人工智能是否已經(jīng)準(zhǔn)備好走出實(shí)驗(yàn)室和概念驗(yàn)證，進(jìn)入企業(yè)的主流應(yīng)用？高級(jí)行業(yè)觀察員認(rèn)為它已經(jīng)準(zhǔn)備好了，但是企業(yè)組織可能仍然需要做一些準(zhǔn)備?！拔覀円呀?jīng)超越了‘人工智能是新鮮事物’，進(jìn)入到推動(dòng)更廣泛主流應(yīng)用和實(shí)際價(jià)值創(chuàng)造階段”，麥肯錫副合伙人Hall指出。麥肯錫對(duì)2300名高管的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，人工智能在標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)流程中的使用同比增長(zhǎng)近25%。

Hall和麥肯錫的同事Chui最近發(fā)表論文指出，雖然人工智能目前被廣泛應(yīng)用，但大部分工作僅限于特定的狹義用例，而不能更具戰(zhàn)略性的以企業(yè)為中心被采用?！拔覀?cè)谶@一趨勢(shì)中還處于起步階段，盡管在應(yīng)用方面我們看到了人工智能的增長(zhǎng)，但在我們調(diào)查的公司中，只有不到三分之一的公司在多個(gè)業(yè)務(wù)或功能上部署了人工智能?！彼a(bǔ)充稱(chēng)，人工智能在這些初始階段的流行應(yīng)用案例包括改善物流功能、減少庫(kù)存、增加庫(kù)存周轉(zhuǎn)率以及提高整體設(shè)備效率。這些單獨(dú)的用例可以交付積極結(jié)果，估計(jì)至少有1%到10%的改進(jìn)。

但與此同時(shí)，Chui說(shuō)， 將人工智能從狹隘的用例推廣到更廣泛的應(yīng)用是一項(xiàng)“艱難的工作 ，不僅因?yàn)榧夹g(shù)問(wèn)題很難解決，而且變革管理也很困難。 這種情況進(jìn)展不快是有原因的?！?/p>

部分挑戰(zhàn)在于如何找到可以通過(guò)使用人工智能來(lái)滿(mǎn)足的業(yè)務(wù)需求。許多圍繞人工智能的新興技術(shù)都很吸引人，但目前企業(yè)尚不清楚如何利用這些技術(shù)。例如，強(qiáng)化學(xué)習(xí)非常擅長(zhǎng)于訓(xùn)練機(jī)器能夠更好地玩各種游戲，但它能在世界上創(chuàng)造多大的價(jià)值卻不那么明顯。

另一項(xiàng)行業(yè)調(diào)查也認(rèn)為，人工智能仍處于探索階段。在接受麻省理工學(xué)院斯隆管理評(píng)論調(diào)查的2200名高管中，只有5%的高管在整個(gè)組織內(nèi)廣泛實(shí)施了人工智能，18%的高管在幾個(gè)流程中實(shí)施了人工智能，19%的高管在進(jìn)行試點(diǎn)項(xiàng)目。

麻省理工學(xué)院斯隆管理學(xué)院調(diào)查報(bào)告的作者還概述了未來(lái)將人工智推向企業(yè)更深層次的工作。例如，首席信息官和首席技術(shù)官“需要優(yōu)先發(fā)展基礎(chǔ)技術(shù)能力，從基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)安全到數(shù)據(jù)管理和開(kāi)發(fā)流程，在這些領(lǐng)域，那些擁有更先進(jìn)的人工智能實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的公司已經(jīng)在領(lǐng)域里處于領(lǐng)先地位?！比斯ぶ悄苓€要求對(duì)軟件開(kāi)發(fā)和部署過(guò)程，以及正式的數(shù)據(jù)治理工作。

此外，報(bào)告還指出，人工智能將需要加大對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理和倫理道德的關(guān)注。該調(diào)查顯示出人們對(duì)使用人工智能所固有的風(fēng)險(xiǎn)有著廣泛的認(rèn)識(shí)，但很少有從業(yè)者采取行動(dòng)制定政策和流程來(lái)管理風(fēng)險(xiǎn)，包括道德風(fēng)險(xiǎn)、法律風(fēng)險(xiǎn)、聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

最后，技能和能力的正確結(jié)合也是至關(guān)重要的。當(dāng)看到成功的企業(yè)實(shí)施人工智能時(shí)，它們總是與業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一致，這些企業(yè)正在對(duì)現(xiàn)有員工進(jìn)行加倍投資，并通過(guò)創(chuàng)建分析和人工智能學(xué)院來(lái)提升和培訓(xùn)他們的技能。另一個(gè)常見(jiàn)的要素是內(nèi)部協(xié)作并制定適當(dāng)?shù)牧鞒虂?lái)吸引商業(yè)領(lǐng)袖、技術(shù)人員，與數(shù)據(jù)科學(xué)家一起確定哪里有合作機(jī)會(huì)，使人工智能技術(shù)真正產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值的可能性大大增加。