Gartner調查顯示，企業（yè）機構預計（jì）在明（míng）年（nián）增加一倍（bèi）的（de）人工智能（néng）項目

全球（qiú）領（lǐng）先的信息技術研究和顧問公司Gartner於近期開展的一項調查顯示，目前使用人工智能（AI）或機（jī）器學習（ML）的企業機構中，平均有（yǒu）四個己部署的人工智能/機器學習項目。其中59%的（de）受訪（fǎng）者表示，他們已經部署了（le）人（rén）工智能。

Gartner於2018年12月以在線調查的方式對106位Gartner研究圈（Gartner Research Circle）成員開展了“人工智能與機器學習（xí）發展戰略”研究。Gartner研究圈是一個由Gartner管理的專家組，該小組（zǔ）由IT和（hé）IT/業務專業人士組成（chéng）。“人工智能（néng）與機器學習發展戰略”研究的參與者需要具備當前或計（jì）劃在其所（suǒ）在企業機構部署的機器學習或人工智能的（de）業務和技術（shù）知識。

Gartner研究副總裁Jim Hare表示：“今年人工智能的（de）采納速度明顯加快。人（rén）工智能項目數量的增加意味著企業機構（gòu）可能需要（yào）通過內部重組來（lái）保證人工智能項（xiàng）目獲得相應的人（rén）員和資金。最（zuì）好的方法是建（jiàn）立一個人工（gōng）智能卓越中（zhōng）心（AI Center of Excellence）來最有效地分配技能、獲得資金（jīn）、設置優先級別和分享最佳實踐（jiàn）。”

目前，人工智能項目的平均部署（shǔ）數量為（wéi）4個，但受（shòu）訪（fǎng）者預計在（zài）未來12個月內將增加6個項目，且在未來3年內（nèi）將再增加15個（參見圖（tú）一）。也就是說，到2022年，這些企業機構預計將平均部（bù）署35個人工智能和機器學習項目。

圖一、人工智能或機器學習項目平均部署數量

客（kè）戶體驗（CX）和任務自動化是關鍵動力

40%的企業機構認為客戶體驗是（shì）他們使用人工智能技術的最大動力。盡管聊天機器人或虛擬個人助理等技術也可用於為外部客戶提供服務，但目前大部分企業機構（gòu）（56%）專注（zhù）在內部使用人工（gōng）智能為決策提供支持和向員工提出建（jiàn）議（yì）。Hare先生表示：“這項（xiàng）技術不是替代現實員工，而是（shì）用增強並賦能現實員工（gōng）、讓其能夠（gòu）更快地做出更好的決策。”

任務自動化項目的重要性（xìng）僅次於決策支持（chí）和建議。20%的受訪者認為這是他們的最大（dà）動力。自動化包括財務（wù）部門的開票與合同驗證或人（rén）事部門的自動篩選與機器人麵試等（děng）任務。

受（shòu）訪者采納人工智能所麵對的最大挑戰是缺乏技能（56%）、理解人工智能應用（42%）和數據範（fàn）圍或（huò）質量問（wèn）題（34%）。Hare先生表示：“找到合適的員工技能是（shì）任何一項先進技（jì）術都要麵（miàn）臨的重大問題。可以通（tōng）過使用服務提供商、與大學（xué）合作和為現有員工製定培訓計劃來（lái）填補技（jì）能缺口。但要建立一個可靠的數據管理基礎（chǔ）並非一朝一夕。可靠的數據質量對於提供準確的洞察、建立信（xìn）任和減少偏見而言至關重要。數據就緒性（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

調查（chá）顯示，許多企業機構在衡（héng）量（liàng）一個項目的效果時會以效率作（zuò）為主要的成功衡（héng）量指標。Gartner傑出（chū）研究（jiū）副總裁Whit Andrews和Gartner高（gāo）級研究（jiū）總監呂（lǚ）俊寬表示：“在人工智能采納方麵持保守或追隨主（zhǔ）流態（tài）度的企業機構往往使用效率目標來衡量價值，而那些表示在人工（gōng）智能（néng）采納策略方麵持激進態（tài）度的（de）公司更傾向於追求客戶互動上的改進。”