IBM 攜手 Morning Consult 展開的全新研究
綜述
人工智慧（AI）領域存在著一條悖論：儘管AI 蘊含著無與倫比的經濟機遇，但AI在企業內的採用率卻始終不高。全球範圍內，企業採用 AI 的速度較慢的原因涉及多個方面，包括：缺乏相關技能或工具、廠商鎖定、以及對 AI 的信任和信心不足。但直到目前為止，AI應用道路上最大的「攔路虎」之一依舊是文化因素。
近日，IBM 一份名為「從『攔路虎』到大規模應用：全球企業向人工智慧衝刺」的報告公布了一些令人振奮的新數據。報告顯示，得益於從數據準備到偏差檢測等一系列近期技術的進步，以及技能重塑和再培訓方面的努力，儘管任重道遠，AI 的探索和採用率正以高於預期的速度攀升。基於該洞察及與客戶的數百次互動，IBM Data and AI 總經理 Rob Thomas 預計，在未來的 18 至 24 個月內，企業對 AI 的採用率將大幅攀升，達到 80％ 甚至 90％。
該數據刷新了人們對美國（1003 家）、歐盟（2509 家）和中國（1002 家）三大地區內 4514 家企業的 AI 應用情況的認知。此次調查是在 2019 年 10 月 10 日至 22 日間通過 Morning Consult 的供應商專有網絡在線進行的。如需了解更多關於該調查方法的細節，請參見本摘要結尾處。
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此次調查結果不僅就 AI 的整體採用情況給出了重要見解，而且還從業內人士角度闡述了行業原因和地域差異如何影響AI 採用率，以及 AI 將如何被部署、由誰來部署，並準確定義了阻礙大規模部署這種轉型技術的種種阻礙。
主要調查結果
1. AI 採用過程中存在的阻礙
談及 AI 採用過程中存在的阻礙，全球各地企業領導者們最擔憂的一點便是缺乏 AI 技能和專業知識。高管們表示，技能不足嚴重阻礙了各企業對 AI 的廣泛部署，而數據孤島也在持續產生著影響。
· 在被問及阻礙企業順利採用 AI 的因素時，37％ 的受訪者選擇了「AI 專業知識或技能的缺乏」，31％ 的受訪者選擇了「數據複雜性和數據孤島的增加」，另有 26％ 的受訪者選擇了「缺乏開發 AI 模型的工具」。
· 對於仍在探索 AI的企業來說，缺乏 AI 相關經驗是阻礙使用AI的一個重大因素。而對於當前正在部署 AI 的企業來說，如何應對數據複雜性的增加及避免被供應商鎖定成為更大的問題。
· 相比於仍在探索AI的企業，已經在部署 AI 的企業, 使用雲服務供應商提供的 AI 服務的可能性高出 33%。
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2. 當前和計劃中的 AI 投資
受訪的來自所有行業和地區的企業都在加快其探索和使用 AI 的步伐。
· 在全球三大地區的各行各業中，34%的企業已在其業務中部署了 AI，39%的企業正在加大對 AI 的探索，這意味著，四分之三的受訪企業已踏上 AI 旅途。
· 大型企業正在主導AI的採用，具體而言，員工數大於 1000 的企業中，有 45％ 表示採用了 AI，而在1000名員工以下的公司中，這一比例僅為29%。
· 全球範圍內， 22％ 的受訪者表示其所在企業當前並未使用或探索使用 AI。
· 來自正在部署 AI 的企業的專業人員更有可能表示正全方位投資 AI。
全球各企業計劃在未來 12 個月內大舉投資 AI 的所有領域，其中企業占比為：
o 計劃投資於專有 AI 解決方案： 35%
o 計劃投資於現有應用：34%
o 計劃投資於現有工具以構建自身 AI 模型：33%
o 計劃投資於技能再培訓和人才培養：33%
o 計劃將 AI 嵌入現有應用和流程中：28%
o 計劃投資於 AI 研發：26%
3. AI 部署類型
隨著技術的進步，重複性任務的執行成本逐漸降低，而集中精力執行剩餘關鍵任務的價值則開始顯著凸顯，尤其是那些要求執行者具備一定思考能力和洞察力的任務，以及那些涉及身體的靈活性、常識、判斷力、直覺、創造力和自然語言處理能力的任務。當前，AI 正被橫向部署到各個企業。
· 各地區尚處在探索 AI的企業中，48%的企業計劃將 AI 用於特定項目和46%的企業計劃在整個企業層面部署 AI。
· 當前正在部署 AI 的企業中，40%的企業致力於為基於 AI 或 AI 輔助的特定項目的發展概念證明，而另40%的企業致力於使用預構建的 AI 應用（如聊天機器人）。
· 這些部署AI的企業的專業人員報告了他們使用AI的5種最重要的方式：
o 數據安全（36％）
o 流程自動化（31％）
o 虛擬助手/聊天機器人（26％）
o 業務流程優化（24%）
o 傳感器數據分析（物聯網）（24％）
· 大型企業比小型企業更有可能投資於以下兩方面：1）將 AI 嵌入現有應用和流程中（員工數大於 1000 的企業中，有 35％ 表示會投資此方面，而員工數小於 1000 的企業則僅占22%）；2）專有 AI 解決方案（員工數大於 1000 的企業中，有 42％ 表示會投資此方面，而員工數小於 1000 的企業中則僅占32%）。
· 在大型企業中，數據和信息架構更可能對 AI 文化起到推東作用（員工數大於 1000 的企業中，有 55％ 表示數據和信息架構對其 AI 文化起到推進作用，而員工數小於 1000 的企業中則僅占41%）。
4. AI 文化與信任
以下是通過調查不同工資水平和職業的受訪者而得出的一些示例：
· 儘管業務需求和競爭壓力在不斷推動受訪企業採用 AI，但已經部署 AI 的受訪企業比當前尚在探索AI使用的受訪企業更有可能將領導層指示（41％ 對 28％）和企業文化（39％ 對 29％）視為推動 AI 採用進程的因素。
· 當前仍在探索AI使用的企業中，41％ 表示其非技術人員已經在使用 AI，這表明，這些企業正從 AI 小規模試驗轉向 AI 全面集成。在已經部署 AI 的企業中，三分之二以上非技術人員已經在直接使用 AI。
信任是擴大 AI 影響力的基石。
對於面臨阻礙的企業以及致力於大規模部署AI的企業，他們都有一個共同點：他們都需要建立對 AI 的信任；他們都應當明確 AI 是如何促進決策的；他們都需要在組織內部建立一種信任 AI 技術本身和它將如何改變我們的工作方式的文化氛圍。
· 61%的受訪者將建立對 AI 技術的信任視為創造企業 AI 文化的促進因素。
· 來自世界各地的受訪者之中有78%表示，相信人工智慧輸出信息的公平性、安全性和可靠性是非常重要或至關重要的。
· 83%的受訪者普遍認為能夠解釋AI是如何做出決策是非常重要的，但相比於仍在探索AI的受訪企業（75％），已經在部署 AI 的受訪企業（92％）對這一點的重視程度更高。
5. AI 與雲
企業的 AI 進程和上雲之旅是密不可分的。連接 AI 與雲的方法並不單一，許多企業選擇使用私有雲，而其他一些企業則採用混合雲。
· 53％ 的受訪者認為廠商鎖定是全世界範圍內很多公司面對的一個問題。
· 當前尚在探索AI的企業更有可能使用私有雲（44％ 正在探索，27％ 已使用），而當前已經在部署 AI 的企業則更可能使用混合雲（38％ 已使用，26％ 正在探索）或混合多雲（17％ 已使用，8% 正在探索）。
方法
此次調查於 2019 年 10 月 10 日至 10 月 22 日之間進行，受訪者為 4514 名對其所在企業的信息技術（IT）決策有一定了解/影響的企業最高管理層，其中 1003 名來自美國，1002 名來自中國，2509 名來自歐盟。在來自歐盟的受訪者中，來自英國、法國、德國、西班牙和義大利的約各有 500 名。所有訪談均在線進行。整個歐盟樣本的誤差範圍為 +/- 2 個百分點，中國和美國樣本的誤差範圍為 +/- 3 個百分點，歐盟各單獨國家樣本的誤差範圍為 +/- 4 個百分點。整個調查的置信度為 95％。
受訪者公司包括各種大小的公司：
· 31％ 的受訪者來自員工數大於 1000 的企業
· 34％ 的受訪者來自員工數介於 251 和 1000 之間的企業
· 16％ 的受訪者來自員工數介於 51 和 250 之間的企業
· 19％ 的受訪者來自小型企業（員工數為 50 或以下）
· 未對個人獨資企業進行抽樣調查
受訪者的資歷不盡相同：
· 要求所有受訪者須能夠對其企業的 IT 決策發表重要見解或給出重要意見
· 三分之一的受訪者均擔任副總裁或以上職位（包括首席信息官等）
· 其餘受訪者包括在其企業 IT/AI 實踐中掌握相關核心知識或擁有一定權限的主管和高級經理級別員工