人工智能(AI)和机器学习(ML)技术是科技行业的下一组变革性技术。尽管关于它们的影响已经有了很多预言，但数据点却非常少。188宝金博网址是多少451 Research的企业之声(投票):人工智能和机器学习调查是一项新的半年一次的调查，旨在解决围绕这些新兴技术的量化指标需求。它提供了对采用模式以及这些关键技术的好处、障碍和应用程序的深入了解。类似于最近的报道特定于行业的用例和采用人工智能策略，聚光灯发挥了作用最近一次调查的结果详细介绍衡量人工智能计划影响的关键挑战。这些数据来自北美、欧洲、中东和亚太地区1600多名业务和IT专业人士的回应。
451年花
企业没有必要仅仅因为技术是新的和有趣的就采用它;必须从中获得一些可衡量的好处。然而，在技术开发和部署的早期阶段，量化收益可能非常困难。根据451 Research投票:人工智能和机器学习调188宝金博网址是多少查(VotE: AI and Machine Learning survey)的新数据，早期采纳者中，不到一半的人已经围绕他们的人工智能和机器学习计划确定了关键绩效指标(kpi)，尽管绝大多数人计划在一年内这样做。显然，在企业采用人工智能的第一阶段，“先采用，后提问”的心态弥漫开来。主要障碍包括定义正确的成功度量标准、技术限制和操作数据。考虑到实施良好的人工智能系统的巨大好处和构造糟糕的人工智能的重大风险，随着行业在采用曲线上的进一步发展，组织计划更多地关注成功指标。
现在采纳，以后问
尽管人工智能(特别是机器学习)在企业中的应用仍处于早期阶段，但451研究调查数据提供了对采用者如何衡量这些新技术影响的深入了解。188宝金博网址是多少根据下面图1所示的调查结果，目前只有46%的人工智能和机器学习领先者定义了kpi来衡量他们的计划。还有42%的受访者表示，他们计划在明年制定kpi，只有12%的受访者表示，他们没有制定kpi的计划。
图1:AI和机器学习的早期采用者是否定义了kpi ?
资料来源:《企业188宝金博网址是多少研究之声:人工智能和机器学习》，2018年第二季
这些数据表明，企业正在以一种“先采取，后提出问题”的心态来接近人工智能和机器学习。对于许多受访者来说，没有明确的kpi并不排除这种新兴技术的实现。这是不言而喻的，但这种方法本质上是高风险的。如果“智能”系统的性能比它的前身差怎么办?如果它做出了一个灾难性的决定怎么办?数据显示，许多企业将假定的回报置于潜在风险之上。
对数据进行更深入的挖掘，可以进一步了解KPI的定义:
- 大型公司(拥有超过1000名员工)比小型公司(1-999名员工)更有可能已经定义了kpi，分别为52%和43%。
- 最小的公司都在我们的调查中那些年收入低于1美元的m -超过四分之一(26%)称他们没有计划定义kpi AI周围活动,相比之下,14.9%的公司收入1美元和9.99美元之间,11%的被调查者收入超过10亿美元。
- 62%采用供应商提供的机器学习专用工具的主要人工智能策略的企业表示，他们定义了kpi。
- 65%最精通技术的用户已经定义了kpi，而24%的保守受访者表示他们没有这样的计划。
定义KPI的各种障碍
对于那些还没有围绕人工智能和机器学习定义kpi的组织来说，是什么阻碍了他们呢?答案是，毫不奇怪，很多。下面的图2显示了那些还没有围绕AI计划实施kpi的受访者提到的最突出的障碍。
图2:定义kpi的最显著障碍
资料来源:《企业188宝金博网址是多少研究之声:人工智能和机器学习》，2018年第二季
38%的受访者表示，他们在KPI创建过程的第一步面临困难:描述应该收集哪些指标。说实话，这个统计数字有点令人担忧。最好的AI计划是那些处理狭窄业务结果的计划，相应的kpi应该直接与这个目标相关。例如，在客户服务聊天机器人的情况下，一个有价值的KPI将是系统是否比人工代表更有效地解决客户问题。诚然，有额外的相互作用的变量产生复杂性，但仍然令人不安的是，最大比例的受访者将变量定义作为一个挑战。
接下来的两个主要障碍——技术限制(31%)和操作化(29%)——是指标定义的下游，因此较少的受访者报告这些步骤存在的问题是有意义的。组织惰性(26%)是一个平行的、不可否认的、不透明的问题，它阻碍了许多业务计划的实施，所以发现它阻碍了围绕AI项目的kpi的实施就不足为奇了。
最后，13%的人给出了不定义kpi的完全不同的理由:他们对AI项目的成功非常有信心，所以指标是多余的。即使是最懒惰的商业分析师也会承认，信心不能替代证据;然而，深入研究数据可以为这个统计提供一些上下文。主动行动与安全相关或雇用系统集成商的受访者更有可能说他们不需要定义kpi。为什么会这样?有一些人工智能应用程序是它们所取代的系统的绝对升级。如果您的业务正从完全手动的SOC转向使用ai辅助的补救工具，您可能会觉得不需要kpi来告诉您这是一种改进。
朝着kpi优先的未来发展?
需要强调的是，这些数据只是企业采用人工智能和机器学习的当前(以及相对早期)状态的快照。随着这些技术变得越来越普遍，业务流程和工作流程将标准化。因此，很难想象“现在采用，以后再问”的心态会持续到未来，特别是当企业希望将机器智能注入其关键系统时。
尼克耐心
创始人和研究副总裁
尼克·佩兴斯(Nick Patie188宝金博网址是多少nce)是451 Research公司人工智能和机器学习领域的首席分析师，他自2001年以来一直在研究这一领域。他是该公司数据、人工智能和分析研究渠道的一部分，但也在整个研究团队中工作，以发现和理解机器学习的用例。尼克也是451研究量子技术卓越中心的成员。188宝金博网址是多少
杰里米·科恩
高级研究助理
杰里米·科恩(Jeremy Korn)是451研究公司的高级研究员。188宝金博网址是多少他毕业于布朗大学，获得生物学和东亚研究学士学位
基思·道森
首席分析师
Keith Dawson是451 Research公司客户体验与商务实践部门的188宝金博网址是多少首席分析师，主要研究市场营销技术。Keith已经在通信和企业软件的交叉领域工作了25年，主要关注如何影响和优化客户体验。