要點
人工智慧(AI)被普遍認為是數字化轉型的關鍵組成部分，部署AI在很大程度上由5G及相關服務的複雜性驅動。雲端無處不在的特性及其更實惠的計算資源促進了電信公司和其它公司採用AI。
為了瞭解AI發展的實際情況，Omdia的AI研究團隊對尋求運營化（operationalize ）AI的企業進行了調查。我們調查了414家企業，旨在研究企業AI市場成熟度狀況。在這份報告中，我們的AI團隊展示、分析了來自電信行業的57份反饋。其目的在於探討調查結果及其對電信公司的影響，同時與整體市場進行比較，突出電信行業與更廣泛的企業市場的差異。
本報告對AI採用現狀以及這種成熟度對AI市場生態的意義進行了解讀。我們獲取的洞察對尋求運營化AI的電信運營商(CSP)以及銷售AI解決方案、工具和平臺的企業非常重要。
Omdia觀點
與自動化和分析一樣，人工智慧也是當今電信市場最常談論和誤用的一個術語。這三者之間有關聯，卻又有區別—但在關於這些技術的令人瞠目結舌的新聞報導中，這一點並非總是顯而易見。分析工具從結構化資料中發現模式與聯絡。自動化工具在沒有直接人工干預的情況下執行功能與流程。AI系統則進行學習、推理、自我糾正，模仿並增強人類智慧。
Omdia的2022年AI 市場成熟度調查（AI Market Maturity Survey 2022）表明，企業AI市場已達到臨界規模(能夠自我維持)，目前處於早期大眾（ early majority）階段。
根據調查結果，25%的受訪者正在多個業務部門或職能部門擴充套件AI專案，另有16%的受訪者至少擁有一個正投入使用的AI專案。Omdia認為擴大AI部署規模是企業內部AI成熟度的一個關鍵標誌，因為它展現了企業致力於部署AI專案並且投入了預算與資源（通常有幾年的時間）。縱觀來自不同地區、行業和公司規模(按營收計算)的受訪者，我們統計的AI擴充套件資料相對一致。
根據創新擴散理論，與擴充套件AI相關的資料表明AI的發展正好處於早期大眾採用階段。如圖1所示，該理論假設，一旦資料超過16%，人們對新想法、新行為或新產品的採納就會加速。
1. Figure 1: AI maturity in the context of diffusion of innovations
證實AI市場走向成熟的其它關鍵訊號包括:
CSP在投資一系列AI用例。資料表明，受訪公司制定了非常明確的多用例計劃。
對AI充滿信心。絕大多數（94%）的受訪者相信或十分相信AI將在未來12-24個月幫助組織向業務目標邁進。
AI專案獲得資金支援。在所有受訪者中，有53%的受訪者表示有專門劃撥給AI專案的預算。
伴隨AI的應用達到臨界規模，對AI的整體投資在加速增長–因為大量企業目前希望實現運營化AI，開啟自己的人工智慧之旅。<span>
如果電信AI市場遵循創新擴散原則，那麼
運營化（Operationalized ）AI將在全球範圍內加速發展。
在未來兩、三年，擁有正投入使用的AI專案的CSP數量可能會翻一番。
在未來兩、三年，積極發展AI專案的企業數量可能會翻一番。
在未來兩、三年，資助AI專案的資金可能會大幅增加。
在未來兩、三年， AI解決方案(端到端、工具和平臺，以及嵌入AI的軟體即服務(SaaS)解決方案)市場將充滿活力。<span>
隨著需求激增，新的供應商將進入市場，價格可能會下降。
伴隨AI在電信領域取得成功、其吸引力不斷增長，AI解決方案的專業化程度可能會提高，從而滿足特定行業用例或橫向用例的需求。<span>
主要資訊
Omdia的調查顯示，AI在電信市場上已達到臨界規模。<b>許多CSP要麼在多個領域擴充套件AI，要麼擁有一個正投入使用的AI專案。他們在多個職能領域部署廣泛的用例。幾乎所有CSP都相信自己的AI專案將在未來幾年取得積極成果，超過一半的CSP表示現有AI專案的表現超出了預期。
在部署AI時應做好準備迎接整合方面的挑戰。大多數部署AI專案的CSP表示複雜性與整合問題是阻礙採用的主要因素。缺乏資料或資料質量問題也是值得注意的挑戰。
電信行業的高層領導比普通行業的領導更加支援AI專案。許多CSP表示專門針對AI專案劃撥了預算，幾乎所有CSP都以某種形式預備了專門用於AI專案的資金。在定義衡量標準/關鍵績效指標(KPI)來衡量AI專案成功與否方面， CSP也比其它市場領先一步。
CSP可以透過內部開發、商用解決方案或將兩者結合起來的方式部署AI。他們需要有意識地進行選擇，確保與自己的戰略目標保持一致。無論採用哪種方法，他們都必須首先落實全面的資料管理與治理計劃。CSP應優先考慮自己想要的結果，以此推動AI戰略。<span>
建議
給電信運營商的建議
· 認識到高層領導必須致力於推進AI專案。事實證明，高層領導全力支援對AI專案進行投資並且具備耐心是在企業內部實現運營化AI的最重要因素。
· 展開投資。缺乏預算是實施AI的主要障礙，不過確實存在創造性的解決方案。除了專門劃撥給AI的預算，企業還著眼於透過其它預算中心預備AI專案資金。在特定業務部門部署AI專案的情況下，這樣做尤其明智。
· 要明白與運營化AI相關的專業技能仍然稀缺。運營化AI領域的專家非常稀缺，而且在未來幾年仍將供應不足。這將廣泛影響到AI部署策略–內部構建受影響最大，商用解決方案（例如嵌入AI的SaaS）受影響最小。無論如何，團隊將發展新的技能。
· 要有耐心，並且務實。在組織中部署AI與部署軟體不同，需要針對AI生命週期進行更廣泛、更長遠的思考，特別是要考慮到持續調優/維護以及資料整合/治理的重要作用。除了個別情況，部署AI（從規劃到運營）需要耐心。鑑於孤立、過時和/或重複的記錄，資料管理至為關鍵，且在短期內充滿挑戰;然而，CSP必須落實資料管理來為AI專案奠定基礎。
· 在選擇AI解決方案時要謹慎。AI解決方案(端到端、工具和平臺，以及嵌入AI的SaaS解決方案)市場在未來兩到三年將不斷發展變化。伴隨需求激增，新的供應商將進入市場，價格可能會下降。AI解決方案的專業化程度可能會提高，從而滿足特定行業用例或橫向用例的需求。
給供應商的建議
· 價值主張和目標市場要非常清晰。在未來兩到三年內，市場對AI解決方案(端到端、工具和平臺，以及嵌入AI的SaaS解決方案)的需求可能會翻一番。這個更大的市場將吸引新的AI競爭對手和缺乏經驗的企業。競爭將迫使價格下降。換句話說，市場將更混亂。聰明的供應商會細化價值主張與目標市場，對新的潛在客戶保持耐心，並準備好培育市場。務必專注於影響營收和提高員工效率的用例。
· 對於營銷，最好的投資回報在於培育市場和建立思想領導地位。在未來兩到三年的市場混亂期，潛在客戶會傾向於選擇那些能夠展現專業技能和思想領導力的AI供應商。雖然營銷策略有許多，但透過行業會議、技術標準小組和協作型行業協會努力制定相關法規來打造自己的專業形象可能最能引起共鳴。真正的行業領導地位有助於從混亂的市場上脫穎而出，將態度認真的AI供應商與機會主義供應商區分開來。
· 客戶的痛點在於缺乏AI專業技能。專注於減輕客戶缺乏AI專業技能的痛苦。在這一點上，想一想哪些解決方案有助於緩解客戶面臨的挑戰。
· 瞭解大部分早期CSP使用者。他們比早期採用者更謹慎，希望獲得解釋、證據和最佳方法。與早期採用者相比，他們期望以更低的成本更快地實現運營化AI。這一群體願意等待經過驗證的解決方案，這樣他們就能比早期採用者更快地推進。
調查結果
電信市場與更廣泛的市場一樣，在採用AI方面顯示出明顯的成熟跡象。電信行業在許多方面反映了更廣泛的市場，但在用例優先順序和期望的結果方面明顯不同。最令人鼓舞的是，到目前為止AI專案取得的成果超出了CSP的預期。
對於AI應用達到臨界規模，Omdia設定的三個關鍵指標包括:
· 組織內部的AI部署狀態。
· 組織已經或將要部署的AI用例的深度和/或廣度。
· 組織的信心水平，包括對截至目前的AI專案的信心水平，以及對未來AI專案的信心水平。
我們的研究報告提供了針對這些領域的洞察。
來自： Omdia