大約七八年前，我意識到我正在從事的分析和大數據研究，寫作和教學將轉變為AI研究，寫作和教學。我本來可以更早地意識到這一點，但至少我并不是完全不了解這一點。但是人工智能本身一直在變化。在那段時間里，我們看到了企業如何將AI視為業務資源的許多演變。我的動機，以反映這一主題的2020年企業德勤國家AI調查的發布，這是可以在這里。我今年沒有參與調查，但我是德勤分析和AI實踐的高級顧問。

該調查有許多不同方面，但令我感到與眾不同的是，受訪者認為AI正在變得越來越容易，并將繼續這樣做。受訪者是來自9個國家/地區的2727名全球高管，其組織都采用了AI。這本身就表明人工智能正在變得越來越普遍，因為在調查的前幾年，我們不得不采訪很多高管才能找到采用者。普通受訪者對AI的了解也越來越豐富。今年，只有27%的公司是“開創者”，這些公司在AI方面的專業知識水平較低，而AI的生產實施少于5種，這一比例也比過去更低（2018年為36%）。

購買，不建造

這項調查給我帶來的最有趣的結果是，相比現成的AI技術，他們更傾向于購買現成的AI技術。確實，在某個時候不買就很難了。74%的高管同意“在三年內將AI集成到所有企業應用程序中。” 就今天的實踐而言，有50%的人表示他們將“購買全部”自己的AI功能或“購買更多而不是建造;” 只有8%會“打造全部”，而13%會“打造比購買更多的東西”。這不僅是AI新手特別喜歡的方法。公司在調查中越有經驗，就越傾向于購買而不是建房。考慮到購買后購買的偏好，也許不足為奇，受訪者期望基本AI技術的普遍采用-機器學習（現在或一年內使用該技術的人占97%），深度學習（95%），自然語言處理（94%）和計算機視覺（94%）-很快就會出現。我希望在2019年12月對受訪者進行調查（換句話說就是COVID之前）這一事實不會妨礙他們的樂觀情緒。

如果受訪者正確的話，這里有很多積極的消息。他們將能夠獲取復雜的Ai技術，而無需雇用可以在PyTorch或TensorFlow中編程的難以找到的數據科學家。他們為AI模型所需的數據可能會出現在包含AI功能的事務性應用程序中。這些系統的用戶甚至可能發現適應這些AI應用程序相對容易，因為他們已經在使用它們所駐留的系統。

成為好買家和風險經理

當然，易于使用的AI并不樂觀。如果公司打算購買其AI應用程序而不是構建它們，那意味著它們將需要了解AI產品的供應商市場并能夠選擇戰略合作伙伴。但是，只有不到一半的AI采用者（47%）表示，他們在選擇AI技術和技術供應商方面具有很高的技能。他們顯然必須大量使用此特定技能。

隨著AI應用程序的開發不再是問題，這些公司如何計劃與AI建立競爭優勢？似乎沒有一種方法能占主導地位，但是“使我們的AI數據基礎架構現代化”是最受歡迎的回應，占20%。獲得最新和最好的AI技術，遷移到云，部署數據科學平臺以及建立合作伙伴關系以實現快速執行也是相對流行的策略。

這些AI采用者似乎也擔心許多風險。我們首先在2018年的調查中開始向受訪者詢問這些問題，從那時起它們就一直出現。今年，有56%的人認為由于新興風險，他們的組織正在減緩AI技術的采用;同樣比例的人擔心公眾對人工智能的強烈反對。最受關注的受訪者所面臨的一些具體風險包括網絡安全問題，可能影響業務運營的AI故障，濫用個人數據以及涉及AI的法規變更。

仍然看漲

不管這些風險如何，采用AI的人都非常看好AI對他們的業務的價值。這項發現每年都會在調查數據中出現。在今年的調查中，有73%的采用者表示，人工智能對于今天的業務成功至關重要，而71%的期望下一個財政年度增加投資。

這項最新調查無疑表明，人工智能正在變得越來越普及，更易于采用，并且公司正在從中受益。需要管理來自AI的一些風險，但它們不應阻止任何公司應用AI來改善其業務。調查結果表明，公司正在推動使用該技術。