<p>關於人工智能的主流敍述常常描繪出無縫集成和即時變革力量的畫面。然而，正如 Super.ai 的首席執行官 Nathaniel Whittemore 在最近的一次採訪中所闡明的，許多組織的現實是難以超越試點項目，以獲得切實的、持續的價值。他強調，真正的挑戰不僅僅在於獲取強大的 AI 模型，而在於應對實施的 “最後一公里”，在這一過程中，數據、工作流程和人力整合的複雜性常常會使有前景的計劃偏離軌道。</p>
<p>Whittemore 在與 Super.ai 的採訪者交談時，提供了關於 AI 採用的實際情況的務實視角，基於他領導一家 AI 解決方案公司的經驗，並通過他受歡迎的每日簡報觀察更廣泛的行業。他的見解集中在阻礙廣泛 AI 成功的關鍵瓶頸上，特別是對於大型企業以及那些超越理論應用進入生產環境的企業。談話強調，儘管基礎模型使得 AI 能力的獲取變得更加民主化，但將其用於特定商業成果的路徑仍然充滿了重大且常常被低估的障礙。</p>
<p>Whittemore 的一個深刻見解是 AI 實施中普遍存在的 “最後一公里” 問題。組織經常發現自己陷入概念驗證的循環，無法將 AI 解決方案擴展到其核心運營中。這並不是技術本身的失敗，而是將 AI 集成到現有系統、工作流程和人力過程中的複雜要求的反映。Whittemore 觀察到：“最困難的部分不是構建模型，而是獲取數據並以實際驅動價值的方式將其投入生產。” 他揭示了企業 AI 的一個基本真相：潛力與實際應用之間的差距對許多公司來説代表着重大的投資風險。</p>
<p>Whittemore 認為，這一最後一公里挑戰的核心在於數據。儘管大型語言模型和其他基礎 AI 取得了進展，但絕大多數現實世界的商業問題需要高度特定、高質量且通常是人工標註的數據。這些數據很少是完美的；它們往往是孤立的、不一致的，並且需要大量的準備工作——這一過程既耗時又昂貴。公司們始終低估了收集、清理、註釋和管理必要數據以訓練和微調 AI 模型所需的努力和基礎設施。這是一項巨大的任務。</p>
<p>此外，Whittemore 強調，成功的 AI 實施根本上是一個工作流程問題，而不僅僅是技術問題。有效部署 AI 需要深入理解人類團隊的運作，識別具體的痛點，然後設計出增強而非簡單替代人類能力的解決方案。“人機協作” AI 的概念，即將人類智能戰略性地整合到自動化過程中，變得至關重要。這種協作方法確保了準確性，處理邊緣案例，並在組織內部建立信任，促進採納而非抵制。</p>
<p>對於創始人、風險投資家和 AI 專業人士來説，影響是顯而易見的：市場正在從單純的算法能力成熟，轉向需求實用的、以結果為導向的解決方案。在沒有明確的數據準備、工作流程集成和以人為本的設計策略的情況下投資 AI，越來越可能導致挫敗感。Whittemore 的公司 Super.ai 直接應對這些挑戰，提供管理數據操作和工作流程自動化平台，強調市場對能夠彌合前沿 AI 研究與運營現實之間鴻溝的合作伙伴的需求。他表示：“許多公司只是需要幫助來準備他們的數據並將 AI 集成到現有系統中。” 這突顯了對實用、動手支持的持久需求。關注點必須從單純構建 AI 轉向成功部署和管理它在複雜組織生態系統中的應用。</p>

<p>Nathaniel Whittemore，Super.ai 的首席執行官，討論了人工智能實施的挑戰，強調了 “最後一公里” 問題，即組織在將人工智能整合到核心運營中時所面臨的困難。他指出需要高質量的數據和工作流程整合，提倡 “人機協作” 的人工智能以增強人類能力。Whittemore 強調了實用的、以結果為導向的人工智能解決方案的重要性，以及像 Super.ai 這樣的公司在彌合人工智能研究與運營現實之間的差距所發揮的作用</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>關於人工智能的主流敍述常常描繪出無縫集成和即時變革力量的畫面。然而，正如 Super.ai 的首席執行官 Nathaniel Whittemore 在最近的一次採訪中所闡明的，許多組織的現實是難以超越試點項目，以獲得切實的、持續的價值。他強調，真正的挑戰不僅僅在於獲取強大的 AI 模型，而在於應對實施的 “最後一公里”，在這一過程中，數據、工作流程和人力整合的複雜性常常會使有前景的計劃偏離軌道。</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 在與 Super.ai 的採訪者交談時，提供了關於 AI 採用的實際情況的務實視角，基於他領導一家 AI 解決方案公司的經驗，並通過他受歡迎的每日簡報觀察更廣泛的行業。他的見解集中在阻礙廣泛 AI 成功的關鍵瓶頸上，特別是對於大型企業以及那些超越理論應用進入生產環境的企業。談話強調，儘管基礎模型使得 AI 能力的獲取變得更加民主化，但將其用於特定商業成果的路徑仍然充滿了重大且常常被低估的障礙。</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 的一個深刻見解是 AI 實施中普遍存在的 “最後一公里” 問題。組織經常發現自己陷入概念驗證的循環，無法將 AI 解決方案擴展到其核心運營中。這並不是技術本身的失敗，而是將 AI 集成到現有系統、工作流程和人力過程中的複雜要求的反映。Whittemore 觀察到：“最困難的部分不是構建模型，而是獲取數據並以實際驅動價值的方式將其投入生產。” 他揭示了企業 AI 的一個基本真相：潛力與實際應用之間的差距對許多公司來説代表着重大的投資風險。</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 認為，這一最後一公里挑戰的核心在於數據。儘管大型語言模型和其他基礎 AI 取得了進展，但絕大多數現實世界的商業問題需要高度特定、高質量且通常是人工標註的數據。這些數據很少是完美的；它們往往是孤立的、不一致的，並且需要大量的準備工作——這一過程既耗時又昂貴。公司們始終低估了收集、清理、註釋和管理必要數據以訓練和微調 AI 模型所需的努力和基礎設施。這是一項巨大的任務。</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 強調，成功的 AI 實施根本上是一個工作流程問題，而不僅僅是技術問題。有效部署 AI 需要深入理解人類團隊的運作，識別具體的痛點，然後設計出增強而非簡單替代人類能力的解決方案。“人機協作” AI 的概念，即將人類智能戰略性地整合到自動化過程中，變得至關重要。這種協作方法確保了準確性，處理邊緣案例，並在組織內部建立信任，促進採納而非抵制。</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>對於創始人、風險投資家和 AI 專業人士來説，影響是顯而易見的：市場正在從單純的算法能力成熟，轉向需求實用的、以結果為導向的解決方案。在沒有明確的數據準備、工作流程集成和以人為本的設計策略的情況下投資 AI，越來越可能導致挫敗感。Whittemore 的公司 Super.ai 直接應對這些挑戰，提供管理數據操作和工作流程自動化平台，強調市場對能夠彌合前沿 AI 研究與運營現實之間鴻溝的合作伙伴的需求。他表示：“許多公司只是需要幫助來準備他們的數據並將 AI 集成到現有系統中。” 這突顯了對實用、動手支持的持久需求。關注點必須從單純構建 AI 轉向成功部署和管理它在複雜組織生態系統中的應用。</p>
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Bridging the AI Chasm: From Hype to Operational Reality

- Nathaniel Whittemore 指出，企業在 AI 應用中面臨"最後一公里"問題。  
- 許多組織難以將 AI 從試點項目轉變為核心運營，尤其是數據整合方面。  
- 實施成功需關注數據準備與團隊協作，超越單純的技術問題。

彌合人工智能的鴻溝：從炒作到實際運營