人工智能采用的最大障碍是缺乏技术工人

虽然几乎普遍认为人工智能可带来革命性的好处，但Gartner最近的调查结果显示，近60%%的被调查组织尚未充分利用人工智能的优势。或许更令人惊讶的是，只有超过10%%的受访企业已经部署或实施了任何AI解决方案。

根据调查，AI的承诺与企业实施它的能力之间似乎存在差距。对这一点的进一步证实是，接近一半的被调查组织表示他们更愿意购买预先打包的AI解决方案或使用已嵌入其应用程序中的AI功能。这不应该是一个惊喜，因为最终用户组织希望使用AI来帮助更好地解决业务问题。他们并不希望简单地购买人工智能技术作为目的。

一个至关重要的因素是推动预先打包的AI或AI嵌入式应用程序的偏好。由于缺乏内部技能，许多企业不准备自己制定自定义解决方案。

Gartner的分析得出结论，技能差距是人工智能采用的最大障碍。

受访组织处于人工智能项目的早期阶段。实际上，Gartner发现许多组织仍在努力从描述性分析转向基础机器学习解决方案，以进行预测性和规范性分析。

我们研究的另一个发现是，实施人工智能解决方案的组织不仅仅是那些将自己标记为“具有攻击性”的组织，这意味着他们欢迎使用尖端技术。事实上，超过一半的报告实施人工智能解决方案的调查参与者将其组织称为“主流” - 通常等待技术成熟的组织。

AI：仍处于知识收集阶段

企业对人工智能有浓厚的兴趣 - 从2015年到2017年，我们的客户询问人工智能主题的问题翻了两番。2016年1月，“人工智能”一词甚至没有进入我们的前100个搜索术语。一年后，它排在第11位，2017年5月排在第7位。这证明了人们对如何将AI用作数字业务战略的一部分非常感兴趣。

也就是说，大约三分之一的受访者表示他们在定义人工智能战略时面临挑战。这是有道理的，因为59%%的组织仍处于知识收集阶段。安全和整合也被报告为挑战(分别为30%%和27%%)，主要是知识收集 - 战略发展阶段的组织。

令人惊讶的是，确定如何衡量使用人工智能的价值只是23%%的受访者面临的挑战。这可能是因为这些组织中的大多数仍在制定其战略，并且尚未理解衡量所考虑的解决方案的商业价值的重要性。

是时候去上学了

我们发现虽然组织仍然难以找到经验丰富的数据科学家来进行高级分析项目，但要找到熟练掌握深度学习等AI技术的员工更加困难。

人工智能的大部分创新都发生在大学层面，毕业的学生正在加入谷歌，亚马逊和微软等云AI供应商，或者启动自己的创业公司，以利用风险投资界的投资。

因此，许多企业正在寻求更新其内部技能。一些组织也在与系统集成商合作，目标是将这些系统集成商的知识转移给他们自己的数据科学家。

企业应聘请当地大学的熟练学生，具备人工智能专业或项目/实习经验。理想情况下，他们应该寻找即将获得高级数据科学和机器学习的学士和硕士学位的学生。他们还应该强调员工再培训并使用快速原型设计，不仅可以建立团队技能，还可以向高层管理人员展示AI的好处。

制定战略

组织应该与内部业务主管合作，开始制定人工智能战略，以确定可以使用人工智能的用例 - 主要是为了改善决策制定并提高流程效率。在开始试验阶段之前，组织应将指标应用于其AI计划。

一旦投入生产，组织应继续使用指标作为改进和优化AI解决方案的方法。他们还应主动将指标传达给高级管理层，以证明投资回报率。这对于从管理层获得支持至关重要。组织还应确保评估现有应用程序，以了解将AI功能纳入其他组织解决方案的计划。

AI允许组织为应用程序，服务和数字资源添加智能。应用程序领导者必须确定何时使用AI以及如何应对将向客户和员工提出的挑战。