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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。

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%。

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。

·83%的受访者普遍认为能够解释ai是如何做出决策是非常重要的，但相比于仍在探索ai的受访企业(75%)，已经在部署 ai 的受访企业(92%)对这一点的重视程度更高。

5.ai 与云

企业的 ai 进程和上云之旅是密不可分的。连接 ai 与云的方法并不单一，许多企业选择使用私有云，而其他一些企业则采用混合云。

·53% 的受访者认为厂商锁定是全世界范围内很多公司面对的一个问题。

·当前尚在探索ai的企业更有可能使用私有云(44% 正在探索，27% 已使用)，而当前已经在部署 ai 的企业则更可能使用混合云(38% 已使用，26% 正在探索)或混合多云(17% 已使用，8% 正在探索)。

方法

此次调查于 2019 年 10 月 10 日至 10 月 22 日之间进行，受访者为 4514 名对其所在企业的信息技术(it)决策有一定了解/影响的企业最高管理层，其中 1003 名来自美国，1002 名来自中国，2509 名来自欧盟。在来自欧盟的受访者中，来自英国、法国、德国、西班牙和意大利的约各有500 名。所有访谈均在线进行。整个欧盟样本的误差范围为 +/- 2 个百分点，中国和美国样本的误差范围为 +/- 3 个百分点，欧盟各单独国家样本的误差范围为 +/- 4 个百分点。整个调查的置信度为 95%。

受访者公司包括各种大小的公司：

·31% 的受访者来自员工数大于 1000 的企业

·34% 的受访者来自员工数介于 251 和 1000 之间的企业

·16% 的受访者来自员工数介于 51 和 250 之间的企业

·19% 的受访者来自小型企业(员工数为 50 或以下)

·未对个人独资企业进行抽样调查

受访者的资历不尽相同：

·要求所有受访者须能够对其企业的 it 决策发表重要见解或给出重要意见

·三分之一的受访者均担任副总裁或以上职位(包括首席信息官等)

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