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人工智能之旅：从实用走向变革

高级分析和综合AI策略的开发框架

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目录

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执行摘要AI

执行摘要

AI客户之旅

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简介AI

简介

AI的现状

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AI

AI的初心

AI与业务目标的一致性

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如何制定良好的AI

如何制定良好的AI策略

边缘到云解决方案

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AI成功与否的主要障碍

AI成功与否的主要障碍

结语：推动AI的发展迈入新阶段

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HPEAI

HPEAI可助您一臂之力

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执行摘要

主要调查结果

?鲜少有企业指望AI一开始就能帮助他们重新构想业务，真正的业务转型是后来才发生的。

?大多数企业在初始阶段关注的是传统指标，例如成本效益和决策流程是否有所提升。

?而有一些企业的AI策略已日趋成熟，他们会通过数据策略和技术基础设施予以支持。

?高管层对AI计划的支持是获得动力的关键所在。

人工智能和机器学习（AI和ML）不再是新奇事物。高管层始终关注着不断变化的技术需求，AI已然成为他们的最高优先事项之一。“AI先行”这一流行语就是很好的体现。尽管大家都在大肆宣传这一概念，但实际情况是，当下的AI更多的是在标准业务流程的基础上进行递进式改进。本研究报告旨在帮助企业领导者全面了解不断演

变的AI格局，弄清楚自己在典型AI发展历程中所处的位置，并提供有助于他们落实AI策略的框架。

本报告以EmeraldResearchGroup于2021年6月受HPE委托进行的研究为基础。文章涵盖研究结果和专家分析，以及顺利开启AI之旅的注意事项。

方法

EmeraldResearchGroup采访了大型企业（拥有超过1,000名员工）的近2,500名商业领袖（IT决策者[ITDM]、业务线[LOB]高管、业务决策者[BDM]、数据科学家、机器学习工程师、实验室主任和科学家）。本研究涉及八个国家/地区（美国、亚太地区和东欧）和四大行业（制造、零售、生命科学和金融服务）。

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AI客户之旅

14%98%89%

14%

98%

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人工智能和机器学习时代已然来临

98%的受访者表示他们在某种程度上已经使用了AI技术，或通过该技术进行概念验证或试点项目

85%

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基础设施不是推行AI的主要障碍

85%的受访者认为他们现有的技术基础设施足以实现

最初的AI目标。60%的人士表示现有的基础设施可以支持AI技术完成当下想做的大部分或全部工作。

但鲜少有人会有意识地制定AI策略

只有14%的受访者表示他们已经完全意识到AI策略的必要性

58%

58%

专业知识和技能差距导致实施缓慢

58%的受访者表示，寻找实施AI的专家团队或合作伙

伴是一项挑战，并认为这是AI走向生产环境的两大障碍之一（另一大障碍是衡量AI的投资回报率）。

但靠自己的力量难以闯过重重关卡，因此需要合作伙伴的帮助

89%的受访者表示他们在生产中扩展AI时需要帮助。

82%的人士则表示他们所在企业对AI即服务(AIaaS)感兴趣

39%

39%

对数据缺乏信任阻碍了AI技术的深入运用

39%的受访者对其使用的数据持怀疑态度。63%仍

处于AI开发早期阶段的企业仍表示怀疑，但只有11%相对先进的企业存在这种现象。

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简介

虽然AI初创公司好似无处不在，但大多数拥有成熟AI策略的组织早在AI风潮兴起之前就已存在。与从最初就以AI为核心价值的企业相反，大多数公司的成长与AI渗透市场的进程同步。

有些企业会随着AI的进步逐渐成熟并制定有效的策略，他们往往通过关注传统的商业利益开启AI旅程，例如成本效益和决策流程是否有所改进。最初，企业只是试着用AI来做他们已经做过的事情。尽管AI最终可能会从根本上实现企业转型，颠覆原有的业务模式，但鲜有企业在最初就怀有如此雄心壮志。

有些企业顺利开发了AI策略并逐步走向成熟，他们通过数据策略和技术基础设施来实现AI计划。此外，他们在计划早期就获得了高管层的支持，这有助于巩固工作和协调企业内部各部门的进程，并确保AI计划在分配预算时获得一席之地。

然而，AI发展欠成熟的企业缺乏AI策略和高管支持，未明确协调业务目标之间的一致性，而且难以获得专门划拨的预算。不够老练的企业难以实现其AI目标，因为他们的数据太过分散，技术基础设施也跟不上时代，以此为基础想必难以大获成功。

企业在AI成