这些组织正在与人工智能(AI)或机器学习根据Gartner, Inc.最近的一项调查，(ML)平均有四个AI/ML项目。在所有受访者中，59%的人表示他们目前已经部署了人工智能。
高德纳“人工智能和机器学习发展战略”研究是通过2018年12月对106名高德纳研究圈成员(高德纳管理的由IT和IT/业务专业人士组成的小组)进行的在线调查进行的。参与者必须了解ML或AI的业务和技术方面，无论是目前在其组织中部署还是在规划中。
“我们看到了大幅加速人工智能应用今年，”他说吉姆兔子他是Gartner研究副总裁。人工智能项目数量的增加意味着组织可能需要进行内部重组，以确保人工智能项目有适当的人员和资金。建立一个人工智能卓越中心，以最好的方式分发技能、获得资金、设定优先事项并分享最佳实践，这是一种最佳做法。”
目前，AI项目的平均数量是4个，但受访者预计在未来12个月内将增加6个项目，在未来三年内再增加15个项目(见图1)。这意味着在2022年，这些组织预计平均有35个AI或ML项目。
资料来源:Gartner(2019年7月)
40%的组织点名残雪作为他们使用人工智能技术的最大动力。而聊天机器人或虚拟个人助理可用于服务外部客户，目前大多数组织(56%)在内部使用人工智能来服务外部客户支持决策制定给员工提建议。“它不是关于取代人类工人，而是关于增强和提高启用让他们更快地做出更好的决定，”黑尔说。
自动化任务是第二重要的项目类型——20%的受访者认为这是他们的首要激励因素。自动化的例子包括诸如财务中的发票和合同验证或人力资源中的自动筛选和机器人面试等任务。
对于受访者来说，采用AI的最大挑战是缺乏技能(56%)，理解AI用例(42%)，以及对数据范围或质量的担忧(34%)。“找到合适的员工的技能只要涉及到先进技术，都是一个主要问题，”黑尔说。“技能差距可以通过服务提供商、与大学合作以及为现有员工建立培训计划来解决。然而，建立坚实的数据管理基础并不是可以即兴发挥的。可靠的数据质量对于提供准确的见解、建立信任和减少偏见至关重要。数据准备必须是所有人工智能项目的首要考虑因素。”
衡量人工智能项目的成功
调查显示，许多组织在试图衡量项目的价值时，将效率作为目标成功的衡量标准。“使用效率目标作为一种显示价值的方式，在那些声称自己在采用方面是保守或主流的组织中更为普遍。那些声称自己在采用策略方面很积极的公司更有可能表示，他们正在寻求改善客户参与度。些微安德鲁斯高德纳公司(Gartner)杰出的副总裁、分析师。
高德纳客户可以在“调查分析:AI和ML发展战略、激励因素和采用挑战。”
的编辑器
高德纳的人工智能和机器学习发展战略研究是通过2018年12月对欧洲、美国、加拿大、亚太地区和拉丁美洲的106名高德纳研究圈成员(高德纳管理的由IT和IT/商业专业人士组成的小组)进行的在线调查进行的。
参与者必须了解ML或AI的业务和技术方面，无论是目前在其组织中部署还是在规划中。参与者角色主要是IT角色，或者是IT和业务角色的混合，具有特定的关注和AI或ML知识。
关于人工智能的额外分析将在Gartner IT研讨会/Xpo 2019这是全球最重要的cio和其他高级IT高管聚会。IT主管依靠这些事件来深入了解他们的组织如何使用IT来克服业务挑战并提高运营效率。使用Twitter关注事件的新闻和更新# GartnerSYM．
Gartner IT Symposium/Xpo即将举行的日期和地点包括:
Gartner, Inc.(纽约证券交易所代码:IT)为高管及其团队提供可操作的、客观的见解。我们的专世界杯欧洲杯赛程家指导和工具使组织能够在关键任务优先事项上做出更快、更明智的决策和更强的表现。欲了解更多，请访问gartner.com．
