Gartner报告：人工智能的现状与未来
极客时间编辑部
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最近，Gartner 副总裁 Svetlana Sicular 在企业 IT 年度研讨会上分享了多方面关于人工智能的现状和未来趋势。本文将其中的重点内容整理如下，希望对你有所帮助。
1. AI 应用程序的部署增长率低于去年
尽管部署 AI 的比例从去年的 14％增长到了 19％。但 Sicular 提到，相比去年，这个增长率降低很多，也远远低于预期。Sicular 认为， AI 技术面临的最大问题是缺少想法。
当企业被问及在采用 AI 时面临哪些挑战，回答中最主要的担忧包括企业员工缺乏相应的技能、企业可获得数据的质量以及对 AI 真实优势和用途的了解不足。企业往往想要找到一位神话般的数据科学专家，但 "AI 实际上是一项团队运动”，需要业务分析师、开发人员、市场营销人员等职能的通力合作。
2. 员工与应用程序间的交互比例将大幅增长
聊天机器人是最受欢迎的 AI 应用程序之一，据 Gartner 预测，到 2023 年员工与应用程序间的交互有 25％将通过语音进行，相比 2019 年有将近 3％大幅增长。
Sicular 建议组织创建一个 AI 卓越中心，这种中心要了解在哪里查找数据以及该如何使用这些数据。中心可以围绕 AI 提供信息、说服力、执行标准和创新内容，但首先必须要有明确的目标。
不妨从“增强智能”的理念开始，这种理念本质上是由机器学习技术辅助的传统商业智能。组织应该从小处入手，获得收益，然后逐步前进。
3. 机器学习模型将变得更加可解释
人工智能未来的一个趋势是机器学习模型变得更加可解释，从而提升 AI 的普及率、公平性、可靠性和可信赖水平。Sicular 指出在某些情况下，AI 技术的应用障碍正是源自客户或员工对这种技术的不信任。一些模型在这种可解释性上做得越来越好，但是机器学习（ML）和 AI 问责制所需的内容将因特定的用例而异。
而据 Gartner 预测，到 2025 年，将有 40％的企业从为人类设计产品，转变成使用人类增强技术和方法为人类自身设计架构。
4. 数据和分析领域的趋势
Gartner 预测，到 2020 年，增强分析将成为分析和商业智能（BI）、数据科学和机器学习平台，以及嵌入式分析领域新业务需求的一大驱动力。例如，增强分析可以找到一个以前未知的策略，根据一个人的生日日期改变人寿保险的加价率，还可以自动为每种产品生成折扣建议来提高零售利润。
另一个预测是：到 2022 年，利用 AI 和 ML 技术的终端用户解决方案中有 75% 将使用商业平台而非开源平台构建。人工智能和机器学习的普及和渗透率将会提高，供应商巨头（亚马逊、谷歌和微软）提供的基于云的机器学习服务将在数据科学平台市场中占据 20％的份额。
Gartner 研究员 Rita Sallam 预测，到 2023 年，超过 75％的大型组织将聘请 AI 行为取证、隐私和客户信任专家以降低品牌和声誉风险。有趣的是，Gartner 预测到 2021 年，大多数私有和许可的区块链用途将被分类账 DBMS 产品取代，这似乎与 Gartner 对于未来的战略趋势报告有所差别。后者指出到了 2023 年，基于区块链的技术每年将支持并追踪价值 2 万亿美元的商品和服务的流动。
Sallam 补充说，到 2022 年，超过一半的新增主流业务系统将包含“持续智能”，这种技术使用实时上下文数据来改善决策。
以上就是 Gartner 对于人工智能未来发展的核心预测，你认同吗？
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