調研結果表明，通過數字化推動核心業務的轉型，是企業有效使用人工智慧的一個關鍵因素。在數字化程度較高的企業中【3】，受訪者表示，與同行相比，他們在更多的業務職能上更充分地使用了人工智慧，對人工智慧的投資力度更大並從中獲得了更大的總體價值。人工智慧的另一項基本挑戰是找到技能精湛的專業人才進行有效實施。許多受訪者表示，企業正在採用多樣化的方式尋覓合適的人才。總體而言，對於人工智慧被用於自動執行現有工作，一些擔憂在所難免，但受訪者傾向於認為，未來幾年內這一技術不會對企業員工總人數有太大的影響。
已經部署的人工智慧能力
在我們向受訪者詢問的九項人工智慧能力中，企業部署得最多的是機器人流程自動化、計算機視覺和機器學習。對於其中的每一項能力，至少有20% 的受訪者表示，企業已將相關技術嵌入業務流程中。企業部署最少的能力是機器人和自動駕駛，主要因為它們只與有明確應用領域的行業和企業相關；這些行業的受訪者表示，這兩項能力得到了相當大規模的使用。例如，在汽車和裝配行業中，有一半的受訪者表示，已將機器人部署到至少一個職能或業務單元中（與之相比，所有行業的平均水平只有16%）。
人工智慧的應用領域
從行業來看，電信、高科技和金融服務企業在整體普及率方面處於領先地位。不過調研結果表明，縱觀各個行業和職能，在部署人工智慧時企業一般都是“跟著錢走”，就特定行業而言，人工智慧則在最具價值創造潛力的業務領域最受歡迎（見圖1）。例如，在零售行業，人工智慧主要被用於營銷及銷售流程：52% 的零售行業受訪者表示，企業在營銷及銷售中使用了人工智慧，而在所有受訪者中，這一比例僅為29%。
雖然人工智慧尚處於早期應用階段，但調研結果表明，它已經產生了顯著的效益。當被問及在已部署人工智慧的業務職能中收穫的價值時，僅有1% 的受訪者表示沒有看到價值或產生了負面的價值，而41% 的受訪者表示創造了顯著的價值，37% 的受訪者表示創造了一定的價值【6】。縱觀各個業務職能，在製造和風險職能中使用人工智慧的受訪者看到的價值最大（見圖2）。超過一半的受訪者表示，在這些流程中使用人工智慧創造了顯著的價值，而35% 的受訪者表示，在營銷及銷售中使用人工智慧創造了顯著的商業價值【7】。
要充分發揮人工智慧的巨大潛力，企業進行的核心實踐必須有助於實現其潛在的規模化價值，調研表明，大多數企業在這方面還有很長的路要走（見圖3）。僅有17% 的受訪者表示，企業已經確定整個組織在哪些領域存在潛在的人工智慧機會。僅有18% 的受訪者表示，企業已制定明確的戰略以獲取人工智慧所需的資料。事實上，對於我們在調研中提及的11 種實踐，有近1/4 的受訪者表示，企業尚未開發其中的任何一種。
在我們提及的普及人工智慧面臨的障礙中，儘管一些障礙對於數字化程度較高的企業來說沒有那麼緊迫（僅有27% 的受訪者表示企業沒有明確的人工智慧戰略，而在其他企業中，這一比例為46%），但在難以找到合適人才方面，兩類企業的比例相當。事實上，人才是數字化程度較高的企業面臨的最大挑戰，有41% 的此類企業提及這一障礙。
人工智慧對企業員工人數有何影響
人工智慧引發了關於企業員工人數的兩大疑問：我們可以在哪裡找到知識淵博的人才來部署人工智慧？人工智慧將我們原本付薪給工人的工作變得自動化了，這會對企業員工人數有多大影響？
人才是人工智慧面臨的最大挑戰之一，無論一家企業的數字計劃有多先進，都必須在招募人才和獲取技能方面不遺餘力。受訪者大多表示，企業正在採用“上述全部”方法：聘用外部人才、在內部建立能力、向大型科技公司購買能力或獲得授權。總體來看，即使那些在人工智慧的採用方面處於領先地位的行業（電信、高科技和金融服務行業），在吸引人才上也會內外兼顧雙管齊下，儘管它們比其他行業更專注於開發自己的人工智慧能力。與其他行業相比，這些行業中表示正在建立內部人工智慧能力的受訪者比例更高，這就需要具備相應技能的內部人才。在高科技和金融服務行業，有更高比例的受訪企業會進行員工再培訓或技能提升。數字化程度較高的企業也是如此：與其他企業相比，正在開發內部人工智慧能力的受訪比例更高，並且注重對現有員工進行再培訓或技能提升（見圖6）。
■ 在數字化旅程中取得進展。調研表明，數字化是實現人工智慧價值的前提這關係到對核心業務流程的變革以及全新的工作方式。但是如果沒有強大的數字化基礎，企業的人工智慧系統將缺乏必要的訓練資料，無法建立更好的模式，也無法將出色的人工智慧洞見轉化為大規模的行為變化。
■ 衡量人工智慧對整個企業的影響。雖然大多數企業已經在一定程度上部署了人工智慧，但只有極少數企業將其嵌入多個業務單元或職能的標準操作流程中，大約1/3 的企業只是在進行試點。儘管人工智慧尚處於早期階段，但陷入“試點煉獄”是一個切實的風險【9】。為了收穫累累碩果，不僅需要在整個企業內部擴散這些能力，領導者也要對此真正理解並做出承諾以推動大規模變革，除了技術之外，還需要關注變革管理。
■ 落實關鍵的促成因素。儘管人工智慧正在迅速普及，但調研顯示，在如何讓人工智慧創造規模化價值方面，企業往往缺乏所需的許多基本促成因素。這些因素包括高管層支援，開發整個企業的人工智慧機會組合檢視，採取行動彌補人才缺口以及實施成熟的資料戰略。所有這些都需要圍繞人工智慧專案和議程的更多戰略思維。業務和技術領導者必須迅速行動起來，將這些關鍵促成因素落實到位。否則，企業很可能會錯過當前乃至未來的人工智慧機會。