亚特兰大，乔治亚州，2026年7月28日（环球新闻）——在麻省理工学院的研究报告显示95%的生成性人工智能试点未能提供可衡量的价值后一年，Aptean的最新国际研究指出主要原因：通用人工智能缺乏企业所需的相关性和准确性。调查还揭示了“影子人工智能”工具的兴起、对加强治理的需求以及对人工智能解决方案长期影响的持续乐观。 使用行业特定人工智能的理由 Aptean的2026年人工智能研究发现，在过去一年中，使用垂直行业特定人工智能的公司在八项运营关键绩效指标中的七项上表现优于仅依赖通用工具的公司。“77%的领导者告诉我们，通用人工智能根本无法处理他们运营的复杂性。这不是对技术的批评，而是设计上的不匹配，”Aptean首席执行官TVN Reddy表示。“一个通用模型不了解你的业务、合规规则或你所在行业的成功标准。而专门构建的人工智能则知道这些，这常常是成功与失败之间的区别。” 调查受访者明确表示他们希望获得为特定行业或职能量身定制的垂直人工智能解决方案，其训练数据、术语和合规规则特定于该领域。88%的领导者表示行业特定的专用人工智能对他们的业务至关重要或非常重要。当被问及为什么偏好行业特定解决方案时，引用的前三个理由是与现有系统集成更容易、输出更相关且更准确，以及来自了解其行业的供应商的更好战略指导。