机气林商城为发布：目前运用人工智能技术或机器学习（ML）的企业机构中，均匀有四个己部署的人工智能／机器学习项目。信息技术研讨和参谋公司Gartner于近期展开的一项调查中发展上述现象。

　　其中59％的受访者表示，他们曾经部署了人工智能。

　　Gartner于2018年12月以在线调查的方式对106位Gartner研讨圈（Gartner Research Circle）成员展开了“人工智能与机器学习开展战略”研讨。Gartner研讨圈是一个由Gartner管理的专家组，该小组由IT和IT／业务专业人士组成。“人工智能与机器学习开展战略”研讨的参与者需求具备当前或方案在其所在企业机构部署的机器学习或人工智能的业务和技术学问。

　　Gartner研讨副总裁Jim Hare表示：“今年人工智能的采用速度明显加快。人工智能项目数量的增加意味着企业机构可能需求经过内部重组来保证人工智能项目取得相应的人员和资金。最好的办法是树立一个人工智能杰出中心（AI Center of Excellence）来最有效地分配技艺、取得资金、设置优先级别和分享最佳理论。”

　　目前，人工智能项目的均匀部署数量为4个，但受访者估计在将来12个月内将增加6个项目，且在将来3年内将再增加15个（参见图一）。也就是说，到2022年，这些企业机构估计将均匀部署35个人工智能和机器学习项目。

　　人工智能或机器学习项目均匀部署数量 放大图片

　　人工智能或机器学习项目均匀部署数量（来源：Gartner，2019年7月）

　　客户体验（CX）和任务自动化是关键动力

　　40％的企业机构以为客户体验是他们运用人工智能技术的最大动力。虽然聊天机器人或虚拟个人助理等技术也可用于为外部客户提供效劳，但目前大局部企业机构（56％）专注在内部运用人工智能为决策提供支持和向员工提出倡议。Hare先生表示：“这项技术不是替代理想员工，而是用加强并赋能理想员工、让其可以更快地做出更好的决策。”

　　任务自动化项目的重要性仅次于决策支持和倡议。20％的受访者以为这是他们的最大动力。自动化包括财务部门的开票与合同考证或人事部门的自动挑选与机器人面试等任务。

　　受访者采用人工智能所面对的最大应战是缺乏技艺（56％）、了解人工智能技术应用（42％）和数据范围或质量问题（34％）。Hare先生表示：“找到适宜的员工技艺是任何一项先进技术都要面临的严重问题。能够经过运用效劳提供商、与大学协作和为现有员工制定培训方案来填补技艺缺口。但要树立一个牢靠的数据管理根底并非一朝一夕。牢靠的数据质量关于提供精确的洞察、树立信任和减少成见而言至关重要。数据就绪性（data readiness）必需成为一切人工智能项目的头号大事。”

　　权衡人工智能项目的胜利

　　调查显现，许多企业机构在权衡一个项目的效果时会以效率作为主要的胜利权衡指标。Gartner出色研讨副总裁Whit Andrews和Gartner高级研讨总监吕俊宽表示：“在人工智能采用方面持激进或跟随主流态度的企业机构常常运用效率目的来权衡价值，而那些表示在人工智能采用战略方面持激进态度的公司更倾向于追求客户互动上的改良。”机气林人工智能机器人采购商城+V:I99~46O3~9726(jiqilin)