IDC調(diào)查發(fā)現(xiàn)人工智能的使用正在全球范圍內(nèi)增長

超過一半的受訪大公司認為，提供更好的客戶體驗是采用AI的主要驅(qū)動力。同時，類似數(shù)量的受訪者表示，人工智能的最大影響在于幫助員工更好地完成工作。無論是改善的客戶體驗還是更好的員工體驗，人工智能的采用與卓越的業(yè)務成果之間都有直接的關聯(lián)。

“早期采用者報告說，隨著AI解決方案的推出，客戶體驗提高了近25%，創(chuàng)新速度加快，競爭力更高，利潤更高，員工體驗也更好。全世界的組織都在采用AI進行業(yè)務轉型，而不僅僅是因為它們可以，但是因為它們必須敏捷，有彈性，創(chuàng)新并且能夠擴展。”人工智能策略計劃副總裁Ritu Jyoti表示。

盡管人們對AI的好處達成了很多共識，但是公司在部署AI解決方案的方式上還是存在一些分歧。IT自動化，智能任務/流程自動化，自動化威脅分析和調(diào)查，供應和物流，自動化客戶服務代理以及自動化人力資源是當前正在使用AI的主要用例。對于大公司(5000多名員工)來說，自動化客戶服務代理和自動化人力資源是優(yōu)先考慮的事情，而對中小型公司(<1000名員工)來說，IT自動化是優(yōu)先考慮的事情。

盡管有這些好處，但部署AI仍會帶來挑戰(zhàn)，尤其是在數(shù)據(jù)方面。缺乏足夠數(shù)量和質(zhì)量的培訓數(shù)據(jù)仍然是一個重大的發(fā)展挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)安全性，治理，性能和延遲(傳輸率)是數(shù)據(jù)集成面臨的主要挑戰(zhàn)。解決方案的價格，性能和規(guī)模是最重要的數(shù)據(jù)管理問題。企業(yè)報告解決方案的成本是實施AI的第一大挑戰(zhàn)。隨著企業(yè)擴大工作量，跨不同服務的零散定價和按需付費的定價可能會對采用AI構成障礙。

調(diào)查的其他主要發(fā)現(xiàn)包括：

企業(yè)報告稱，將其AI生命周期時間的大約三分之一花費在數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)準備上，而不是實際的數(shù)據(jù)科學工作上，這是擴大AI應用規(guī)模的一大障礙。

大型企業(yè)仍難以成功應用深度學習和其他機器學習技術。企業(yè)將需要采用機器學習操作(MLOps)–機器學習，開發(fā)和操作的組合–才能大規(guī)模實現(xiàn)AI / ML。

值得信賴的AI正在迅速成為企業(yè)的當務之急。公平，可解釋性，健壯性，數(shù)據(jù)血統(tǒng)和透明度(包括披露)是現(xiàn)在需要解決的關鍵要求。

大約28%的AI / ML計劃失敗了。據(jù)報告，缺乏具有必要專業(yè)知識的員工，缺乏可用于生產(chǎn)的數(shù)據(jù)以及缺乏集成的開發(fā)環(huán)境是失敗的主要原因。