要在AI转型中生存，领导者必须推动员工超越实验阶段，将人类规模团队转变为机器规模引擎。

这正是智能体数据团队Maia为当今数据领导者所赋能的。下面，Matillion首席执行官Matthew Scullion探讨了为什么好奇心而非技术将决定谁能在AI时代获胜。

每隔几十年，科技行业都会承诺一场革命。有些，如互联网、移动和云计算，从根本上改写了商业规则。其他的，如VR和元宇宙，很大程度上只是口号而已。

AI不仅仅是另一个技术周期；它是数字工业革命，是一个范式转换。

正如蒸汽机用机械动力取代了体力劳动一样，AI正在用智能劳动取代手动认知任务。我们正在走出混乱提示和半成品集成的原始阶段，当这项技术成为从销售到工程等各个部门的无形基础设施时，这种颠覆将像从煤炭到电力的转变一样深刻。

尽管有大量报道、投资和炒作，我相信我们仍然严重低估了AI的影响力和潜力。

目前，"炒作周期"正在如火如荼地进行。每个人都在跟风，但报告显示95%的生成式AI项目未能带来商业价值。这并不是技术弱点的标志，而是可预测的采用阶段。这种情况每次都会发生。首先，我们都在谈论它，然后我们都过度投资。接着我们感到失望并宣布它已死。然后它悄悄地重新连接世界。

历史奖励那些能够看穿所谓炒作周期各个阶段的人。在90年代末，怀疑论者声称没有人会在网上买车或度假；我记得自己与企业进行过这样的对话！今天，特斯拉和Booking.com等公司已经将这种怀疑转化为主导地位。今天蓬勃发展的组织将是那些拒绝在"幻灭低谷"中徘徊的组织。

关键在于AI采用不是技术问题；它是人类行为问题。

根据我的观察，存在一个可预测的分化：

顶部10-20%（AI原生用户）：这些人积极投入。他们使用工具自动化输出，本质上通过管理数字团队获得晋升。他们好奇，想要探索这项技术如何改变他们工作、生活和娱乐的各个方面。他们是你公司的未来。

底部10-20%（落后否认者）：这些人选择退出，希望趋势会过去。在AI能够处理80%角色工作的世界里，这些职位本质上是短暂的。

中间60-80%（套利者）：这里是竞争优势胜负的关键。

作为个人，我们的工作是避免成为那60-80%。作为领导者，我们的使命是通过激励、期望，是的，有时是压力，将中间80%向上推动。技术采用从来不是纯技术性的。它是社会学的，是人类行为。你必须创造一个心理上安全尝试而不尝试就不安全的环境。你必须消除尝试的恐惧并鼓励好奇心。

我们亲身经历了这一点，看到全球组织使用Matillion的Maia——一个智能体AI数据团队，能够自主规划、推理和执行复杂的生产级数据工作流。与仅支持单一查询的标准副驾驶不同，Maia执行端到端任务——如摄取、转换和自动化管道故障排除——以机器规模将业务请求转化为现实。

一些全球最大的组织正在看到巨大成果——将复杂的API构建从几周缩短到几小时，或在几小时内解决长达数月的管道阻塞。通过处理重复、繁重的工作，Maia是一个力量倍增器，让人类工程师专注于高影响力创新，同时将数据路线图加速高达50倍。

更大的图景：AI是炒作吗？不。它是工业革命，只是数字化了。而且它就在这里。关键抑制因素不是技术，而是态度。

未来属于好奇的人。

Q&A

Q1：Maia是什么？它有什么能力？

A：Maia是Matillion公司开发的智能体AI数据团队，能够自主规划、推理和执行复杂的生产级数据工作流。与仅支持单一查询的标准副驾驶不同，Maia可以执行端到端任务，包括数据摄取、转换和自动化管道故障排除，以机器规模将业务请求转化为现实。

Q2：AI技术采用的主要障碍是什么？

A：AI采用不是技术问题，而是人类行为问题。关键抑制因素是态度而非技术本身。领导者需要创造一个心理上安全尝试AI而不尝试就不安全的环境，通过激励、期望和压力推动员工从实验阶段向实际应用转变。

Q3：为什么说95%的生成式AI项目会失败？

A：95%的生成式AI项目未能带来商业价值，这并不是技术弱点的标志，而是可预测的技术采用阶段。这是"炒作周期"的正常现象：人们先谈论技术，然后过度投资，接着失望并宣布技术失败，最后技术悄悄重新连接世界。历史奖励那些能看穿炒作周期的人。