人工智能并不是一個新鮮學科，早在1956年人工智能一詞就已經誕生，到現在已經經歷了60多年的發展。

但人工智能走進大眾視野還要從2016年，谷歌人工智能AlphaGo迎戰并打敗韓國九段頂尖圍棋高手李世石（Lee Se-dol）說起，似乎一夜間所有人都認識到人工智能的強大力量和未來的發展前景。

為什么是這個時代，人工智能突然站到了臺前，進入新的高速增長期？這主要是因為數字時代下，更多的數據、更多的應用場景出現讓人工智能有了一展身手的空間。Gartner認為，到2023年，用于AI的計算資源將從2018年的基礎增加5倍，使得AI成為最重要的工作項目驅動基礎設施架構決策。

人工智能在企業中正快速普及，這與人工智能技術的成熟密不可分，企業已經意識到數字化轉型需要利用新技術來幫助企業獲得競爭優勢，而人工智能可以滲透到每一個數字化戰略和應用中。同時，企業也需要明確人工智能項目未來的趨勢，不只是被用于降低成本，而是協助人做更高價值的商業價值開發和輔助。

對人工智能的迷思

Gartner的2019年首席信息官議程調查（The 2019 Gartner CIO Agenda survey）顯示，在過去四年間，實施人工智能的企業數量增長了270%，僅過去一年就增長了兩倍。這意味著各行各業的企業機構，都在將人工智能技術導入各種應用。

但企業對于人工智能技術還存在一些迷思，包括：人工智能不需要訓練、人工智能會自己學習、人工智能就是邏輯和模型、一家廠商可以提供所有的人工智能解決方案、人工智能的投資目標是量化地降低人力成本。

Gartner研究副總裁蔡惠芬（Tracy Tsai）表示，首先，人工智能的模型需要根據環境變化、新產生的數據不斷地優化；其次，人工智能不是自動學習，它是根據人的輸入而學習，這就難免帶有個人主觀性；最后，除了邏輯和模型，數據質量是關鍵，有了數據質量才能產生真正的價值。

Gartner研究副總裁蔡惠芬（Tracy Tsai）

人工智能覆蓋的領域非常之廣，所以單一的供應商不能提供所有人工智能的解決方案。目前市場上的人工智能服務供應商可以大致分為四類：

第一、 傳統IT技術提供商：大型企業級應用軟件、平臺等技術提供商；

第二、 傳統企業應用開發商：在某一個系統應用中整合人工智能技術提升效率；

第三、 初創人工智能供應商：針對性地開發人工智能某一領域的應用或技術，例如客服機器人；

第四、 企業IT延伸：大型企業IT逐漸成為向外輸出IT能力的供應商，為同行業提供人工智能服務。

很多企業在投資人工智能時更多想的是降低人員成本，但人工智能真正的價值在于輔助員工做出高價值的決定，從而產生新的營收。例如使用客服機器人來替代人工客服的過程中，成本下降并不會帶來收入的增長，而客服機器人協助客服人員以更精準的話術營銷則可以產生新的盈利。

當然CIO也很難從ROI的角度向老板證明，投資人工智能是有回報的。企業要看到人工智能幫助企業提高了多少效率，以及對客戶體驗帶來了多少提升，而不要刻意使用ROI衡量。

蔡惠芬建議企業部署人工智能要按照優先順序進行：第一，業務場景價值高的優先；第二，業務場景有數據的優先；第三，企業明確知道要找的答案是什么優先；第四，有解決方案的優先

對人工智能寄予的期望

蔡惠芬也談到了人工智能對于員工和企業的意義。對于員工而言，很多重復性的事務工作是枯燥乏味的，員工希望人工智能可以擺脫乏味、重復的勞動。Gartner調查顯示，員工更希望人工智能協助減少錯誤、尋找信息、幫助處理日常工作、處理海量數據，做出該選擇的員工有56%為65-74歲人群。

調查還顯示，有52%的員工希望人工智能能夠根據他/她的需求提供協助，只有32%希望機器人更積極地去協助。蔡惠芬指出，不管未來如何，人工智能都是扮演協助員工的角色，而不是取代員工。

人工智能還將協助程序和應用開發流程。蔡惠芬舉例說，目前已經有很多QA測試的輔助系可以進行一些自動測試，例如測試影像，可以通過瑕疵品的影像復制產生模型，而不用收集不同的瑕疵品影像。

對于企業而言，采用人工智能的主要驅動因素是自動化任務和改善客戶體驗，尤其提高客戶體驗因素占受訪者的40%，因為提升客戶體驗是最直接可以提升企業營收的手段。

但目前企業在部署人工智能時，往往會遇到一些挑戰。“企業在部署人工智能時面臨的一個問題就是云還是本地的選擇，其中有六大影響因素，包括：運行時靈活性、數據重力和集成、總體擁有成本、運行簡化、性能、基礎設施選擇。”蔡惠芬說道。

同時，企業還需要建設卓越中心，其中應該包含數據科學家、行業業務人員、IT相關人員等。卓越中心可以有效解決交流、溝通、訓練的問題，并更加順利地推進人工智能項目。

蔡惠芬最后強調，未來企業應用人工智能的核心應該聚焦在解決具體業務場景上，而非人工智能技術本身，技術更多是實現需求的手段，業務才是真正產生差異化的關鍵。