Gartner：近半數CIO正在計劃部署人工智慧

至頂網CIO與應用頻道 02月20日 編譯：根據Gartner的調查結果，有意義的人工智慧（AI）部署才剛剛開始。Gartner的「2018年CIO議程調查」顯示，4％的CIO實施了人工智慧，另有46％的人制定了相關計劃。

Gartner研究副總裁、傑出分析師Whit Andrews表示：「儘管企業對人工智慧技術有著巨大的興趣，但目前的實施仍處於相當低的水平。隨著CIO們開始通過購買、構建和外包等方式來試水人工智慧項目，可能會有強勁的增長。」

與大多數新興或不熟悉的技術一樣，早期採用者在其企業組織中部署人工智慧仍然面臨許多障礙。 Gartner分析師明確了這些早期人工智慧項目中出現的以下四個教訓：

1、從小範圍小目標開始

Andrews表示：「在人工智慧項目方面，不要陷入主要尋求硬性結果的陷阱，如直接財務收益。總的來說，最好是啟動一個小範圍的人工智慧項目，並以『軟』結果為目標，如流程改進、客戶滿意度或財務基準。」

預計人工智慧項目會產生一些經驗教訓，這些經驗教訓將有助於後續更大規模的實驗、試點和實施。在一些企業組織中，啟動人工智慧項目是以財務目標為要求的。「在這種情況下，儘可能降低目標。想想成千上萬美元的目標，了解你想要在小範圍內完成的事情，然後才能獲得更大的收益。」

2、關注於增加人力、而不是替代人力

重大的技術進步通常與減少員工人數有關。雖然降低勞動力成本對企業管理人員具有吸引力，但那些工作面臨風險的人會產生抵觸情緒。在追求這種思維方式的時候，企業組織可能錯失真正有效利用技術的機會。Andrews補充道：「我們建議我們的客戶，近期人工智慧最具轉型性的好處，將來自於使用人工智慧幫助員工追求更高價值的活動。」

Gartner預測，到2020年將有20％的企業組織將有專門的員工監測和指導神經網路。

Andrews表示：「先不說無數可重複的『智能代理』組成龐能夠像人類一樣執行任務的團隊，就是在與前線員工溝通方面效率也遠遠高出不少。讓員工興奮起來，讓他們接受以人工智慧為支撐的決策能夠加強和提升他們每天所做工作的這一想法。」

3、為知識轉移做規劃

大多數企業組織沒有準備好實施人工智慧。具體而言，他們缺乏數據科學的內部技能，並計劃主要依靠外部提供商來彌補差距。在這項CIO調查中，有53%的企業組織將自己在挖掘和利用數據方面的能力評為「有限」——也就是最低水平。

Gartner預測，到2022年，由於數據、演算法或負責管理數據和演算法的團隊中存在的偏見，有85％的人工智慧項目將會帶來錯誤的結果。

Gartner研究副總裁Jim Hare說：「數據是人工智慧的燃料，因此企業組織需要現在就開始為人工智慧項目的大量數據存儲和管理做好準備。主要依靠外部供應商的技能並不是一個理想的長期解決方案。因此，要確保早期人工智慧項目可以將外部專家的知識傳授給內部員工，並在發展到大規模項目之前構建好你自己內部的人工智慧能力。」

4、選擇透明的人工智慧解決方案

人工智慧項目通常涉及來自外部服務提供商的軟體或系統。任何服務協議中都應該包含關於如何達成決策的見解，這一點很重要。Andrews表示：「人工智慧系統能否產生正確的答案並不是唯一的擔憂。管理者需要理解為什麼這些結果是有效的，如果不是有效的，要深入了解其中的原因。」

儘管要解釋深度神經網路等高級分析模型的所有細節並不總是可能的，但至少要提供某種潛在選擇的可視化，這一點很重要。事實上，在決策受制於監管和審計的情況下，提供這種透明度可能是一項法律上的要求。

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