麦肯锡:人工智能的发展与障碍 行业资讯 | 时间: 2020-10-14 | 199IT | 编译:阿芬|浏览量:1046
受访者表示,人工智能正在迅速普及,但预计不会大规模减少企业用工人数。目前,仅有极少数企业具备让人工智能创造规模化价值的基本要素。
麦肯锡一项以人工智能为主题的最新全球调研【1】 显示,人工智能正在全球商业领域迅速普及。人工智能通常是指机器执行与人类思维相关的认知功能(如感知、推理、学习和解决问题)的能力,包括一系列通过人工智能解决业务问题的能力。在调研中,我们特别询问了九项相关能力【2】,近一半的受访者表示,企业在标准业务流程中至少嵌入了一项能力,此外有30% 的受访者则表示,所在企业正在试点使用人工智能。不过总体而言,各行各业只不过刚刚开始采用这些技术并从中获利。在那些已将人工智能部署到特定职能的企业中,大多数受访者表示,新技术的使用已经创造出一定或显著的价值,但仅有21% 的受访者表示,企业已将人工智能部署到多个业务单元或职能中。事实上,许多企业仍然缺乏通过人工智能的规模化应用创造价值的基本实践——例如,了解哪些领域存在人工智能的机会,以及制定明确的战略以获取人工智能所需的数据。
调研结果表明,通过数字化推动核心业务的转型,是企业有效使用人工智能的一个关键因素。在数字化程度较高的企业中【3】,受访者表示,与同行相比,他们在更多的业务职能上更充分地使用了人工智能,对人工智能的投资力度更大并从中获得了更大的总体价值。人工智能的另一项基本挑战是找到技能精湛的专业人才进行有效实施。许多受访者表示,企业正在采用多样化的方式寻觅合适的人才。总体而言,对于人工智能被用于自动执行现有工作,一些担忧在所难免,但受访者倾向于认为,未来几年内这一技术不会对企业员工总人数有太大的影响。
采纳、部署和应用人工智能
人工智能的普及情况
调研结果显示,大多数企业已经开始在业务中采用人工智能。47% 的受访者表示,企业在业务流程中嵌入了至少一项人工智能能力,另有30% 的受访者表示,企业正在试点使用人工智能;相比之下,在2017 年的调研中,仅有20% 的受访者表示,企业在核心业务中使用人工智能或规模化地使用人工智能【4】。在整个企业部署人工智能仍然具有相当大的潜力;我们之前的调研显示,人工智能的机会广泛存在于各行各业和各个业务职能中【5】。仅有21% 的受访者表示,企业在多个业务单元中嵌入了人工智能能力,迄今为止,人工智能投资在企业数字技术总支出中的占比仍然相对较小。大多数受访者(58%)表示,企业的数字化预算中分配给人工智能的比例不到1/10——但受访者(71%)普遍预计,未来几年内这方面的投资将持续增加。
已经部署的人工智能能力
在我们向受访者询问的九项人工智能能力中,企业部署得最多的是机器人流程自动化、计算机视觉和机器学习。对于其中的每一项能力,至少有20% 的受访者表示,企业已将相关技术嵌入业务流程中。企业部署最少的能力是机器人和自动驾驶,主要因为它们只与有明确应用领域的行业和企业相关;这些行业的受访者表示,这两项能力得到了相当大规模的使用。例如,在汽车和装配行业中,有一半的受访者表示,已将机器人部署到至少一个职能或业务单元中(与之相比,所有行业的平均水平只有16%)。
人工智能的应用领域
从行业来看,电信、高科技和金融服务企业在整体普及率方面处于领先地位。不过调研结果表明,纵观各个行业和职能,在部署人工智能时企业一般都是“跟着钱走”,就特定行业而言,人工智能则在最具价值创造潜力的业务领域最受欢迎(见图1)。例如,在零售行业,人工智能主要被用于营销及销售流程:52% 的零售行业受访者表示,企业在营销及销售中使用了人工智能,而在所有受访者中,这一比例仅为29%。 人工智能在哪些领域创造价值
虽然人工智能尚处于早期应用阶段,但调研结果表明,它已经产生了显著的效益。当被问及在已部署人工智能的业务职能中收获的价值时,仅有1% 的受访者表示没有看到价值或产生了负面的价值,而41% 的受访者表示创造了显著的价值,37% 的受访者表示创造了一定的价值【6】。纵观各个业务职能,在制造和风险职能中使用人工智能的受访者看到的价值最大(见图2)。超过一半的受访者表示,在这些流程中使用人工智能创造了显著的价值,而35% 的受访者表示,在营销及销售中使用人工智能创造了显著的商业价值【7】。 人工智能的促成因素与挑战
要充分发挥人工智能的巨大潜力,企业进行的核心实践必须有助于实现其潜在的规模化价值,调研表明,大多数企业在这方面还有很长的路要走(见图3)。仅有17% 的受访者表示,企业已经确定整个组织在哪些领域存在潜在的人工智能机会。仅有18% 的受访者表示,企业已制定明确的战略以获取人工智能所需的数据。事实上,对于我们在调研中提及的11 种实践,有近1/4 的受访者表示,企业尚未开发其中的任何一种。 在谈到采用人工智能所面临的最大挑战时,受访者表示,最常见的障碍也与战略有关。他们提及最多的障碍是缺乏明确的人工智能战略(见图4),其次是缺乏合适的人才,职能壁垒限制了端到端的人工智能解决方案,以及缺乏对人工智能具有责任感并决定投身其中的领导者。 (责任编辑:admin) |
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