随着企业中人工智能的讨论从炒作转向实施，德勤第五版人工智能现状研究报告发现，94% 的企业领导者认为人工智能对于未来五年的成功至关重要。
与此同时，更令人惊讶的结果之一是，随着人工智能部署的增加，结果落后于全球德勤人工智能研究所执行董事Beena Ammanath，他告诉TechRepublic。 尽管 79% 的受访者表示实现了三种或更多类型人工智能应用的全面部署（高于去年的 62%），但表现不佳类别（高部署/低成果）的组织比例从去年的 17% 上升到 22% 报告称，今年。
当人工智能不再是“闪亮的物体”和其他挑战时，证明它的价值
这可能是因为调查受访者报告了不同的挑战，具体取决于他们在人工智能实施中所处的阶段。 在启动新的人工智能项目时，最大的挑战是证明人工智能的商业价值（37%）。 其次是缺乏高管承诺（34%）和选择正确的人工智能技术（33%）。
在有关启动和扩展项目的后续问题中，选择正确的人工智能技术也被列为前三大挑战（29%）。 受访者表示，人工智能技术和解决方案的资金不足（30%）和缺乏技术技能（29%）是他们面临的另外两个主要挑战。
“随着组织试图随着时间的推移扩大人工智能项目的规模，管理人工智能相关风险 (50%)、缺乏高管支持 (50%) 以及缺乏维护或持续支持 (50%) 等关键障碍推动了人工智能项目的发展。 名列榜首，”报告称。 “受访者重申，这强调了成功的人工智能转型所需的明确领导力和集中投资的重要性。”
此外，报告还指出，它表明，在项目不再是耀眼的对象之后，建立持续资助项目所需的协调和纪律是一项持续的挑战。
报告称：“建立人工智能驱动的组织在很大程度上需要纪律和专注来维护系统和算法，以便它们能够继续产生持续的价值而不是噪音。”
根据德勤的报告，这种纪律和关注点延伸到了对所有相关挑战的理解，这些挑战在人工智能项目的早期阶段可能并不明显。
收获成果
报告指出，值得注意的是，87% 的受访者表示，他们现在发现投资回收期的长度符合预期或更快。
“一方面，这表明人们对实施要求有了更多的了解，但它也可能表明人工智能的愿景可能过于关注成本节约，而且人工智能可以提供的转型机会（通常具有难以预测的时间表） 被忽视或忽视。”
受访者最常报告的期望结果——降低成本（78%）进一步强调了这一点。 当组织优先考虑效率时，更多的转型成果（例如创收或业务创新）可能会被搁置。
也就是说，一些组织已经开始寻找出路。 来自高成果组织的受访者更有可能报告创收成果，例如进入新市场或向新成员扩展服务、创造新产品、计划或服务，或启用新业务或服务模式。
报告称，克服上述挑战的组织将发现“回报可能是丰厚的”。
改善人工智能成果应采取的步骤
该报告提出了建议领导者应考虑帮助改善人工智能工作成果的四项行动。
投资于文化和领导力
领导者可以采取更多措施，通过建立新的工作方式来利用对文化变革的乐观情绪，并利用人工智能推动更大的业务成果。
阿马纳特说：“领导者应该开始重塑工作，以利用他们的员工在人工智能中看到的日益增长的乐观情绪和机会。” “人仍然是企业成功的核心，人工智能可以帮助释放人机结合的工作场所的力量。”
受访者表示，敏捷性和变革意愿，以及围绕如何使用人工智能的愿景的高管领导力，是发展人工智能就绪文化的最重要因素（分别有 42% 和 40% 的人认为这一点极其重要）， 阿马纳特补充道。
转变运营方式
组织以合乎道德的方式大规模构建和部署人工智能的能力在很大程度上取决于其重新设计运营以适应新技术的独特需求的程度。
作为其中的一部分，德勤的研究发现，人工智能决策、数据隐私和同意管理缺乏可解释性和透明度的风险“都作为组织关注的道德风险而凸显出来”。 报告称，当组织采用符合道德的人工智能框架时，通常会取得更好的结果。
协调技术和人才
技术和人才获取不应再被视为分开。 组织应该根据他们拥有的技能来制定人工智能方法的策略，无论是来自人类还是预先打包的解决方案。
报告指出：“即使是最先进的组织仍处于人工智能转型的早期阶段，大多数接受调查的组织表示，他们仍然优先考虑从外部引入新的人工智能人才，而不是对现有员工进行再培训。”
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行动 4：选择有助于加速价值的用例
根据您的部门和行业背景确定您的业务的价值驱动因素将帮助组织选择正确的用例来推动其人工智能之旅。
Ammanath 表示：“人工智能正在推动所有行业的转型，许多领导者已经开始了解哪些用例在其特定背景下带来了最大价值。” “重要的一点是精心策划近期和长期差异化人工智能应用的战略。
“专注于太具有挑战性或具有非常长期或微小利益的用例可能会降低公司加大投资的热情，阻碍进一步的创新并减缓人工智能转型变革。”
