根据麻省理工学院（MIT）的一项研究，尽管许多公司正争相将各类人工智能工具引入运营流程，但绝大多数试点项目最终都以失败告终。《财富》杂志报道称，其中95%的项目未能达到预期绩效目标，原因并非人工智能模型本身失效，而是像ChatGPT这类通用型人工智能工具无法适配企业环境中既定的工作流程。
研究报告指出，仅有“约5%的人工智能试点项目能实现快速收入增长”，绝大多数项目陷入停滞状态，对利润“几乎未产生可衡量的影响”。该结论基于对150场访谈、350名员工的问卷调查以及300个公开人工智能部署案例的分析。
剩余5%的成功案例与其他项目的区别在于其专注性与执行力。麻省理工学院研究员、报告主要作者阿迪亚·查拉帕利表示：“部分大型企业的试点项目和年轻初创公司在生成式人工智能应用方面表现卓越，因为他们精准锁定一个痛点，高效执行，并与工具使用方建立智慧型合作伙伴关系。”
许多应用人工智能的组织机构还存在目标设定错位的问题。研究显示，人工智能在后台自动化领域效能最为突出——即接管企业常外包的行政性与重复性任务。然而据报道，超过半数的人工智能项目资金被投入销售与营销部门，而这些领域恰恰最需要人性化触达，毕竟当前多数采购决策者仍是人类而非机器。
研究发现，采用专业人工智能供应商服务的项目成功率高达三分之二，而自主开发工具的预期达成率仅为三分之一。尽管如此，金融、医疗等强监管领域的企业仍倾向于自建人工智能程序，很可能是为降低监管风险——一旦发生人工智能泄露隐私信息事件（此类情况曾有先例），造成的损害将尤为严重。
该研究还涉及人工智能对劳动力的影响。虽然目前尚未出现人工智能导致的大规模裁员，但企业正在减少员工离职后空缺岗位的补充，这种现象在客服与行政等通常被外包的初级岗位中最为显著。这或许印证了包括Anthropic公司达里奥·阿莫迪与福特汽车吉姆·法利在内的多位首席执行官警告：人工智能可能在五年内淘汰半数初级白领岗位。
