Gartner于2018年12月以在線調(diào)查的方式對(duì)106位Gartner研究圈（Gartner Research Circle）成員開展了“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展戰(zhàn)略”研究。Gartner研究圈是一個(gè)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。“人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展戰(zhàn)略”研究的參與者需要具備當(dāng)前或計(jì)劃在其所在企業(yè)機(jī)構(gòu)部署的機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能的業(yè)務(wù)和技術(shù)知識(shí)。

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(xiàng)目數(shù)量的增加意味著企業(yè)機(jī)構(gòu)可能需要通過內(nèi)部重組來保證人工智能項(xiàng)目獲得相應(yīng)的人員和資金。最好的方法是建立一個(gè)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(jí)別和分享實(shí)踐。”

目前，人工智能項(xiàng)目的平均部署數(shù)量為4個(gè)，但受訪者預(yù)計(jì)在未來12個(gè)月內(nèi)將增加6個(gè)項(xiàng)目，且在未來3年內(nèi)將再增加15個(gè)（參見圖一）。也就是說，到2022年，這些企業(yè)機(jī)構(gòu)預(yù)計(jì)將平均部署35個(gè)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。

圖一、人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目平均部署數(shù)量

來源：Gartner（2019年7月）

客戶體驗(yàn)（CX）和任務(wù)自動(dòng)化是關(guān)鍵動(dòng)力

40%的企業(yè)機(jī)構(gòu)認(rèn)為客戶體驗(yàn)是他們使用人工智能技術(shù)的最大動(dòng)力。盡管聊天機(jī)器人或虛擬個(gè)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(jī)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(xiàng)技術(shù)不是替代現(xiàn)實(shí)員工，而是用增強(qiáng)并賦能現(xiàn)實(shí)員工、讓其能夠更快地做出更好的決策。”

任務(wù)自動(dòng)化項(xiàng)目的重要性僅次于決策支持和建議。20%的受訪者認(rèn)為這是他們的最大動(dòng)力。自動(dòng)化包括財(cái)務(wù)部門的開票與合同驗(yàn)證或人事部門的自動(dòng)篩選與機(jī)器人面試等任務(wù)。

受訪者采納人工智能所面對(duì)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(xiàng)先進(jìn)技術(shù)都要面臨的重大問題?？梢酝ㄟ^使用服務(wù)提供商、與大學(xué)合作和為現(xiàn)有員工制定培訓(xùn)計(jì)劃來填補(bǔ)技能缺口。但要建立一個(gè)可靠的數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)并非一朝一夕。可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)于提供準(zhǔn)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(xiàng)目的頭等大事。”

衡量人工智能項(xiàng)目的成功

調(diào)查顯示，許多企業(yè)機(jī)構(gòu)在衡量一個(gè)項(xiàng)目的效果時(shí)會(huì)以效率作為主要的成功衡量指標(biāo)。Gartner杰出研究副總裁Whit Andrews和Gartner高級(jí)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(jī)構(gòu)往往使用效率目標(biāo)來衡量?jī)r(jià)值，而那些表示在人工智能采納策略方面持激進(jìn)態(tài)度的公司更傾向于追求客戶互動(dòng)上的改進(jìn)。”

Gartner客戶可閱讀報(bào)告全文《調(diào)查分析：人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展戰(zhàn)略、動(dòng)力和采納挑戰(zhàn)》（Survey Analysis: AI and ML Development Strategies, Motivators and Adoption Challenges），了解更多信息。