根据Gartner的最新调查，从事人工智能（AI）或机器学习（ML）的组织平均有四个AI / ML项目。在所有受访者中，有59％表示他们已经部署了AI。
Gartner研究副总裁吉姆·哈尔（Jim Hare）表示：“今年我们将看到人工智能的应用大大加速。“越来越多的AI项目意味着组织可能需要在内部进行重组，以确保AI项目的人员配备和资金到位。最好的做法是建立一个AI卓越中心，以最佳方式分发技能，获得资金，确定优先级并分享最佳实践。”
如今，实施的AI项目平均数量为4个，但受访者预计在未来12个月内将再增加6个项目，在未来三年内再增加15个项目。这意味着到2022年，这些组织预计将平均实施35个AI或ML项目。
关40％的组织将CX称为使用AI技术的最大动力。虽然可以使用聊天机器人或虚拟个人助理之类的技术为外部客户提供服务，但如今，大多数组织（56％）在内部使用AI支持决策并向员工提供建议。Hare先生说：“与其说是替代人类工人，不如说是关于增加工人并使他们能够更快地做出更好的决定。”
相关新闻“ Flipkart稍后付款”现已在PhonePe上提供MoneyTap在B轮融资中筹集了50亿卢比Naspers首席执行官解释了为什么该公司希望支持印度初创公司自动化任务是第二重要的项目类型，被20％的受访者称为最主要的动机。自动化的示例包括诸如财务中的发票和合同确认之类的任务，或者人力资源中的自动筛选和机器人访谈。
为受访者采用AI的最大挑战是缺乏技能（56％），了解AI用例（42％）以及对数据范围或质量的担忧（34％）。Hare先生说：“每当涉及到先进技术时，寻找合适的员工技能便成为主要问题。”“可以通过服务提供商，与大学合作以及为现有员工制定培训计划来解决技能差距。但是，建立扎实的数据管理基础并不是您可以即兴进行的。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。数据就绪性必须成为所有AI项目的头等大事。”