AI依然處于知識收集階段 最大障礙是缺少技能熟練的專家
發(fā)布時間：2025-12-10 12:20:44 作者：玩站小弟 
我要評論
我要評論導讀：AI的熱度越來越高，但是普及依然受到很多制約。11月6日消息，據(jù)VentureBeat報道，盡管人們幾乎已經(jīng)達成普遍共識，承認人工智能AI）帶來了革命性的好處，但市場研究機構Gartner最近調(diào)
邕寧區(qū)（外圍上門）服務+v電365-*2895真實服務，無任何前期費用。
導讀：AI的處于熱度越來越高，但是知識最大障礙普及依然受到很多制約。11月6日消息，收集熟練邕寧區(qū)（外圍上門）服務+v電365-*2895真實服務，無任何前期費用據(jù)VentureBeat報道，階段技盡管人們幾乎已經(jīng)達成普遍共識，缺少承認人工智能（AI）帶來了革命性的處于好處，但市場研究機構Gartner最近調(diào)查顯示，知識最大障礙近60%的收集熟練被調(diào)查企業(yè)還沒有充分利用AI帶來的好處。也許更令人感到驚訝的階段技是，只有略多于10%的缺少被調(diào)查企業(yè)部署了某種AI解決方案。
這項調(diào)查結果顯示，處于邕寧區(qū)（外圍上門）服務+v電365-*2895真實服務，無任何前期費用AI前景與企業(yè)利用它的知識最大障礙能力之間似乎存在鴻溝。進一步的收集熟練證據(jù)是，近半接受調(diào)查的階段技企業(yè)表示，他們更傾向于購買預先包裝好的缺少AI解決方案，或者使用已經(jīng)嵌入到自家應用中的AI功能。這并不令人意外，因為最終用戶希望使用AI來幫助更好地解決企業(yè)問題，而不僅僅是單純地以購買AI技術為目標。
預先包裝的AI解決方案或嵌入式應用之所以受到青睞，有個至關重要的因素。由于缺乏內(nèi)部技能，許多企業(yè)都不準備自己制定一個定制解決方案的能力。Gartner的分析得出結論：技術鴻溝是AI普及的最大障礙。被調(diào)查企業(yè)的AI項目都處于早期階段。事實上，Gartner發(fā)現(xiàn)，許多企業(yè)仍在努力從描述性分析轉向基礎機器學習解決方案，以進行預測和規(guī)范分析。
我們研究的另一個發(fā)現(xiàn)是，部署AI解決方案的企業(yè)不僅僅是那些將自己標榜為“侵略性”的企業(yè)，意為它們歡迎使用尖端技術。事實上，超過半數(shù)報告稱已部署AI解決方案的企業(yè)將自己的企業(yè)定義為“主流”，通常是等待技術成熟的企業(yè)。
AI依然處于知識收集階段
企業(yè)對AI的興趣非常強烈，從2015年到2017年之間，我們的客戶對AI話題的討論已經(jīng)增長了4倍。2016年1月份，“人工智能”這個詞甚至沒有進入前100搜索詞匯。而1年后，它排在第11位。到了2017年5月，它排在第七位。這就證明了人們對于理解AI如何作為數(shù)字商業(yè)戰(zhàn)略的一部分有著濃厚的興趣。
也就是說，約有1/3的受訪者聲稱，在定義他們的AI策略時面臨著挑戰(zhàn)。這是有道理的，因為59%的企業(yè)仍然處于知識收集階段。此外，分別有30%和27%的企業(yè)認為AI安全性和集成性是主要挑戰(zhàn)。令人感到驚訝的是，在我們的受訪者中，只有23%的人認為如何衡量使用AI的價值是個挑戰(zhàn)。這很可能是因為這些企業(yè)仍然在開發(fā)自己的策略，并且還不了解度量解決方案的業(yè)務價值的重要性。
我們發(fā)現(xiàn)，盡管企業(yè)在為高級分析項目尋找經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學家方面仍存在困難，但要找到熟練使用AI技術（比如深度學習）的員工難度更大。很多AI創(chuàng)新都是在大學層面進行的，而畢業(yè)的學生們也加入了谷歌、亞馬遜和微軟等云計算服務提供商，或者推出自己的創(chuàng)業(yè)公司，以利用來自風投社區(qū)的投資。
因此，許多企業(yè)都在尋求更新自己的內(nèi)部技能。有些企業(yè)也在吸引系統(tǒng)集成商，他們的目標是將知識從這些系統(tǒng)集成商轉移到自家數(shù)據(jù)科學家手里。企業(yè)應該從本地大學中聘用具有專業(yè)技能或項目/實習經(jīng)驗的學生。在理想的情況下，他們應該能夠找到在高級數(shù)據(jù)科學和機器學習方面獲得學士和碩士學位的合適人才。他們還應該強調(diào)員工的再培訓，并使用快速的原型設計，這樣不僅可以建立團隊技能，還可以展示AI對高層管理的好處。
構建自己的策略
企業(yè)應該通過與內(nèi)部業(yè)務主管合作開始構建AI戰(zhàn)略，確定AI的使用情況，主要是改進決策制定和提高流程效率。在開始試驗之前，企業(yè)應該將度量標準應用到它的AI計劃中。而在生產(chǎn)中，企業(yè)應該繼續(xù)使用度量標準來優(yōu)化AI解決方案。他們還應該主動向高級管理層傳達度量標準，以證明投資回報率（ROI）。這對于獲得管理層的支持至關重要。企業(yè)還應該對現(xiàn)有的應用進行評估，以了解將AI功能集成到其他企業(yè)解決方案中的計劃。
AI允許企業(yè)向應用程序、服務以及數(shù)字資源中添加智能。應用程序領導者必須確定何時使用AI，以及如何應對它將給客戶和員工帶來的挑戰(zhàn)。
這項調(diào)查結果顯示，處于邕寧區(qū)（外圍上門）服務+v電365-*2895真實服務，無任何前期費用AI前景與企業(yè)利用它的知識最大障礙能力之間似乎存在鴻溝。進一步的收集熟練證據(jù)是，近半接受調(diào)查的階段技企業(yè)表示，他們更傾向于購買預先包裝好的缺少AI解決方案，或者使用已經(jīng)嵌入到自家應用中的AI功能。這并不令人意外，因為最終用戶希望使用AI來幫助更好地解決企業(yè)問題，而不僅僅是單純地以購買AI技術為目標。
預先包裝的AI解決方案或嵌入式應用之所以受到青睞，有個至關重要的因素。由于缺乏內(nèi)部技能，許多企業(yè)都不準備自己制定一個定制解決方案的能力。Gartner的分析得出結論：技術鴻溝是AI普及的最大障礙。被調(diào)查企業(yè)的AI項目都處于早期階段。事實上，Gartner發(fā)現(xiàn)，許多企業(yè)仍在努力從描述性分析轉向基礎機器學習解決方案，以進行預測和規(guī)范分析。
我們研究的另一個發(fā)現(xiàn)是，部署AI解決方案的企業(yè)不僅僅是那些將自己標榜為“侵略性”的企業(yè)，意為它們歡迎使用尖端技術。事實上，超過半數(shù)報告稱已部署AI解決方案的企業(yè)將自己的企業(yè)定義為“主流”，通常是等待技術成熟的企業(yè)。
AI依然處于知識收集階段
企業(yè)對AI的興趣非常強烈，從2015年到2017年之間，我們的客戶對AI話題的討論已經(jīng)增長了4倍。2016年1月份，“人工智能”這個詞甚至沒有進入前100搜索詞匯。而1年后，它排在第11位。到了2017年5月，它排在第七位。這就證明了人們對于理解AI如何作為數(shù)字商業(yè)戰(zhàn)略的一部分有著濃厚的興趣。
也就是說，約有1/3的受訪者聲稱，在定義他們的AI策略時面臨著挑戰(zhàn)。這是有道理的，因為59%的企業(yè)仍然處于知識收集階段。此外，分別有30%和27%的企業(yè)認為AI安全性和集成性是主要挑戰(zhàn)。令人感到驚訝的是，在我們的受訪者中，只有23%的人認為如何衡量使用AI的價值是個挑戰(zhàn)。這很可能是因為這些企業(yè)仍然在開發(fā)自己的策略，并且還不了解度量解決方案的業(yè)務價值的重要性。
我們發(fā)現(xiàn)，盡管企業(yè)在為高級分析項目尋找經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學家方面仍存在困難，但要找到熟練使用AI技術（比如深度學習）的員工難度更大。很多AI創(chuàng)新都是在大學層面進行的，而畢業(yè)的學生們也加入了谷歌、亞馬遜和微軟等云計算服務提供商，或者推出自己的創(chuàng)業(yè)公司，以利用來自風投社區(qū)的投資。
因此，許多企業(yè)都在尋求更新自己的內(nèi)部技能。有些企業(yè)也在吸引系統(tǒng)集成商，他們的目標是將知識從這些系統(tǒng)集成商轉移到自家數(shù)據(jù)科學家手里。企業(yè)應該從本地大學中聘用具有專業(yè)技能或項目/實習經(jīng)驗的學生。在理想的情況下，他們應該能夠找到在高級數(shù)據(jù)科學和機器學習方面獲得學士和碩士學位的合適人才。他們還應該強調(diào)員工的再培訓，并使用快速的原型設計，這樣不僅可以建立團隊技能，還可以展示AI對高層管理的好處。
構建自己的策略
企業(yè)應該通過與內(nèi)部業(yè)務主管合作開始構建AI戰(zhàn)略，確定AI的使用情況，主要是改進決策制定和提高流程效率。在開始試驗之前，企業(yè)應該將度量標準應用到它的AI計劃中。而在生產(chǎn)中，企業(yè)應該繼續(xù)使用度量標準來優(yōu)化AI解決方案。他們還應該主動向高級管理層傳達度量標準，以證明投資回報率（ROI）。這對于獲得管理層的支持至關重要。企業(yè)還應該對現(xiàn)有的應用進行評估，以了解將AI功能集成到其他企業(yè)解決方案中的計劃。
AI允許企業(yè)向應用程序、服務以及數(shù)字資源中添加智能。應用程序領導者必須確定何時使用AI，以及如何應對它將給客戶和員工帶來的挑戰(zhàn)。
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