根据VentureBeat的说法，虽然几乎普遍认为人工智能(AI)具有变革性优势，但市场研究公司Gartner最近的一项调查显示，近60%的人接受调查的公司尚未充分利用人工智能的优势。也许更令人惊讶的是，超过10%的受访公司已经部署了某种人工智能解决方案。调查结果揭示了人工智能的前景与企业利用它的能力之间似乎存在鸿沟。进一步的证据是，将近一半的受访企业表示他们更愿意购买预打包的人工智能解决方案或使用已经嵌入到他们自己的应用程序中的人工智能功能。这并不奇怪，因为最终用户希望使用AI来帮助更好地解决业务问题，而不是简单地以购买AI技术为目标。有利于预先打包的人工智能解决方案或嵌入式应用程序的一个关键因素。由于缺乏内部技能，许多企业不准备自行开发定制解决方案。Gartner的分析得出结论，技术差距是采用人工智能的最大障碍。受访企业的AI项目均处于早期阶段。事实上，Gartner发现许多企业仍在努力从描述性分析转向用于预测性和规范性分析的底层机器学习解决方案。我们研究的另一个发现是，部署AI解决方案的公司不仅仅是那些将自己标记为“积极进取”的公司，这意味着他们欢迎最新技术。事实上，超过半数报告已部署AI解决方案的企业将其业务定义为“主流”，通常是在等待技术成熟。人工智能仍处于知识收集阶段。商业对人工智能的兴趣非常浓厚。从2015年到2017年，我们客户对AI话题的讨论增加了4倍。2016年1月，“人工智能”一词甚至没有进入前100个搜索词。1年后，它排名第11位。到2017年5月，它排在第7位。这证明了人们对理解如何将AI用作数字业务战略的一部分有着浓厚的兴趣。也就是说，大约三分之一的受访者声称在定义他们的AI战略时面临挑战。这是有道理的，因为59%的企业仍处于知识收集阶段。此外，分别有30%和27%的企业认为AI安全和集成是主要挑战。令人惊讶的是，只有23%的受访者认为衡量使用AI的价值是一项挑战。这可能是因为这些组织仍在制定战略，还不了解衡量解决方案商业价值的重要性。该上学了。我们发现，虽然公司仍然难以为高级分析项目找到经验丰富的数据科学家，但要找到熟练使用AI技术（例如深度学习）的员工就更难了。许多AI创新都发生在大学层面，毕业生加入谷歌、亚马逊和微软等云计算服务提供商，或创办自己的初创公司以利用风险投资界的投资。因此，许多企业都希望更新他们的内部技能。一些公司也在吸引系统集成商，目标是将这些系统集成商的知识转移给他们自己的数据科学家。企业应从当地大学聘请具有专业技能或项目/实习经验的学生。理想情况下，他们应该能够找到拥有高级数据科学和机器学习学士和硕士学位的合适人选。他们还应该强调员工再培训和使用快速原型制作，这不仅可以培养团队技能，还可以向高层管理人员展示人工智能的好处。制定自己的战略组织应开始制定人工智能战略，方法是与内部业务主管合作，以确定人工智能的用例，主要是为了改进决策制定并提高流程效率。在开始实验之前，企业应将指标应用于其AI计划。在生产中，组织应该继续使用指标来优化人工智能解决方案。他们还应该主动将指标传达给高级管理层，以证明投资回报率(ROI)。这对于获得管理层的支持至关重要。组织还应评估现有应用程序，以制定将AI功能集成到其他企业解决方案中的计划。AI允许企业为应用程序、服务和数字资源添加智能。应用领导者必须确定何时使用人工智能，以及如何应对它将给客户和员工带来的挑战。
