Gartner調查顯示，企業機構預計在明年增（zēng）加一倍的人（rén）工智能項目

全球領先的（de）信息技術研（yán）究和（hé）顧問公司Gartner於近期開展（zhǎn）的一項調查顯示，目前使（shǐ）用人工智能（AI）或機器學習（ML）的企業機構中，平（píng）均有四個己部署（shǔ）的人工智能/機器學習項目。其中59%的受訪者表示，他們已經部署了人工智能（néng）。

Gartner於2018年12月以在線調查的（de）方（fāng）式對106位（wèi）Gartner研（yán）究圈（Gartner Research Circle）成員開展了“人工（gōng）智能與機器學習發展戰略”研究。Gartner研究圈是一個由Gartner管理（lǐ）的專家組，該小組由IT和IT/業務專業人士組成。“人工智能與機器學習（xí）發展戰略”研究的參與者需（xū）要具備當（dāng）前或計劃在其（qí）所在企（qǐ）業機構部署的（de）機器學習或人工智能的業務和技（jì）術知（zhī）識。

Gartner研究副總裁Jim Hare表示：“今年人工（gōng）智能的（de）采納速度明顯加（jiā）快。人工智能（néng）項目數量的增加意味著企業機構可能需要（yào）通過內部重組來保證人工智能項目獲得相應的（de）人員和資金。最好（hǎo）的方法是建立一個人工智能卓越（yuè）中心（AI Center of Excellence）來（lái）最有效地分配技能、獲得資金、設置（zhì）優先級（jí）別和分（fèn）享最佳實（shí）踐（jiàn）。”

目前，人工智能項目的平均部署數量為4個，但受（shòu）訪（fǎng）者預計在未（wèi）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（參見圖一）。也就是說，到2022年，這些企業（yè）機構（gòu）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

客戶體驗（yàn）（CX）和任務自動化是關鍵動力

40%的企（qǐ）業機構認為客戶體驗是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（gè）人（rén）助理等技術也可用於為外部客戶提供服務（wù），但目前大（dà）部分企業機構（56%）專注在內部使用人工智能為決策提供支（zhī）持和向員工提出建議。Hare先生表（biǎo）示：“這項技術（shù）不是替代現（xiàn）實員工，而是用增強並賦能現實員工、讓其能夠更快（kuài）地（dì）做出更（gèng）好的決策。”

任務自動化項（xiàng）目的重要（yào）性僅次於決策支持和建議。20%的受訪者認為這是（shì）他們的最大動力。自動化包括財務部門的開票與合同驗證或人事部門的自（zì）動篩（shāi）選與機器人麵試等任務。

受訪（fǎng）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）圍或質量問題（34%）。Hare先（xiān）生表示：“找到合適的員工技能是任何一項先（xiān）進技術都要麵臨的重大問題。可以通過使用服務提供商（shāng）、與大學合作和為現有員工製定培（péi）訓計劃來填補技能缺口。但要建立一（yī）個可靠的數據管理基礎並非一朝一夕（xī）。可靠的數據質量對於提供準確的洞（dòng）察、建立信任和減（jiǎn）少偏見而言至關重（chóng）要。數據就緒性（data readiness）必須成為（wéi）所有人（rén）工（gōng）智（zhì）能項目的頭等（děng）大事。”

衡量人工智能項目的成功

調查顯示，許多企業機構在衡量一個項目的效果時會以效率作（zuò）為主要的成功衡量指標。Gartner傑出研究副總裁Whit Andrews和Gartner高級研究總監（jiān）呂俊寬表示：“在人工智能采納方（fāng）麵持保守或追隨主（zhǔ）流態度的企業機構往往（wǎng）使用效率目標來衡量價值（zhí），而那（nà）些表示（shì）在人工（gōng）智能采納策略方麵持激進態（tài）度的（de）公司（sī）更傾向於追求客戶互動上的改進。”