根據Gartner最近的一項調查，從事人工智慧（AI）或機器學習（ML）工作的企業平均有四個AI/ML專案到位。59%的受訪者表示他們已經部署了人工智慧。

Gartner“AI和ML發展戰略”研究於2018年12月透過線上調查進行，共有106名Gartner Research Circle成員參與，這是一個由Gartner管理的小組，由IT和IT/業務專業人士組成。

AI專案的平均數量是4個，但受訪者希望在未來12個月內再增加6個專案，在未來3年內再增加15個專案（參見圖1）。這意味著在2022年，這些機構預計平均有35個AI或ML專案就位。

客戶體驗（CX）和任務自動化是關鍵的激勵因素

40%的組織認為CX是他們使用AI技術的最高激勵因素。大多數企業（56%）在內部使用AI來支援決策制定並向員工提供建議。

自動化任務是第二個最重要的專案型別，20%的受訪者將其列為最重要的激勵因素。自動化的例子包括財務中的發票和合同驗證，或者人力資源中的自動篩選和機器人面試。

受訪者採用AI的最大挑戰是缺乏技能（56%），理解AI用例（42%），以及對資料範圍或質量的擔憂（34%）。

衡量AI專案的成功程度

調查顯示，許多機構在衡量專案的價值時使用效率作為成功的標準。Gartner著名副總裁兼分析師Whit Andrews表示：“使用效率作為顯示價值的一種方式，在那些聲稱自己在採用配置檔案方面比較保守的機構中更為普遍。那些聲稱積極進取的公司更有可能說他們正在尋求改善客戶參與度。”

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