根据 IBM 新发布的一份报告，超过三分之一 (35%) 的公司表示今年在其业务中使用了人工智能，比 2021 年增加了 4 个百分点。 推动采用的因素包括使企业更容易使用该技术的进步 (43%) 以及降低成本和自动化关键流程的需求 (42%)。
与此同时，超过 40% 的 IT 专业人士表示，他们的公司正在探索或部署人工智能，他们的公司计划投资研发 (44%) 并将人工智能嵌入到当前的应用程序和流程中 (44%)。
作为采用的一部分，近三分之二 (66%) 的 IT 专业人员表示，他们的组织使用自动化工具来减少手动或重复性任务，而一半的受访者表示，他们的组织使用人工智能驱动的教育解决方案来增加员工的学习和学习 训练。
采用的最大障碍仍然是有限的人工智能技能、专业知识或知识（34%）。
数据策略、存储需求
据 IBM 称，今年，全球 IT 专业人士表示，与 2021 年相比，他们更有可能认为，无论数据位于何处，都可以构建和运行人工智能项目，这对公司很重要（94% 比 87%）。 报告。
此外，63% 的 IT 专业人员表示，他们至少四分之一的员工需要访问公司数据才能做出决策。 他们使用的数据源多种多样——与 2021 年相比，全球 IT 专业人士表示，到 2022 年，他们将从 20 个或更多不同的数据源中获取信息，为他们的人工智能、商业智能和分析系统提供信息（69% 比 67%）。
能够在各种数据存储解决方案上构建和运行人工智能项目对于推动人工智能的采用比以往任何时候都更加重要。 到 2022 年，部署或探索人工智能的组织中 94% 的 IT 专业人员表示，无论数据位于何处，都可以运行人工智能项目，这对他们的企业非常重要，比去年 (87%) 增长了 7%。 此外，63% 的受访者表示，至少四分之一的员工需要访问公司数据才能做出决策。
与 2021 年相比，今年 IT 专业人员更有可能从 20 个或更多不同的数据源中获取信息来为他们的 AI、BI 和分析系统提供信息（69% 比 67%）。 报告称，尽管公司的资源来源多种多样，并且需要民主化的访问和部署，但只有 30% 的受访者正在使用数据结构架构来尝试解决数据孤岛挑战。
决策是使用人工智能的关键因素
报告称，能够解释人工智能如何做出决策对于企业来说仍然至关重要。 2021 年和 2022 年的大多数 IT 专业人士表示，能够解释他们的人工智能如何做出决策对于他们的业务非常重要。
缺乏开发和管理值得信赖的人工智能的技能/培训（63%），以及无法在所有数据环境中工作的人工智能治理和管理工具（60%）是公司在开发可解释和值得信赖的人工智能时面临的最大障碍。
人工智能应对劳动力短缺并提高效率
报告称，企业正在转向人工智能来解决劳动力和技能短缺问题并提高效率。 三分之二的 IT 专业人员表示，他们的公司正在使用自动化工具来减少手动或重复性任务。
近一半的 IT 专业人员总体表示，他们的公司正在使用或考虑使用自动化软件/工具来提高 IT 运营 (46%) 和业务运营/任务 (46%) 的效率并节省成本 (45%)。
人工智能的采用加速了 ESG
报告称，人工智能采用的增加正在加速 ESG 举措的进展。 约 41% 的 IT 专业人士 (41%) 表示，他们的公司正在应用人工智能来加速 ESG 计划，另有 25% 的人表示，他们的公司计划将人工智能应用到 ESG 计划中。
此外，44% 的受访者表示，他们正在使用人工智能来帮助寻找更可持续运营的机会，超过三分之一的 IT 专业人士 (36%) 表示，他们的企业正计划投资人工智能来实现可持续发展目标。
45% 的 IT 专业人士表示，他们的组织正在使用人工智能来帮助管理可持续发展和排放报告所需的数据源的复杂性。 另外 39% 的受访者表示使用 ESG 来帮助支持其业务中的 DEI 计划。
人工智能伦理的作用
虽然 2021 年和 2022 年的大多数 IT 专业人士表示，能够解释他们的人工智能如何做出业务决策对他们的业务很重要，但 2022 年这一比例略有下降（81% vs. 84%）。
大约 60% 的 IT 专业人员表示，缺乏开发和管理值得信赖的人工智能的技能/培训，以及无法在所有数据环境中工作的人工智能治理和管理工具 (60%) 是开发可解释和值得信赖的人工智能的障碍。
IT 专业人士更频繁地表示，他们的组织正在通过在整个生命周期中保护数据隐私 (48%)、跨云和人工智能环境监控人工智能 (45%) 以及防范威胁和入侵 (41%) 来确保人工智能的可信和负责任。
IBM 表示，2022 年的报告包含了全球大大小小的公司 7,502 名高级业务决策者的回应。
