Gartner的这个成熟度周期强调了人工智能影响企业的许多不同方式根据Gartner的2019年首席信息官议程调查，在2018年至2019年期间，部署人工智能(AI)的组织从4%增长到到14%。与几年前相比，人工智能正在以多种不同的方式影响组织，当时除了使用机器学习(ML)构建您自己的解决方案之外别无选择。虽然AutoML和智能应用程序势头强劲，但其他方法也值得关注——即人工智能平台即服务(AIPaaS)或人工智能云服务。在AmazonAlexa、GoogleAssistant和其他产品在全球取得成功的推动下，对话式AI仍然在企业规划议程中占据重要位置。与此同时，增强智能、边缘人工智能、数据标签、可解释人工智能等新技术不断涌现。今年的技术成熟度曲线见证了许多新技术的出现，但为公众所知的具有价值或用途的技术很少。Gartner的2019年人工智能技术成熟度曲线审视了人工智能领域的创新和趋势，以及人工智能计划的范围。快速追随者应该首先为AI设计一个商业案例。对于早期采用者来说，人工智能的可扩展性是下一个挑战。今年的成熟度周期包含很多新技术，但已知有价值或有目的性的技术很少，而且很少是主流。“这并不意味着AI不可用。这意味着它会发生变化，为了评估AI的价值和风险，CIO们需要为其设定切合实际的期望。”Gartner副总裁分析师SvetlanaSicular说。以下是CIO计划中必须包含的AI技术Sicular亮点，这些技术将在未来两到五年内对业务转型产生巨大影响。增强智能（Augmentedintelligence）增强智能是以人为中心的人工智能与人类合作提高认知能力的一种合作模式。它侧重于人工智能在增强人类能力方面的辅助作用。AI与人互动并改进他们已知的知识可以减少日常错误，并可以改善客户互动、公民服务和患者护理。增强智能的目标是提高自动化的效率，同时辅之以人性化和常识来管理决策自动化的风险。吐槽：不再是我们天天调戏的Siri和人工智障爱酱，开始追求更高的智能，比如阿尔法狗。目前听说比较成功的是游戏的黑科技外挂，比如星际争霸1和拳皇97，这些黑科技可以秒杀世界顶级玩家。如果在其他领域开发出这样的增强型智能程序，离天网也就不远了。聊天机器人是人工智能的代言人，影响着人们可以交流的所有领域，例如每周与115,000名用户交谈的汽车制造商起亚，或提供购买葡萄酒指导和建议的Lidl的WinebotMargot。关于食物搭配的建议。聊天机器人可以基于文本或语音，或两者兼而有之，并依赖脚本化响应，而人工干预最少。人力资源、IT服务台和自助服务中存在常见的应用程序，聊天机器人已经在客户服务领域产生巨大影响，尤其是改变了客户服务的执行方式。从“用户学习界面”到“聊天机器人正在学习用户想要什么”的转变意味着对员工入职、生产力和培训的影响更大。吐槽：感觉是个不错的方向，但是请不要在销售垃圾邮件中使用它。比如在某宝，每一个留下电话的店铺，背后都会有源源不断的打折活动短信。用在一些标准化的工作流程中，确实可以省去很多繁琐的步骤。机器学习(ML)机器学习可以解决业务问题，例如个性化客户服务、供应链推荐、动态定价、医疗诊断和反洗钱。机器学习使用数学模型从数据中提取知识和模式。随着组织面临数据量的指数级增长和计算基础设施的改进，机器学习的使用正在增加。目前，ML正在跨多个领域和行业使用，以推动改进并找到解决业务问题的新方法。美国运通使用数据分析和ML算法帮助近乎实时地检测欺诈行为，从而避免了数百万美元的损失。沃尔沃通过使用数据来帮助预测零件何时可能出现故障并需要维修，从而提高了汽车的安全性。人工智能治理组织不应忽视人工智能治理。他们需要意识到潜在的监管和声誉风险。“人工智能治理是制定政策以打击与人工智能相关的偏见、歧视和人工智能的其他负面影响的过程，”Sicular说。确定数据源和算法的透明度要求，降低风险并建立信心发展AI治理、数据和分析领导力领导者和CIO应关注三个领域：信任、透明度和多样性。他们需要关注对数据源和AI结果的信任，以确保AI的成功使用。他们还需要确定数据源和算法的透明度要求，以降低风险并增强对人工智能的信心。此外，应确保数据、算法和观点的多样性，以追求人工智能的伦理和准确性。吐槽：IT治理大家都很熟悉了，AI治理目前只是停留在理论阶段。近年来，经常可以看到，安全和AI领域的道德伦理问题，或许真的会被提上日程。你为什么这么说？不知道大家有没有看过最近上映的《鬼娃回魂2019》，没有任何约束的机器学习，最后会创造出什么样的AI，真的很难说。智能应用大多数组织对获取AI功能的偏好正在转向在企业应用中使用它们。智能应用程序是具有嵌入式或集成人工智能技术的企业应用程序，通过智能自动化、数据驱动分析和指导性建议来支持或取代基于人类的活动，以提高生产力和决策制定。如今，企业应用程序供应商正在将AI技术嵌入到他们的产品中，并引入AI平台功能——从企业资源规划到客户关系管理，再到人力资源管理，再到劳动力生产力应用程序。首席信息官应该要求他们的外包软件供应商在他们的产品路线图中概述如何整合人工智能，以高级分析、智能流程和高级用户体验的形式增加商业价值。
