德勤AI参与近半公司最高决策，证明AI商业价值仍是难题

　　自2017年起，德勤人工智能研究院就开始调查并发布《企业人工智能应用现状报告》。今年10月18日，第五版《企业人工智能应用现状报告》正式公布。
　　这一次，通过调查来自全球13个国家、六个行业领域、几十个部门的2620名全球商业领袖，德勤阐述了当前人工智能产业界的现状、相关成果，以及企业应该如何部署和扩大人工智能项目等内容。
　　报告在开头首先按照企业是否部署/计划了人工智能项目、人工智能项目的实现程度为标准，将参与调查的企业分为了四类：
　　高部署、高实现的变革者（Transformers）；基于较强的人工智能技术进行了成功实践的企业。
　　低部署、高实现的寻路者（Pathlooking）；正在采取正确行动，但没有像变革者那样将多种形式的人工智能技术扩展/落地到同等程度。
　　高部署、低实现的成绩不佳者（UnderSuccess ers）；进行了大量的开发和部署活动，但尚未进行足够的实践活动来产出价值。
　　低部署、低实现的启动者（Starters）；在建立人工智能项目方面起步较晚的企业。
　　从调查结果来看，四类企业的比例相差不大，整体而言＂启动者＂数量最多，＂成绩不佳者＂数量最少。同时，报告中也指出，今年已有79%的企业已经完全部署了三个及以上的人工智能应用项目，较之去年的62%有所提升。
　　值得注意的是，根据报告调查，要开启一个人工智能项目的最大挑战为证明人工智能的商业价值，而随着时间推移开始将项目扩大时，管理人工智能的相关风险、执行措施承诺、持续维护三项排在风险名单的前列。
　　而报告也表示，一家企业能否真正利用人工智能实现差异化的落地和应用，除了注意开启人工智能项目时的各种风险，能否发展和培养内部人才也是一个重要因素。
　　不过调查数据则显示，有53%的受调查企业都优先从外部引入新的人工智能人才，而非重新培训现有员工。
　　同时，有65%的受访企业将人工智能视为一种需要购买的产品或服务，而非尝试在自己的公司内部构建自己的人工智能解决方案。
　　说到企业内部的人工智能解决方案，调查发现，各行各业人工智能的最常用工具为云计算定价优化、语音助手、聊天机器人和会话人工智能、预测性维护和招聘软件。
　　同时，生命科学和医疗保健公司最有可能将人工智能模型的所有权委托给第三方（占比51%），而科技、媒体和电信公司最有可能将这种所有权集中。
　　事实上，人工智能已经广泛参与到了多家企业的管理之中。在报告中，有43%的受访者指出，他们所在的公司已经任命了一名领导人，负责帮助工人更好地与智能机器协作，而有44%的受访者表示，他们正在使用人工智能协助最高级别的决策。值得注意的是，有50%的能源、资源和工业企业中使用人工智能辅助决策，在各类型企业中占比最高。
　　报告中也着重分析了一些较为成功的人工智能企业的共同特性，比如，在人工智能领域表现最好的＂变革者＂企业最有可能报告人工智能的文化特征，如高度的跨组织协作、员工对人工智能的可能性持乐观态度、积极培养和留住人工智能专业人员等等；而＂高实现＂特点的企业们也更有可能采用额外的实践策略，如MLOps（指可靠有效地在生产中部署和维护机器学习模型的实践）、重新设计工作流程、记录人工智能模型的生命周期等等。
　　整体而言，德勤人工智能研究所的执行董事Beena Ammanath对人工智能产业的发展呈乐观态度，她认为目前在人工智能项目成果方面表现不佳的组织仍然具有很大的潜力。 并表示＂希望那些‘后进生’也能进入这个产业的生态之中，从这些最佳实践中学习，并获得更多价值。＂
　　编译：南都见习记者杨博雯