尽管麻省理工学院（MIT）曾提出 ″95% 的企业生成式 AI 试点项目以失败告终″ 的著名论断，且相关质疑日益增多，但轶事证据显示，许多大型企业仍在努力推动 AI 在全业务范围内的成功部署。
这一现状由多种因素导致，从错误的企业文化、低效的人才配置，到数据治理与基础设施短板等。一位匿名首席运营官向 MIT 研究人员道出了普遍心声：″领英上的宣传称一切都已改变，但在我们的实际运营中，根本层面并未发生任何转变。″
相比之下，拜耳作物科学（Bayer Crop Science）似乎已实现生成式 AI 工具的规模化部署，并取得了可量化的运营改善：拜耳首席信息官阿曼达・麦克勒伦透露，其旗下 E.L.Y. 系统（一款帮助农艺师获取产品知识的工具）已使生产力提升 60%，目前有超过 1500 名北美一线员工在使用该系统。
这一差距的根源，或许在于一项多数竞争对手都缺乏的、距今已有 12 年历史的收购案。
十二年积淀：AI 能力的基石
拜耳当前 AI 能力的基础奠定于 2013 年——当时孟山都（Monsanto）以 9.3 亿美元收购了气候公司（The Climate Corporation）。麦克勒伦向《农业科技投资新闻》（AFN）表示，这笔交易带来的不仅是 FieldView 精准农业平台，更引入了数据文化、技术人才，以及至关重要的数字产品开发经验，这些都深刻影响了后续的所有布局。
如今，拜耳领先的生成式 AI 工具 E.L.Y. 近期在 ″农业科技突破奖″（AgTech Breakthrough Awards）中斩获 ″年度 AI 农业科技解决方案″ 大奖。
″我们决定开发 E.L.Y. 的原因之一，是我们拥有独特的数据以及对这些数据的独到见解……例如，我们丰富的研发数据、产品供应数据和商业田间试验数据，″ 麦克勒伦表示。她的职业生涯始于孟山都的生物化学家，在生物技术领域工作了近 8 年后转向育种领域，最终进入信息技术行业。
麦克勒伦指出，收购气候公司带来了关键经验：理解 ″将数字产品推向市场与实体产品的巨大差异″，以及把握 ″两者结合后的价值主张″。该公司花费数年时间构建数据基础设施——积累田间试验数据、开发语义工具以提升数据可发现性，并建立了麦克勒伦所称的 ″成熟的数据仓库平台″。
数据护城河：1170 亿种子表现数据点
拜耳的 ″数据护城河″ 体量庞大：包含 1170 亿个种子表现数据点。
″我们拥有行业内规模最大、最完整的数据集之一。我们积累了数十年的产品田间试验数据，既包括成功上市的产品，也包括处于研发阶段但最终失败的产品，以及这些产品的遗传信息。借助这些数据，我们能够探索并理解哪些遗传组合在何种环境下最易成功。″
但这一基础最初是为传统 AI 构建的。麦克勒伦指出，早在生成式 AI 热潮兴起之前，拜耳就已在研发中 ″长期″ 使用机器学习和深度学习技术。
这些努力已取得切实成果：通过加速作物育种周期，AI 技术已 ″将整体产品交付时间缩短了两年″。在产品开发传统上需要 7 至 10 年的农业行业，这构成了显著的竞争优势。
这一经过验证的业绩记录，帮助拜耳打造了麦克勒伦所称的 ″行业领先的研发管线″——每年约 24 亿美元的研发投入，支撑着价值 320 亿美元的管线资产。
其中一项关键创新是数字孪生项目：″我们田间试验网络的真实数字孪生体……数百万潜在农田的复制品，″麦克勒伦解释道。″通过利用这一高保真孪生体，我们可以模拟研发管线中产品的表现。″
其价值在于速度和在未测试环境下的预测能力。
″农业生产受天气影响极大。在现实中，你会受制于‘七月是否下雨’或‘七月气温是否凉爽’等因素，″ 她指出。″在任何给定年份，你只能测试天气允许的条件。而借助数字孪生技术，我们能够真正了解产品在尚未经历过的各种环境中的表现。″
生成式 AI：规模化测试与学习
E.L.Y. 的推出被麦克勒伦称为一次 ″测试与学习的机会″，旨在同时探索业务实用性和技术战略。该公司进行了严格的验证：超过 1500 名农艺师对其进行了约一年的测试，以确保其满足客户需求。
当被问及如何在 ″测试与学习″ 与紧迫性之间取得平衡时，麦克勒伦强调迭代的重要性：″AI 的能力和采用率都在以极快的速度提升，因此我们采用了迭代方法，允许我们在试点新技术的同时，持续收集数据和见解，为下一步行动提供依据。″
该系统整合了麦克勒伦所称的 ″我们所有的农艺知识、所有的产品推荐手册″——即关于如何最有效地使用拜耳产品的上下文信息。″我们成功开发了这款工具和产品，并已在北美部署。如今，我们面向田间的农艺师生产力提升了约 60%……每周节省约 4 小时，无需再花费大量时间搜索这些知识。″
这些节省的时间直接转化为更多的客户互动机会。
麦克勒伦概述了 AI 广泛部署的三大核心支柱：销售与服务（E.L.Y. 所属领域）、供应链与物流，以及研发。″未来将是多个智能体协同工作的时代，″ 她展望道。她认为生成式 AI 有潜力与 FieldView 平台整合，最终为种植者提供直接建议。但她也承认，″目前我们尚未启动相关工作。″
数据护城河的实际应用
十年基础设施建设的成果，在具体产品应用中得以体现。麦克勒伦以拜耳的矮秆玉米产品 PRECEON 为例，说明了数字产品与实体产品的交叉融合。
″为了让农民充分利用这一创新，并在田间获得最高产量，他们需要将其与合适的杂交品种选择相结合，同时根据自身农田情况确定该杂交品种的最佳种植密度，″ 她解释道。″如果没有 FieldView 这样的平台帮助我们了解农田状况并提供精准建议，这一切都无法实现。″
这种专有种质资源、数十年表现数据与数字工具的整合，构成了难以复制的竞争壁垒。正如麦克勒伦所指出的，″农艺学与农业生产密切相关，具有极强的独特性″，这与客户服务等更具通用性、″适用于多个不同行业″ 的 AI 应用不同。
麦克勒伦本人在农场长大——她的父亲是一名农民——这让她对数字化挑战有着切身的理解。″我认为我们正见证新一代农民的崛起，他们的成长环境不同……对于决策的复杂性以及做出良好决策所需整合的各类数据，有着不同的处理方式，″ 她观察到。″数字化显然是在整个生长季管理所有田间决策的理想选择。″
拜耳的做法与 MIT 研究人员发现的 ″成功的 5% AI 实施案例″的共同特征相符：″他们选择一个痛点，高效执行，并明智地合作。″E.L.Y. 项目 1500 人的试点规模、对迭代方法的重视，以及对特定用例的聚焦，都反映了其严谨的战略。
但真正的差异化因素可能更为简单：拜耳拥有 12 年的先发优势。
″重新构想工作″
收购气候公司带来的不仅是技术，还有需要数年时间才能建立的数据文化——而数据文化缺失被广泛认为是企业 AI 部署受阻的主要原因之一。
或许最具启发意义的见解，来自麦克勒伦关于智能 AI（agentic AI）变革管理的讨论。″我们不仅要准备好以不同的方式工作——可能让智能体承担过去由人类完成的任务，而人类转而从事其他类型的工作——还要重新构想工作本身，″ 她说。″如果数字智能体能够完成以前只能由人类或团队完成的事情，那么整个业务流程可能需要重新设计。″
这表明拜耳的思考已超越简单的自动化，转向根本性的业务流程重构——这一目标雄心勃勃，但目前在很大程度上仍处于假设阶段。″我们仍处于学习旅程的早期阶段，但这是我们高度关注的领域，″ 她承认。
当被问及如何量化投资回报率（ROI）时，麦克勒伦认为这一过程必然复杂：″量化 ROI 是一个多方面的过程，我们的最终目标是开发不仅能提升财务业绩，还能助力可持续农业实践的 AI 解决方案。″
这一回应反映了一家企业在短期生产力提升与围绕可持续发展的长期战略定位之间的平衡——这究竟代表着成熟的战略思考，还是对更棘手的财务问题的回避，仍有待观察。
