<p>关于人工智能的主流叙述常常描绘出无缝集成和即时变革力量的画面。然而，正如 Super.ai 的首席执行官 Nathaniel Whittemore 在最近的一次采访中所阐明的，许多组织的现实是难以超越试点项目，以获得切实的、持续的价值。他强调，真正的挑战不仅仅在于获取强大的 AI 模型，而在于应对实施的 “最后一公里”，在这一过程中，数据、工作流程和人力整合的复杂性常常会使有前景的计划偏离轨道。</p>
<p>Whittemore 在与 Super.ai 的采访者交谈时，提供了关于 AI 采用的实际情况的务实视角，基于他领导一家 AI 解决方案公司的经验，并通过他受欢迎的每日简报观察更广泛的行业。他的见解集中在阻碍广泛 AI 成功的关键瓶颈上，特别是对于大型企业以及那些超越理论应用进入生产环境的企业。谈话强调，尽管基础模型使得 AI 能力的获取变得更加民主化，但将其用于特定商业成果的路径仍然充满了重大且常常被低估的障碍。</p>
<p>Whittemore 的一个深刻见解是 AI 实施中普遍存在的 “最后一公里” 问题。组织经常发现自己陷入概念验证的循环，无法将 AI 解决方案扩展到其核心运营中。这并不是技术本身的失败，而是将 AI 集成到现有系统、工作流程和人力过程中的复杂要求的反映。Whittemore 观察到：“最困难的部分不是构建模型，而是获取数据并以实际驱动价值的方式将其投入生产。” 他揭示了企业 AI 的一个基本真相：潜力与实际应用之间的差距对许多公司来说代表着重大的投资风险。</p>
<p>Whittemore 认为，这一最后一公里挑战的核心在于数据。尽管大型语言模型和其他基础 AI 取得了进展，但绝大多数现实世界的商业问题需要高度特定、高质量且通常是人工标注的数据。这些数据很少是完美的；它们往往是孤立的、不一致的，并且需要大量的准备工作——这一过程既耗时又昂贵。公司们始终低估了收集、清理、注释和管理必要数据以训练和微调 AI 模型所需的努力和基础设施。这是一项巨大的任务。</p>
<p>此外，Whittemore 强调，成功的 AI 实施根本上是一个工作流程问题，而不仅仅是技术问题。有效部署 AI 需要深入理解人类团队的运作，识别具体的痛点，然后设计出增强而非简单替代人类能力的解决方案。“人机协作” AI 的概念，即将人类智能战略性地整合到自动化过程中，变得至关重要。这种协作方法确保了准确性，处理边缘案例，并在组织内部建立信任，促进采纳而非抵制。</p>
<p>对于创始人、风险投资家和 AI 专业人士来说，影响是显而易见的：市场正在从单纯的算法能力成熟，转向需求实用的、以结果为导向的解决方案。在没有明确的数据准备、工作流程集成和以人为本的设计策略的情况下投资 AI，越来越可能导致挫败感。Whittemore 的公司 Super.ai 直接应对这些挑战，提供管理数据操作和工作流程自动化平台，强调市场对能够弥合前沿 AI 研究与运营现实之间鸿沟的合作伙伴的需求。他表示：“许多公司只是需要帮助来准备他们的数据并将 AI 集成到现有系统中。” 这突显了对实用、动手支持的持久需求。关注点必须从单纯构建 AI 转向成功部署和管理它在复杂组织生态系统中的应用。</p>

<p>Nathaniel Whittemore，Super.ai 的首席执行官，讨论了人工智能实施的挑战，强调了 “最后一公里” 问题，即组织在将人工智能整合到核心运营中时所面临的困难。他指出需要高质量的数据和工作流程整合，提倡 “人机协作” 的人工智能以增强人类能力。Whittemore 强调了实用的、以结果为导向的人工智能解决方案的重要性，以及像 Super.ai 这样的公司在弥合人工智能研究与运营现实之间的差距所发挥的作用</p>

<p>The prevailing narrative surrounding artificial intelligence often paints a picture of seamless integration and immediate, transformative power. Yet, as Nathaniel Whittemore, CEO of Super.ai and host of the AI Daily Brief, elucidates in a recent interview, the reality for many organizations is a struggle to move beyond pilot projects to derive tangible, sustained value. He highlights that the true challenge isn’t merely accessing powerful AI models, but rather in navigating the “last mile” of implementation, where the complexities of data, workflow, and human integration often derail promising initiatives.</p>
<div class="lb-trans"><p>关于人工智能的主流叙述常常描绘出无缝集成和即时变革力量的画面。然而，正如 Super.ai 的首席执行官 Nathaniel Whittemore 在最近的一次采访中所阐明的，许多组织的现实是难以超越试点项目，以获得切实的、持续的价值。他强调，真正的挑战不仅仅在于获取强大的 AI 模型，而在于应对实施的 “最后一公里”，在这一过程中，数据、工作流程和人力整合的复杂性常常会使有前景的计划偏离轨道。</p>
</div><p>Whittemore, speaking with an interviewer from Super.ai, offered a grounded perspective on the practicalities of AI adoption, drawing from his vantage point leading an AI solutions company and observing the broader industry through his popular daily brief. His insights centered on the critical bottlenecks preventing widespread AI success, particularly for large enterprises and those venturing beyond theoretical applications into production environments. The conversation underscored that while foundational models have democratized access to AI capabilities, the path to leveraging them for specific business outcomes remains fraught with significant, often underestimated, hurdles.</p>
<div class="lb-trans"><p>Whittemore 在与 Super.ai 的采访者交谈时，提供了关于 AI 采用的实际情况的务实视角，基于他领导一家 AI 解决方案公司的经验，并通过他受欢迎的每日简报观察更广泛的行业。他的见解集中在阻碍广泛 AI 成功的关键瓶颈上，特别是对于大型企业以及那些超越理论应用进入生产环境的企业。谈话强调，尽管基础模型使得 AI 能力的获取变得更加民主化，但将其用于特定商业成果的路径仍然充满了重大且常常被低估的障碍。</p>
</div><p>One of the most profound insights from Whittemore is the pervasive “last mile” problem in AI implementation. Organizations frequently find themselves stuck in a cycle of proof-of-concepts, unable to scale AI solutions into their core operations. This isn’t a failure of the technology itself, but rather a reflection of the intricate demands of integrating AI into existing systems, workflows, and human processes. “The hardest part is not building the model, it’s getting the data and getting it into production in a way that actually drives value,” Whittemore observed, cutting through the hype to reveal a fundamental truth about enterprise AI. This gap between potential and practical application represents a significant investment risk for many companies.</p>
<div class="lb-trans"><p>Whittemore 的一个深刻见解是 AI 实施中普遍存在的 “最后一公里” 问题。组织经常发现自己陷入概念验证的循环，无法将 AI 解决方案扩展到其核心运营中。这并不是技术本身的失败，而是将 AI 集成到现有系统、工作流程和人力过程中的复杂要求的反映。Whittemore 观察到：“最困难的部分不是构建模型，而是获取数据并以实际驱动价值的方式将其投入生产。” 他揭示了企业 AI 的一个基本真相：潜力与实际应用之间的差距对许多公司来说代表着重大的投资风险。</p>
</div><p>The core of this last mile challenge, Whittemore argues, lies in data. Despite advancements in large language models and other foundational AI, the vast majority of real-world business problems require highly specific, high-quality, and often human-labeled data. This data is rarely pristine; it’s often siloed, inconsistent, and requires extensive preparation—a process that is both time-consuming and expensive. Companies consistently underestimate the effort and infrastructure required to collect, clean, annotate, and manage the data necessary to train and fine-tune AI models for their unique contexts. It is a monumental undertaking.</p>
<div class="lb-trans"><p>Whittemore 认为，这一最后一公里挑战的核心在于数据。尽管大型语言模型和其他基础 AI 取得了进展，但绝大多数现实世界的商业问题需要高度特定、高质量且通常是人工标注的数据。这些数据很少是完美的；它们往往是孤立的、不一致的，并且需要大量的准备工作——这一过程既耗时又昂贵。公司们始终低估了收集、清理、注释和管理必要数据以训练和微调 AI 模型所需的努力和基础设施。这是一项巨大的任务。</p>
</div><p>Furthermore, Whittemore emphasized that successful AI implementation is fundamentally a workflow problem, not solely a technological one. Deploying AI effectively necessitates a deep understanding of how human teams operate, identifying specific pain points, and then designing solutions that augment, rather than simply replace, human capabilities. The concept of “human-in-the-loop” AI, where human intelligence is strategically integrated into automated processes, becomes critical. This collaborative approach ensures accuracy, handles edge cases, and builds trust within the organization, fostering adoption rather than resistance.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，Whittemore 强调，成功的 AI 实施根本上是一个工作流程问题，而不仅仅是技术问题。有效部署 AI 需要深入理解人类团队的运作，识别具体的痛点，然后设计出增强而非简单替代人类能力的解决方案。“人机协作” AI 的概念，即将人类智能战略性地整合到自动化过程中，变得至关重要。这种协作方法确保了准确性，处理边缘案例，并在组织内部建立信任，促进采纳而非抵制。</p>
</div><p>The implications for founders, VCs, and AI professionals are clear: the market is maturing beyond raw algorithmic power to demand practical, outcome-driven solutions. Investing in AI without a clear strategy for data preparation, workflow integration, and human-centric design is increasingly a recipe for frustration. Whittemore’s company, Super.ai, directly addresses these challenges by providing managed data operations and workflow automation platforms, underscoring the market’s need for partners who can bridge the chasm between cutting-edge AI research and operational reality. “A lot of companies just need help getting their data ready and integrating AI into their existing systems,” he stated, highlighting the enduring demand for practical, hands-on support. The focus must shift from merely building AI to successfully deploying and managing it within complex organizational ecosystems.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于创始人、风险投资家和 AI 专业人士来说，影响是显而易见的：市场正在从单纯的算法能力成熟，转向需求实用的、以结果为导向的解决方案。在没有明确的数据准备、工作流程集成和以人为本的设计策略的情况下投资 AI，越来越可能导致挫败感。Whittemore 的公司 Super.ai 直接应对这些挑战，提供管理数据操作和工作流程自动化平台，强调市场对能够弥合前沿 AI 研究与运营现实之间鸿沟的合作伙伴的需求。他表示：“许多公司只是需要帮助来准备他们的数据并将 AI 集成到现有系统中。” 这突显了对实用、动手支持的持久需求。关注点必须从单纯构建 AI 转向成功部署和管理它在复杂组织生态系统中的应用。</p>
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Bridging the AI Chasm: From Hype to Operational Reality

- Nathaniel Whittemore 指出，企业在 AI 应用中面临"最后一公里"问题。  
- 许多组织难以将 AI 从试点项目转变为核心运营，尤其是数据整合方面。  
- 实施成功需关注数据准备与团队协作，超越单纯的技术问题。

弥合人工智能的鸿沟：从炒作到实际运营