制造企業
您當前的位置是:首頁>>制造企業>>正文

Gartner:企業機構預計在明年增加一倍的人工智能項目

發布時間:2019-11-20  瀏覽次數:1038   文章來源:www.9222224.live

根據世界領先的信息技術研究和咨詢公司Gartner最近進行的一項調查,目前在使用人工智能(AI)或機器學習(ML)的組織中部署了四個人工智能/機器學習項目。 59%的受訪者表示他們已經部署了人工智能。

Gartner于2018年12月在一項在線調查中為106名Gartner研究圈成員進行了“人工智能和機器學習發展戰略”研究.Gartner研究圈是由Gartner管理的專家團隊,由IT和IT部門組成。商業專業人士“人工智能和機器學習發展戰略”研究的參與者需要掌握目前或計劃在其組織中部署的機器學習或人工智能的業務和技術知識。

Gartner研究副總裁Jim Hare說:“今年人工智能的采用速度明顯加快。人工智能項目數量的增加意味著組織可能需要進行自我調整以確保人工智能項目獲得正確的權利。最好的辦法是建立一個人工智能卓越中心來分配技能,獲得資金,確定優先事項并分享最佳實踐。“

目前,部署的人工智能項目平均數量為4個,但受訪者預計未來12個月將增加6個項目,未來3年將再增加15個項目(見圖1)。也就是說,到2022年,這些組織預計將部署平均35個個人情報和機器學習項目。

圖1.人工智能或機器學習項目的平均部署

資料來源:Gartner(2019年7月)

客戶體驗(CX)和任務自動化是關鍵驅動因素

40%的組織認為客戶體驗是他們使用人工智能技術的最大動力。雖然聊天機器人或虛擬個人助理等技術也可用于為外部客戶提供服務,但如今大多數組織(56%)專注于在內部使用人工智能來支持決策并向員工提出建議。 Hare先生說:“這項技術不能替代現實生活中的員工,而是能夠增強現實員工的能力,使他們能夠更快地做出更好的決策。”

任務自動化項目的重要性僅次于決策支持和建議。 20%的受訪者認為這是他們最大的動力。自動化包括財務部門的發票和合同驗證或人事部門的自動篩選和機器人訪談等任務。

受訪者在采用人工智能方面面臨的最大挑戰是缺乏技能(56%),對人工智能應用的理解(42%)以及數據范圍或質量問題(34%)。 Hare先生說:“找到合適的員工技能是任何先進技術的主要問題。您可以通過使用服務提供商,與大學合作以及為現有員工開發培訓計劃來填補技能差距。但構建可靠的數據管理不是一次性的。可靠的數據質量對于提供準確的洞察力,建立信任和減少偏見至關重要。數據準備必須是所有AI項目的首要任務。“

衡量人工智能項目的成功與否

調查顯示,在衡量項目的有效性時,許多組織將效率作為衡量成功的主要手段。 Gartner杰出研究副總裁Whit Andrews和Gartner高級研究總監陸俊寬表示:“在采用人工智能時采取保守或后續態度的企業組織通常會使用效率目標來衡量價值,而那些表示他們積極采用人工智能的企業組織人工智能采用策略。公司更傾向于改善客戶互動。“

黑龙江快乐十分助手