信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner于近期開展的一項調(diào)查顯示，目前使用人工智能（AI）或機器學習（ML）的企業(yè)機構(gòu)中，平均有四個己部署的人工智能／機器學習項目。其中59％的受訪者表示，他們已經(jīng)部署了人工智能。

Gartner于2018年12月以在線調(diào)查的方式對106位Gartner研究圈（Gartner Research Circle）成員開展了“人工智能與機器學習發(fā)展戰(zhàn)略”研究。Gartner研究圈是一個由Gartner管理的專家組，該小組由IT和IT／業(yè)務(wù)專業(yè)人士組成�！叭斯ぶ悄芘c機器學習發(fā)展戰(zhàn)略”研究的參與者需要具備當前或計劃在其所在企業(yè)機構(gòu)部署的機器學習或人工智能的業(yè)務(wù)和技術(shù)知識。

Gartner研究副總裁Jim Hare表示：“今年人工智能的采納速度明顯加快。人工智能項目數(shù)量的增加意味著企業(yè)機構(gòu)可能需要通過內(nèi)部重組來保證人工智能項目獲得相應(yīng)的人員和資金。最好的方法是建立一個人工智能卓越中心（AI Center of Excellence）來最有效地分配技能、獲得資金、設(shè)置優(yōu)先級別和分享最佳實踐�！�

目前，人工智能項目的平均部署數(shù)量為4個，但受訪者預計在未來12個月內(nèi)將增加6個項目，且在未來3年內(nèi)將再增加15個（參見圖一）。也就是說，到2022年，這些企業(yè)機構(gòu)預計將平均部署35個人工智能和機器學習項目。

人工智能或機器學習項目平均部署數(shù)量（來源：Gartner，2019年7月）

客戶體驗（CX）和任務(wù)自動化是關(guān)鍵動力

40％的企業(yè)機構(gòu)認為客戶體驗是他們使用人工智能技術(shù)的最大動力。盡管聊天機器人或虛擬個人助理等技術(shù)也可用于為外部客戶提供服務(wù)，但目前大部分企業(yè)機構(gòu)（56％）專注在內(nèi)部使用人工智能為決策提供支持和向員工提出建議。Hare先生表示：“這項技術(shù)不是替代現(xiàn)實員工，而是用增強并賦能現(xiàn)實員工、讓其能夠更快地做出更好的決策。”

任務(wù)自動化項目的重要性僅次于決策支持和建議。20％的受訪者認為這是他們的最大動力。自動化包括財務(wù)部門的開票與合同驗證或人事部門的自動篩選與機器人面試等任務(wù)。

受訪者采納人工智能所面對的最大挑戰(zhàn)是缺乏技能（56％）、理解人工智能應(yīng)用（42％）和數(shù)據(jù)范圍或質(zhì)量問題（34％）。Hare先生表示：“找到合適的員工技能是任何一項先進技術(shù)都要面臨的重大問題。可以通過使用服務(wù)提供商、與大學合作和為現(xiàn)有員工制定培訓計劃來填補技能缺口。但要建立一個可靠的數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)并非一朝一夕�？煽康臄�(shù)據(jù)質(zhì)量對于提供準確的洞察、建立信任和減少偏見而言至關(guān)重要。數(shù)據(jù)就緒性（data readiness）必須成為所有人工智能項目的頭等大事�！�

衡量人工智能項目的成功

調(diào)查顯示，許多企業(yè)機構(gòu)在衡量一個項目的效果時會以效率作為主要的成功衡量指標。Gartner杰出研究副總裁Whit Andrews和Gartner高級研究總監(jiān)呂俊寬表示：“在人工智能采納方面持保守或追隨主流態(tài)度的企業(yè)機構(gòu)往往使用效率目標來衡量價值，而那些表示在人工智能采納策略方面持激進態(tài)度的公司更傾向于追求客戶互動上的改進�！�