大多數企業不相信人工智能能夠自主做出商業決策
大多數企業不相信人工智能能夠自主做出商業決策
- Fivetran公布的一項調查數據顯示，86%的企業難以完全信任人工智能，這表明其人工智能成熟度較低，無法在沒有人工干預的情況下做出所有商業決策。
- 盡管87%的企業將人工智能視為商業的未來，并打算擴大對人工智能的投資，但由于技術挑戰和缺乏教育，人們對機器主導的決策缺乏信任，這是一個重大障礙。
- 此外，71%的受訪者難以訪問執行AI算法、工作負載和模型所需的所有數據。
- 據Fivetran報道，未來數據科學家將花費更少的時間在手動活動上，從而專注于創建AI模型，并啟動更多的數據和AI項目。
大多數員工認為其企業不夠成熟
論文《實現人工智能:對人工智能機會和障礙的研究》解釋了企業在當今人工智能生態系統中面臨的問題。該論文調查了盡管87%的企業將人工智能視為商業的未來，并打算擴大對其的投資，但由于技術挑戰和缺乏教育，對機器主導的決策缺乏信任是一個重大障礙。只有14%的受訪者認為其企業在人工智能成熟度方面是“先進的”。
幾乎所有接受調查的企業都從運營系統獲取和使用數據，但數據挑戰仍在繼續。根據調查結果，技術數據管道是造成挫折的一大原因，73%的受訪者表示，從不同來源提取、加載和處理數據到單獨的倉庫是一個重大的困難。此外，71%的受訪者表示難以訪問執行AI算法、工作負載和模型所需的所有數據。
這導致73%的受訪者不太信任將數據洞察轉化為決策者的實際指導，這迫使其在71%的情況下依賴于人類主導的判斷。
根據研究結果，數據科學家花更多的時間處理數據，而不是構建AI模型，以通過預測和決策洞察力來提高業務成果。當被問及在準備數據和構建AI模型上花費多少時間時，數據科學家表示，這平均占用其時間的70%。87%的受訪者表示覺得自己在企業沒有得到充分利用。
數據治理問題也是組織關注的一個問題。64%的接受調查的美國組織承認，在遵守數據治理角色、政策和標準方面仍有顯著改進的空間，以確保數據被有效、安全地使用，并符合政府法規。
Fivetran認為數據自動化和AI管道是AI成熟問題的解決方案。“隨著自動化程度的提高，企業可以在節省時間的同時實現更大的規模和成本效益。更重要的是，更多的自動化可以讓數據科學家專注于解決對業務重要的復雜問題，而不是保持數據管道正常工作。”——來自Fivetran的BrennerHeintz在博客文章中表示。
Fivetran還提到，教商業利益相關者建立對AI的信任，并提高其AI成熟度可能是一個解決方案。“利益相關者和商業用戶必須了解人工智能流程，才能充分理解這些決策是如何做出的。但同樣重要的是，人類的參與應該集中在正確的領域，例如提高數據質量和AI模型的性能，這將帶來更大的信任。”
Fivetran表示，其自動化數據管道會對模式更改做出反應，允許客戶完全自動化地將大量數據源輸入一個基于云的數據倉庫或數據湖進行數據轉換，從而節省大量時間。Fivetran進一步聲稱，其基于消費的定價策略使企業能夠通過僅復制所需數據來減少開支。最后，該公司聲稱，數據科學家將在手工活動上花費更少的時間，從而使之專注于開發AI模型以及啟動新的數據和AI項目。
Fivetran首席執行官GeorgeFraser表示:“這項研究凸顯了組織間數據移動和訪問效率低下的顯著差距。一個成功的AI程序依賴于堅實的數據基礎，以云數據倉庫或湖為基礎。利用現代數據棧的分析團隊可以更容易地擴展其數據價值，并最大限度地提高其在人工智能和數據科學方面的投資。”
