德勤发布报告：千家AI先行者们现在怎么样了？

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有证据表明，出于对网络风险的担忧，一些公司正在放缓或暂停他们的人工智能项目。此外，20% 的调查对象表示，因为担心网络安全，他们决定不启动人工智能项目（见图 7）。主管们也普遍关注人工智能系统的安全性和可靠性。40% 的调查对象认为将「根据人工智能 / 认知修正做出错误的战略决策」列为三大关注点（见图 6）。几乎同样多的人指出，人工智能系统在关键任务或生死攸关的情况下的失败。

注：图中的虚线表示，所有调查对象（跨行业）的投资回报率中值和人工智能投资中值。资料来源：德勤，企业中的人工智能调查报告，第 2 版，2018 年

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（二）认知技术是必需的，而不是可有可无的

资料来源：德勤，企业中的人工智能调查报告，第 2 版，2018 年

在激烈的军备竞赛中，科技巨头们对高成本、稀缺的人才过分关注及奋力争夺，可能导致挫败感和失望感。那些想为自己公司开发定制化认知解决方案的公司需要大量的技术人才。但他们也可能需要能够与数据科学家「交流人工智能」、需要懂得数据分析用途和局限性的企业高管。

在先行者中，认知技术采用率不断增长的背后原因是什么，尤其是像深度学习这样复杂的技术这么流行？答案可能是：投资。37% 的受访者表示，他们的公司已经在认知技术上投资了 500 万美元甚至更多。另一个可能的原因是，公司有更多方法获得认知能力，而且他们正在利用这一优势。近 60% 的人选择了可能是最简单的方法：10% 使用了带有人工智能的企业软件。（见图 1）

与有代表性的同行相比，接受我们调查的先行者在关键认知技术方面的渗透率很高，而且，渗透率还在不断增长之中：

这些公司他们对人工智能技术的需求十分迫切，而且只想为他们真正使用到的服务付费。根据德勤最近的一项研究，39% 的公司倾向于基于云服务获取先进的技术（比如人工智能），而 15% 的公司倾向于内部解决方案。事实上，人工智能即服务的模式（AI-as-a-service）的吸引力反映在其每年的全球增长率上，对这一数值的估计达到了惊人的 48.2%。

来源 | Deloitte

在一个我们已知的虚拟助手项目中，由于获取项目所需的数据十分困难，团队需要审核数以千计的通话记录，从而确认推导出相关规则所需的共同主题。这种困难可能使他们决定搁置项目或者解散团队，直到他们处理好了数据，打下了坚实的数据基础。

考虑到我们在这项调查的其他方面时所看到的、对人工智能/认知的热情程度和积极的采用程度，关于人才的发现可能并不令人惊讶。调查结果说明虽然人才不是当前最重要的问题，但先行者仍然需要雇佣和培训高能力的人工智能专家。拥有这种对人工智能/认知技术保障的公司，很可能会在很长一段时间内处在这种技能差距中。尽管目前的人工智能项目经常因为相关技术的缺乏而举步维艰。企业应该认识到，成功不仅仅取决于技术人才。

公司最关心的潜在的人工智能风险: 排名 1-3，其中 1 是最令人关注的