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【IBM洞察】从“拦路虎”到大规模应用:全球企业向人工智能冲刺

发布时间:2020-01-20 03:41 所属栏目:[动态] 来源:站长网
导读:副标题#e# IBM 携手 Morning Consult 展开的全新研究 综述 人工智能(AI)领域存在着一条悖论:尽管AI 蕴含着无与伦比的经济机遇,但AI在企业内的采用率却始终不高。全球范围内,企业采用 AI 的速度较慢的原因涉及多个方面,包括:缺乏相关技能或工具、厂商锁

IBM 携手 Morning Consult 展开的全新研究

综述

人工智能(AI)领域存在着一条悖论:尽管AI 蕴含着无与伦比的经济机遇,但AI在企业内的采用率却始终不高。全球范围内,企业采用 AI 的速度较慢的原因涉及多个方面,包括:缺乏相关技能或工具、厂商锁定、以及对 AI 的信任和信心不足。但直到目前为止,AI应用道路上最大的“拦路虎”之一依旧是文化因素。

近日,IBM 一份名为“从‘拦路虎’到大规模应用:全球企业向人工智能冲刺”的报告公布了一些令人振奋的新数据。报告显示,得益于从数据准备到偏差检测等一系列近期技术的进步,以及技能重塑和再培训方面的努力,尽管任重道远,AI 的探索和采用率正以高于预期的速度攀升。基于该洞察及与客户的数百次互动,IBM Data and AI 总经理 Rob Thomas 预计,在未来的 18 至 24 个月内,企业对 AI 的采用率将大幅攀升,达到 80% 甚至 90%。

该数据刷新了人们对美国(1003 家)、欧盟(2509 家)和中国(1002 家)三大地区内 4514 家企业的 AI 应用情况的认知。此次调查是在2019 年 10 月 10 日至 22 日间通过 Morning Consult 的供应商专有网络在线进行的。如需了解更多关于该调查方法的细节,请参见本摘要结尾处。

【IBM洞察】从“拦路虎”到大规模应用:全球企业向人工智能冲刺

此次调查结果不仅就 AI 的整体采用情况给出了重要见解,而且还从业内人士角度阐述了行业原因和地域差异如何影响AI 采用率,以及 AI 将如何被部署、由谁来部署,并准确定义了阻碍大规模部署这种转型技术的种种阻碍。

主要调查结果

1.AI 采用过程中存在的阻碍

谈及 AI 采用过程中存在的阻碍,全球各地企业领导者们最担忧的一点便是缺乏AI 技能和专业知识。高管们表示,技能不足严重阻碍了各企业对 AI 的广泛部署,而数据孤岛也在持续产生着影响。

·在被问及阻碍企业顺利采用 AI 的因素时,37% 的受访者选择了“AI 专业知识或技能的缺乏”,31% 的受访者选择了“数据复杂性和数据孤岛的增加”,另有 26% 的受访者选择了“缺乏开发 AI 模型的工具”。

·对于仍在探索AI的企业来说,缺乏 AI 相关经验是阻碍使用AI的一个重大因素。而对于当前正在部署 AI 的企业来说,如何应对数据复杂性的增加及避免被供应商锁定成为更大的问题。

·相比于仍在探索AI的企业,已经在部署 AI 的企业, 使用云服务供应商提供的 AI 服务的可能性高出 33%。

【IBM洞察】从“拦路虎”到大规模应用:全球企业向人工智能冲刺

2.当前和计划中的 AI 投资

受访的来自所有行业和地区的企业都在加快其探索和使用 AI 的步伐。

·在全球三大地区的各行各业中,34%的企业已在其业务中部署了 AI,39%的企业正在加大对 AI 的探索,这意味着,四分之三的受访企业已踏上 AI 旅途。

·大型企业正在主导AI的采用,具体而言,员工数大于 1000 的企业中,有 45% 表示采用了 AI,而在1000名员工以下的公司中,这一比例仅为29%。

·全球范围内,22% 的受访者表示其所在企业当前并未使用或探索使用 AI。

·来自正在部署 AI 的企业的专业人员更有可能表示正全方位投资 AI。

全球各企业计划在未来 12 个月内大举投资 AI 的所有领域,其中企业占比为:

o计划投资于专有 AI 解决方案: 35%

o计划投资于现有应用:34%

o计划投资于现有工具以构建自身 AI 模型:33%

o计划投资于技能再培训和人才培养:33%

o计划将 AI 嵌入现有应用和流程中:28%

o计划投资于 AI 研发:26%

3.AI 部署类型

随着技术的进步,重复性任务的执行成本逐渐降低,而集中精力执行剩余关键任务的价值则开始显著凸显,尤其是那些要求执行者具备一定思考能力和洞察力的任务,以及那些涉及身体的灵活性、常识、判断力、直觉、创造力和自然语言处理能力的任务。当前,AI 正被横向部署到各个企业。

·各地区尚处在探索AI的企业中,48%的企业计划将 AI 用于特定项目和46%的企业计划在整个企业层面部署 AI。

·当前正在部署 AI 的企业中,40%的企业致力于为基于 AI 或 AI 辅助的特定项目的发展概念证明,而另40%的企业致力于使用预构建的 AI 应用(如聊天机器人)。

·这些部署AI的企业的专业人员报告了他们使用AI的5种最重要的方式:

o数据安全(36%)

o流程自动化(31%)

o虚拟助手/聊天机器人(26%)

o业务流程优化(24%)

o传感器数据分析(物联网)(24%)

·大型企业比小型企业更有可能投资于以下两方面:1)将 AI 嵌入现有应用和流程中(员工数大于 1000 的企业中,有 35% 表示会投资此方面,而员工数小于 1000 的企业则仅占22%);2)专有 AI 解决方案(员工数大于 1000 的企业中,有 42% 表示会投资此方面,而员工数小于 1000 的企业中则仅占32%)。

·在大型企业中,数据和信息架构更可能对 AI 文化起到推东作用(员工数大于 1000 的企业中,有 55% 表示数据和信息架构对其 AI 文化起到推进作用,而员工数小于 1000 的企业中则仅占41%)。

4.AI 文化与信任

以下是通过调查不同工资水平和职业的受访者而得出的一些示例:

·尽管业务需求和竞争压力在不断推动受访企业采用 AI,但已经部署 AI 的受访企业比当前尚在探索AI使用的受访企业更有可能将领导层指示(41% 对 28%)和企业文化(39% 对 29%)视为推动 AI 采用进程的因素。

·当前仍在探索AI使用的企业中,41% 表示其非技术人员已经在使用 AI,这表明,这些企业正从 AI 小规模试验转向 AI 全面集成。在已经部署 AI 的企业中,三分之二以上非技术人员已经在直接使用 AI。

信任是扩大 AI 影响力的基石。

对于面临阻碍的企业以及致力于大规模部署AI的企业,他们都有一个共同点:他们都需要建立对 AI 的信任;他们都应当明确AI 是如何促进决策的;他们都需要在组织内部建立一种信任 AI 技术本身和它将如何改变我们的工作方式的文化氛围。

·61%的受访者将建立对 AI 技术的信任视为创造企业 AI 文化的促进因素。

·来自世界各地的受访者之中有78%表示,相信人工智能输出信息的公平性、安全性和可靠性是非常重要或至关重要的。

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