Gartner研究副總裁Jim Hare表示：“我們發(fā)現(xiàn)企業(yè)今年采用人工智能的速度大幅成長，人工智能專案數(shù)量也隨之上揚(yáng)，代表企業(yè)可能需要進(jìn)行內(nèi)部重組，確保人工智能專案具備適當(dāng)?shù)娜肆唾Y金。最佳作法就是成立人工智能卓越中心(Center of Excellence)，盡可能以最完善的方式分派技術(shù)、取得資金、設(shè)定優(yōu)先順序和分享最佳實務(wù)經(jīng)驗。”ybsesmc
目前企業(yè)正在進(jìn)行的人工智能專案平均數(shù)量為4件，但受訪者預(yù)期未來12個月內(nèi)將新增6件，而到了2022年，這些企業(yè)預(yù)期手上平均會有35件進(jìn)行中的人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)的專案。ybsesmc
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企業(yè)布署人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)專案的平均數(shù)量（來源：Gartner，2019年7月）ybsesmc
調(diào)查顯示，有40%的企業(yè)將客戶體驗(CX)列為使用人工智能技術(shù)的首要動機(jī)，盡管聊天機(jī)器人或虛擬個人助理等技術(shù)可用來服務(wù)外部客戶，目前大部分企業(yè)(56%)將其用于支援內(nèi)部決策或為員工提供建議。 Jim Hare指出：“使用人工智能技術(shù)并非為了取代人類員工，而是透過增強(qiáng)和賦能員工做出更快、更好的決策。”ybsesmc
排名第二的專案類型是任務(wù)自動化，20%受訪者將之列為首要動機(jī)。自動化的范例廣泛，如財務(wù)上的開立發(fā)票和查證合約，以及人力資源方面的自動篩選履歷或以機(jī)器人面試。ybsesmc
對受訪者而言，采用人工智能時最大的挑戰(zhàn)包括技術(shù)不足(56%)、對人工智能使用案例的理解(42%)以及對資料范圍或品質(zhì)抱持疑慮(34%)。 Jim Hare提醒：“面對先進(jìn)科技時，如何找出最適當(dāng)?shù)膯T工技能是企業(yè)主要的疑慮之一。此技術(shù)缺口可藉由與服務(wù)供應(yīng)商和大學(xué)合作，或為既有員工設(shè)立培訓(xùn)課程等方式來彌補(bǔ)，但建立穩(wěn)固的資料管理基礎(chǔ)并非一蹴可幾。由于可靠的資料品質(zhì)是精確洞察、建立信任和減少偏見的基石，所有人工智能專案都必須以資料就緒程度(data readiness)為優(yōu)先考量。”這份調(diào)查亦顯示，許多企業(yè)在評估專案價值時，會將效率視為成功與否的度量標(biāo)準(zhǔn)。不過，Gartner的研究副總裁Whit Andrews表示：“以效率指標(biāo)來展現(xiàn)專案價值的方式，在自認(rèn)技術(shù)采用偏向保守或主流的企業(yè)中更為普遍；技術(shù)采用較積極的公司，可能更在意客戶參與度是否提升。”ybsesmc
Gartner 2018年12月針對106名Gartner研究圈小組(Gartner Research Circle Members)進(jìn)行線上調(diào)查，在這群以Gartner主導(dǎo)、由IT和業(yè)務(wù)專業(yè)人士組成的專家小組協(xié)助下，產(chǎn)出了 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)策略(AI and ML Development Strategies) 研究報告；這些受試者必須對自家組織現(xiàn)有或計劃采用之機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能相關(guān)業(yè)務(wù)和技術(shù)面有一定程度的了解。ybsesmc
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