产品
- 缺少衡量框架：无法定义和追踪除技术模型准确性之外的成功指标
业务架构：战略蓝图
业务架构为重大计划提供企业层面的"为什么"和"是什么"。在AI领域，其作用是确保每项工作都建立在战略目标之上并为规模化设计。
业务架构师致力于将AI计划直接与公司的战略目标联系起来，回答"AI将在哪里为业务创造最大价值"这一关键问题。同时，通过提供组织的整体视图并绘制价值流和数据流，为数据治理、风险管理和系统集成奠定基础。
产品管理：价值引擎
产品管理提供迭代的、以客户为中心的执行引擎。产品经理的主要工作是定义和交付价值，确保每个功能从设计之初就能产生可量化评估的数据。
在产品管理中，核心原则是：每个功能在数据验证前都只是假设。这种实验思维在AI领域尤为重要。我们更倾向于让一个90%准确率的模型在安全环境中收集实际反馈，而不是让99.99%准确率的模型停留在实验室。
协同执行的实践应用
当业务架构和产品管理密切配合时，可以建立从高层战略到具体执行的直接联系。例如：
业务架构确定战略目标："通过个性化服务将客户流失率降低15%"。
产品管理则制定具体路线图："在第三季度，为早期采用者推出AI推荐引擎试点。"
领导者行动指南
对于企业领导者，建议采取以下策略：
- 提升角色地位：确保业务架构师和产品经理参与AI战略决策
- 统一规划原则：要求技术方案必须包含业务架构蓝图
- 注重成果导向：优先支持具有明确业务目标和渐进式实施方案的AI项目
AI的成功需要精心设计和管理。企业领导者应支持架构师和产品经理的协同工作，他们是实现可持续AI价值的关键推动力。