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More than 50% of AI technology is still immature by 2022

Jun. 08, 2018 – 国际研究咨询公司Gartner调查指出,根据人工智能技术成熟曲线,有86%的人工智能技术尚未进入"泡沫破裂低谷期(Trough of Disillusionment,即成熟期的起点)",包括预测分析、认知专家顾问与虚拟客户助理等,朝向更实际稳定的应用迈进。

同时Gartner也预测,在短期内──2022年时,54%的人工智能技术应用尚未达到技术成熟期,无法进入主流市场,但长期来看有85%的人工智能技术将为产业带来巨大变革转型,并提供高收益及商业价值。

Gartner研究副总裁蔡惠芬(Tracy Tsai)表示:"运算能力与数据数量的快速成长,加上深度神经网络(DNN)技术获得空前的研究成果,让人工智能被誉为未来十年最具突破性的创新技术类别;而在接下来的五年间,我们可看到许多相关技术从过热的市场巅峰退下,回归理性和本质,为迈入主流市场应用奠基;企业也可藉此沈淀重整的机会,厘清人工智能在企业内的应用和商业价值,进而掌握相关技术以解决无前例可循的问题,同时追求创新心态,带动自身企业转型并创造商业价值。"

AI技术将持续在未来2~5年创造庞大商机与工作机会

Gartner预测到2020年时,至少四成的人会与以人为中心设计的科技进行互动,未来以人为中心设计的使用界面,机器可以理解人类自然语言判断意图,因此投入在人类如何学习使用科技来操作的资源也将大幅降低;此外,95%的影片或影像内容将不再由人工审阅,而是交由机器判读、提供不同等级的自动化分析;同样于2020年,在新的人工智能项目中采用认知人因工程(cognitive ergonomics)或系统设计的企业,将获得比其他企业高出四倍的长期成功;而在2020年人工智能也将成为新工作机会的主要来源,相较于取代的180万个工作,企业导入人工智能将创造230万个工作机会。

此外,Gartner也预测在2021年人工智能将实现2.9兆美元的商业价值,以及相当于62亿小时的生产力;其中人工智能所创造的商业价值可分为三类,包括:提升营运效率和质量、改善顾客体验、开创新的商业模式和营收。

提升营运效率和质量;企业可藉此增进竞争优势,不然在未来五年间可能会面临业务流失的风险。以制造业为例,导入人工智能技术可用于预测性维护、质量控制、库存管理、工业机器人自动化、需求预测及改善物流和仓储营运等,在增加生产效率的同时也提高商品质量和价值;其他应用实例还包括布建在客服中心的聊天机器人、虚拟个人助理(VPA)或是无人银行使用的虚拟代理等。

改善顾客体验,提升客户关系、拉开和竞争对手的距离;以微软在中国推出的人工智能机器人"小冰"为例,小冰可从对话中掌握顾客信息、理解顾客的需求和情绪,加速服务流程并提升互动体验质量,目前已经累积超过300亿回对话,平均每次可对话23回。

开创新的商业模式与营收,推动企业转型以带来新的业务机会,以智能冰箱为例,除了搭载智能功能可控管冰箱内的食物品项和保存日期外,更可整合其他电子商务平台的信息,将相关连的讯息展示在冰箱外的屏幕,甚至是手机及智能音箱上,转型成为新的数字销售通路。智能冰箱的供货商也将从原先制造与销售,拓展至新的数字商业机会,透过转换顾客使用体验和习惯,获得新的收益成长。

蔡惠芬指出:"人工智能快速发展的这几年,所创造的商业价值仍多落在改善客户体验及降低企业成本,包括透过人工智能加深对顾客的理解,提高互动质量与体验,增加来客数和黏着度,或运用人工智能提高企业效率和决策质量,进而降低企业成本;不过从2021年开始,企业导入人工智能所带来的新营收,将成为主要的商业价值,在人工智能技术逐渐走向成熟之际,企业更能掌握相关技术在市场实务上的应用,藉此发展出前所未有的商业模式,拓展新的价值链"

企业的AI应用挑战:缺乏理解和高复杂度

Gartner调查指出,近九成(89%)的受访企业认为,缺乏对人工智能技术的知识和理解,以及新旧整合所牵涉的复杂性,是企业采用人工智能技术时所面临的最大挑战;其中包括与既有产品、服务甚至是IT架构、企业流程串接、定义自身企业的人工智能策略、辨识出具商业价值的应用、甚至是导入人工智能后的效益评估。

蔡惠芬建议:"对于欲部署人工智能技术的企业来说,除了强化对数据科学和IT技术的认知外,还应持续加深对所处行业的专业领域流程痛点与问题的挖掘,哪些是可以用人工智能来解决问题得到最大的收益。甚至是招募或培育发展人工智能技术所需的跨领域人才,负责像数据与分析监管、或数据分析判读等跨领域工作。而在检视人工智能技术的实质应用时,企业也应提高层次,全方面考虑智能功能对顾客、对象、生态圈和IT系统的影响。对IT负责人来说,搭配时程制订行动方案更是部署人工智能技术的关键,短期先评估人工智能可用于解决哪些既有问题、与企业其他单位合作找出适合的人工智能应用等;长期可加码人力以维持竞争优势,或随着技术变迁重新检视、评估既有做法,提升企业营运的敏捷性。"

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