人工智能成熟的艺术：从实践到表现

人工智能成熟的艺术从实践到表现从洞察到行动，通往非凡价值的道路从这里开始。 050813他们的船尾17实践取得进展2934内容人工智能成熟的艺术——从实践到进步表现2 执行摘要在不到 70 年的时间里，人工智能 (AI) 已经从一个科学概念演变为一个社会常数。计算机科学家约翰麦卡锡在 1955 年创造了“人工智能”一词，提出“人工智能的各个方面学习......原则上可以如此精确地描述，以至于可以制造一台机器来模拟它。”1今天，我们在日常生活中认为理所当然的很多东西都源于机器学习。每次您使用寻路应用程序从 A 点到达 B 点时，使用听写将语音转换为文本，或使用面部 ID 解锁手机......您都在依赖人工智能。各行各业的公司也在依赖并投资于人工智能来推动物流、改善客户服务、提高效率、赋予员工权力等等。尽管有这些不断扩大的用例，但在充分利用 AI 的全部潜力和他们自己的投资方面，大多数组织几乎没有触及表面。事实上，只有 12% 的公司已经将他们的人工智能成熟度提高到足以实现卓越的增长和业务根据埃森哲对全球约 1,200 家公司的广泛分析，转型。我们称他们为“人工智能成就者。”另有 25% 的公司在 AI 成熟度方面处于领先地位，而剩下的 63%（大多数）仍处于试水阶段。多年来，这一通往人工智能成熟的旅程一直在高速运转。在大流行前（2019 年），与同行相比，AI 成就者的收入平均增长了 50%。根据分析，到 2021 年，在全球 2,000 家最大公司的高管中（按市值计算），那些在财报电话会议上讨论人工智能的人看到其公司股价上涨的可能性增加了 40%，高于 2018 年的 23%通过埃森哲。63%的公司仍然测试人工智能水域。12%的公司有推进他们的人工智能成熟度足以实现卓越的性能和增长。人工智能成熟的艺术——从实践到进步表现3 人工智能成熟的艺术——从实践到绩效AI成就者有什么不同？虽然人工智能显然是一门科学，但我们的研究结果表明，人工智能成熟度也是一门艺术。成就者的定义不是任何一项能力的复杂程度，而是他们结合战略、流程和人员优势的能力。以下是 AI 成就者掌握技能的五种方式：1.他们的最高领导人将人工智能视为整个组织的战略重点。2.他们大力投资人才，以从他们的人工智能投资中获得更多收益。3.他们将 AI 工具和团队工业化，以创建强大的 AI 核心。4.他们从一开始就负责任地设计人工智能。5.他们优先考虑长期和短期的人工智能投资。我们的机器学习模型表明，人工智能成就者的份额将迅速而显着增加，到 2024 年将从目前的 12% 翻倍至 27%。简而言之，推进人工智能成熟度不再是一种选择。这是每个行业、每个组织和每个领导者都面临的机会。4 人工智能成熟的艺术人工智能成熟度：为什么重要 人工智能成熟度：为什么重要越来越多的共识认为，人工智能对于竞争优势是绝对必要的。因此，在 2021 年，46% 的 CEO（在全球市值最大的 2,000 家公司中）在财报电话会议上提到 AI 也就不足为奇了。 2我们对来自全球最大组织的 1,600 多名高管和数据科学领导者的调查发现，近 75% 的公司拥有将人工智能整合到他们的业务战略中，并重新制定了他们的云计划以实现人工智能的成功。公司正在将这些计划付诸实践：近三分之一 (30%)随后，所有 AI 试点计划都得到了扩展，以提供广泛的成果，从加快研发时间表到新产品以增强客户体验。领先的公司已经看到了结果——42% 的公司表示他们的人工智能计划的回报超出了他们的预期，而只有 1% 的公司表示回报没有达到预期。人工智能，加速由于早期成功建立了人们对 AI 作为价值驱动力的信心，我们估计 AI 转型的发生速度将比数字化转型快得多——平均快 16 个月（图 1）。人工智能成熟的艺术——从实践到进步表现6图 1：我们预计 AI 转型将比数字化转型花费更少的时间资源：埃森哲研究笔记：我们的估计来自对 2010 年至 2021 年全球 2,000 家最大公司（按市值）的投资者电话的自然语言处理分析，其中分别提到了“人工智能”和“数字”与“业务转型”。数据来自标准普尔收益记录。 快速行动的动力很强。例如，我们发现，“受人工智能影响”的公司收入份额在 2018 年至 2021 年期间增加了一倍多，预计在 2018 年至 2024 年期间将增加近两倍（图 2）。鉴于证据，很容易看出为什么公司计划增加和加速他们的人工智能投资。 2021 年，19% 的公司将超过 30% 的技术预算用于人工智能开发。到 2024 年，49% 的公司打算这样做。人工智能成熟的艺术——从实践到进步表现7图 2：2018 年至 2024 年公司受人工智能影响的收入份额的演变*笔记：颜色表示在每个时间段内实现的受人工智能影响的收入阈值。资源：埃森哲研究笔记：*2024 = 预计*“受人工智能影响”收入的定义：一个。通过对客户、供应链、渠道的更好的人工智能驱动的洞察，现有产品和服务的销售成为可能；湾。销售由人类人工智能实现的新产品和服务，C。通过动态定价 ML 算法提高价格。这些销售包括一些蚕食和净新收入。相比之下，这个定义不包括由于人工智能而提高的生产运营效率。 人工智能成熟的艺术人工智能成熟度：它是什么 人工智能成熟度：它是什么如果大多数组织都在竞相拥抱人工智能，为什么有些组织比其他组织看到了更多的价值？为了揭示 AI 成功的策略，埃森哲设计了一个整体的 AI 成熟度框架。恰如其分地，我们的分析本身是使用人工智能进行的。我们应用机器学习模型来解开海量调查数据集和发现使用更传统的分析方法无法检测到的人工智能成熟度驱动因素（更多关于附录）。我们的研究发现，人工智能的成熟度归结为以正确的组合掌握一组关键能力——不仅在数据和人工智能方面，而且在组织战略、人才和文化方面——为公司提供强大的竞争优势。 （有关关键功能的描述，请参见第 36 页和第 37 页。）这包括与竞争对手保持同步所需的基础人工智能功能，如云平台和工具、数据平台、架构和治理。它还包括“差异化”人工智能功能，例如人工智能战略和高管层赞助，再加上可以让公司脱颖而出的创新文化。人工智能成熟的艺术——从实践到绩效9人工智能成熟度衡量组织在何种程度上掌握了正确组合的人工智能相关能力，以实现客户、股东和员工的高性能。 得分最高的公司在这两个类别中都是 AI 成就者。 AI Builders表现出强大的基础能力和平均差异化能力，而AI Innovators表现出强大的差异化能力和平均基础能力。成就者、建设者和创新者合计仅占受访组织的 37%——成就者占 12%，建设者占 12%，创新者占 13%（图 3）。我们称之为 AI 实验者的第四组——在这两个类别中具有平均能力的人——占受访者的大多数 (63%)。人工智能成熟的艺术——从实践到进步表现10图 3：只有 12% 的组织是 AI 成就者AI 基础能力源自实现至少 10% 受 AI 影响的收入的模型资源：基于 1,200 家公司样本的埃森哲研究分析 对于全球市值最大的 2,000 家公司来说，成就者的比例甚至更小：10%。这些数字表明，大公司可能难以实现成为 AI 成就者所需的重大基础和文化转变。总之，成就者、建设者和创新者往往拥有更多资源（如技术、人才和专利）来实现他们的人工智能愿景并改变他们的组织。可以在广泛的行业中找到示例：医疗保健、金融服务、生命科学、公用事业、零售、能源和更多。人工智能，应用虽然科技等行业目前在各自的人工智能成熟度方面遥遥领先，但到 2024 年，差距可能会大大缩小（图 4）。汽车业押注人工智能驱动的自动驾驶汽车销量将大幅增长。航空航天和国防公司预计对支持人工智能的远程系统。生命科学行业将扩大人工智能在高效药物开发中的应用。尽管如此，所有行业的人工智能应用仍有巨大的增长空间，对于那些选择抓住它的组织来说，这是一个巨大的机会。对于金融服务和医疗保健等行业落后者而言，一系列因素可能导致其人工智能成熟度相对较低——包括法律和监管挑战、人工智能基础设施不足以及受过人工智能培训的工人短缺。人工智能成熟的艺术——从实践到进步表现11图 4：按行业划分的 AI 成熟度水平，2021 年和 2024 年*资源：埃森哲研究笔记：*2024 = 估计分数。行业的人工智能成熟度分数代表它们各自的基础指数和分化指数的算术平均值。 人工智能，跨行业应用•一送餐服务使用深度学习来引导司机找到最佳送货路线。 AI 模型分析 2,000 多个变量，来自最新的点餐趋势，对交通状况，做出实时推荐。•一家大型化学品和能源公司正在使用无人机和人工智能驱动的计算机视觉来监控其设备和远程位置。结果：以更低的公司成本和更少的维护工人的安全风险进行更频繁的检查。•一家位于中东的电信公司用途人工智能驱动的虚拟助手——可以用不同的阿拉伯方言和英语进行交流——每月巧妙地处理大约 165 万个客户电话。•一个大的澳大利亚电信部署了人工智能来量化其个人营销计划的有效性。该公司能够衡量大约 4,000 种不同的营销指标，并在此过程中创建了世界一流的营销绩效洞察能力，并具有一系列战略和战术应用。该电信公司正在使用从营销组合建模 (MMM) 中获得的见解来优化营销支出的分配，消息传递和媒体。•一个领先的太阳能电池板安装商正在使用卫星照片和深度学习算法来创建全自动屋顶安装计划和价格估算。除了为最终客户提供业界首创的自行设计系统的能力外，该公司预计其人工智能主导的设计工作最终将公司的销售成本降低 25%。•在公共部门，马德里地铁作为世界上最古老的城市轨道系统之一，它部署了人工智能算法来筛选大量数据——从各个车站的气温、火车频率和乘客模式到电价——以减少其每年的能源摄入量25%。•一个美国主要的饮料装瓶商使用人工智能整合数据源并衡量促销对不同零售商和市场的影响，从而提高装瓶商的年销售额3%。人工智能成熟的艺术——从实践到进步表现12 人工智能成熟的艺术人工智能成就者从实践走向绩效 人工智能成就者从实践走向绩效当涉及到传统的绩效指标时，AI 成就者蓬勃发展。在大流行之前（2019 年），与同行相比，他们的收入平均增长了 50%。而今天，他们看到受 AI 影响的收入超过总收入 30% 的可能性是实验者的 3.5 倍。这些公司正在超越，将人工智能解决方案部署到解决问题，发现机会并超越同行。是什么让 AI 成就者与众不同？掌握多任务处理与所有其他组相比，AI 成就者在各种能力组合中表现出高绩效。它们不是由复杂程度来定义的任何一种个人能力，但通过他们将战略、流程和人员的优势结合起来的能力（图 5）。相比之下，创新者通常擅长获得高级赞助并接受所有员工的培训，但他们缺乏大规模支持人工智能所需的基础能力。另一方面，建筑商擅长在创建数据和 AI 平台方面，它们在培养 AI 流畅性和推动采用所需的创新文化方面往往较弱。人工智能成熟的艺术——从实践到进步表现14图 5：AI 成就者几乎在所有能力上都表现出色资源：埃森哲研究笔记：每个方块代表 17 种关键能力之一。当 AI 配置文件优于同行（就达到成熟水平的公司百分比而言，高于所有公司的平均值）时，该方块被填充。 将试点转化为生产成功者在很大程度上已经超越了人工智能投资的“临界点”，从孤立地试验新的人工智能到大规模应用人工智能来解决关键的业务问题（图 6）。与相比，成功者在整个企业中扩展 AI 试点的可能性要高出 25%与实验者。以产品开发为例：宝洁 (P&G)使用“可解释的 AI”算法利用其专有数据和配方模型并推荐产品改进。例如，如果公司想在不改变价格的情况下增加洗碗液中的泡沫，内部软件开发人员现在可以要求可解释的 AI 推荐替代成分。然而，如果这种新成分改变了液体的颜色，那么开发人员可以指示 AI 搜索一种新成分——依此类推。宝洁还依靠人工智能来生成更有可能按预期执行的产品配方，从而减少对新产品的物理测试。回报是更低的产品开发成本，以及更好的能力为特定市场量身定制产品并更快推出。人工智能成熟的艺术——从实践到进步表现15图 6：成就者擅长将 AI