行业焦点丨Altair 全球调查：各大企业即将迎来重大机遇，提高企业人工智能协和数据项目效率、扩大规模以获取成功

▉ 组织方面

调查发现，各大组织正在努力填补数据科学领域大量的职位空缺，这是造成摩擦的重要原因。

• 75% 的受访者表示他们正积极寻找数据科学领域的专业人才

   

• 35% 的受访者表示，大多数员工在 AI 技术方面的专业知识极为匮乏。

   

• 58% 的人表示，人才短缺和提升现有员工技能水平所需的时间是企业采用 AI 战略过程中所面临的普遍问题。

▉ 技术方面

超过半数的受访者表示他们所在的企业通常面临着诸多技术限制，这极大地阻碍了数据与 AI 计划的发展。

• 总体而言，受访者在数据处理速度、快速做出知情决策和数据质量方面遇到的阻力最大。

   

• 近三分之二的受访者 (63%) 称，他们所在企业采用的 AI 驱动数据工具远比实际所需更为复杂。

   

• 33% 的人认为旧有系统无法开发出先进的 AI 与机器学习计划，此类问题迭出，最终往往会导致技术摩擦。

▉ 财务问题

• 25% 的受访者认为，财务限制作为一个关键的摩擦点，会对组织内部的 AI 项目造成负面影响。

   

• 28% 的人还表示管理层过多地关注于战略的前期投资成本，无法理解投资 AI 和机器学习将如何使他们的企业受益

   

• 33% 的受访者纷纷表示，在依靠 AI 工具完成项目时，“实施成本高昂”（无论实际成本还是预算成本）是企业本身的一大短板。

尽管项目失败率居高不下，但各行业各地区的企业仍坚持采用 AI 技术。

• 四分之一的受访者表示，他们所在企业的项目失败率已超过 50%。

   

• 42% 的受访者承认，他们两年来在 AI 领域屡屡受挫，其项目失败率平均约为 36%。

   

• 尽管 AI 项目频遭“滑铁卢”，但各大企业仍坚持部署 AI 战略，他们坚信从长远来看，业务能力与服务水平必将得到大幅提升 (78%)，以往为数不多的成功经验也表明此项技术有望实现质的飞跃 (54%)。

积极寻求数据科学业务发展的企业也不在少数。

• 33% 的受访者称，在过去两年间，一半以上的数据科学项目均未能投产。

   

• 55% 的受访者还表示，在此期间，其三分之一以上的数据科学项目亦未能顺利投产。

   

• 高达 67% 的受访者表示，超过四分之一的项目无法顺利投产，此种情形比比皆是，屡见不鲜。

调查显示，在全球范围内，技术和人才往往会制约各大企业在其内部顺利地实现数据与 AI 战略部署。

• 来自亚太地区 (APAC) 和欧洲，中东及非洲地区 (EMEA) 的受访者在调查中表示，与美洲地区 (AMER) 的企业相比，在过去的两年里，他们的 AI 项目失败率往往更高（54% 和 35%），后者仅为 29%。

   

• 65% 的 APAC 受访者及 61% 的 EMEA 受访者一致认为，其所在企业无法充分掌握 AI 工具，往往会使事情事倍功半。

   

• 78% 的 APAC 受访者和 75% 的 EMEA 受访者表示他们正积极发掘数据科学领域的专业人才。

当企业实现“无摩擦 AI”时，数据分析将成为其业务中简单易行的一部分，其项目具有快速、可重复和可扩展等特点。

到那时，AI 技术和数据科学与企业数据之间将不存在任何技术摩擦；数据专家与领域专家之间的组织摩擦也荡然无存；而此时工作流程摩擦也消失殆尽，从而使数据应用从设计顺利过渡至生产部署阶段，进而实现高效的决策制定；迁移摩擦也将不再是基础设施或工具变革的阻碍。

*本次全球调查系 Altair 委托 Atomik Research 于 2023 年 3 月 14 日至 31 日进行。共计有 2037 名来自目标行业领域的数据与数据分析专业人员参与了本次活动。受访者来自全球以下十个国家/地区：美国、中国、法国、德国、印度、意大利、日本、韩国、西班牙和英国。

如需阅读完整的“无摩擦 AI”全球调查报告并了解有关 Altair “无摩擦 AI ”解决方案的更多信息，请访问 https://altair.com/frictionless-ai。

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