构建人工智能的人是最需要人工智能的人

构建人工智能的人是最需要人工智能的人

人工智能有许多有趣的用例,从药物发现到自主运输。 但迄今为止,从 AI 技术中获益最多的人是技术人员本身——自动化他们的操作和质量保证,实现更快的应用程序开发,更好的网络优化,并消除手动任务工作。

这是最近由 IBM 的 Watson 小组委托对全球 7,502 名 IT 主管和专业人士进行的一项调查中的用语。 总体而言,现在有 35% 的公司表示在其业务中使用了人工智能——高于一年前的 31%,另有 42% 的公司正在探索这项技术。 它通过虚拟助手等现成的解决方案得到应用,并被嵌入到现有的业务运营中——尤其是 IT 流程。

当然,具有讽刺意味的是,负责构建 AI 驱动的应用程序和系统的人员——IT 团队——最需要 AI 来支持他们的工作。 这并不奇怪,因为人工智能的开发和实施使事情变得更加复杂,需要更高水平的自动化。

大约一半的组织看到了使用 AI 来自动化 IT业务或网络流程的好处,包括成本节约和效率 (54%)、IT 或网络性能的改进 (53%) 以及更好的客户体验 (48%)。

另有 30% 的 IT 专业人士表示,他们组织的员工正在使用新的 AI 和自动化软件和工具节省时间,尤其是在 IT 本身等技能短缺很常见的领域。 AI 正在帮助组织解决技能差距,例如,通过自动化技术工人的任务,或通过使用 AI 辅助学习或员工敬业度。

最先进的 AI 采用发生在 IT 运营、安全和威胁检测以及业务流程自动化等领域。 三分之一的公司已经在使用人工智能来自动化他们的 IT 流程——AIOps——这有助于保持应用程序性能,同时还可以提高资源分配效率。 大公司的大多数 IT 专业人员都在使用它来提高 IT 运营效率 (ITOps) (54%),而在较小的公司只有 40%。

人工智能的用例包括:

自动化 IT 运营 32%
自动化 IT 或软件资产管理 32%
活动监控 29%
自动化客户服务体验 28%
自动化业务工作流程 27%
实时库存管理 26%
5G 服务 25%
供应链效率和弹性 24%
企业成功采用 AI 的主要障碍包括 AI 技能、专业知识或知识有限 (34%),价格过高 (29%),缺乏开发模型的工具或 (25%),项目过于复杂或 难以集成和扩展 (24%),以及数据过于复杂 (24%)。

人工智能透明度也是一个问题。 五分之四的受访者表示能够解释他们的人工智能如何做出对他们的业务很重要的决定。 IT 专业人员目前采取的行动包括保护数据隐私,作为他们为确保其 AI 值得信赖和负责而采取的步骤。 大多数 IT 专业人士报告说,他们的公司正在从 20 多个不同的数据源中提取信息,以通知他们的 AI、BI 和分析系统。

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