新時代高科技不計其數越來越發達，小伙伴們看過不少科技新聞吧，在我們生活中應該也用到很多這些高科技東西，有哪些小伙伴值的關注的呢，今天就跟大家分享一篇有關科技方面知識，希望大家會喜歡。

好消息嗎?奧萊利(O"Reilly)的一項新調查顯示，企業在生產中使用人工智能(AI)的經驗越多，反對者的反對就越少。這個壞消息?許多人仍在努力尋找使用人工智能的地方，不管他們是否有使用人工智能的經驗，或者只是玩玩而已。

更糟糕的消息?要找到有能力的人才來解決這個難題仍然很難，但這可能是人工智能技術難以企及的問題，而不是員工的問題。

但首先，有必要看看人工智能領域目前的構成。(有關O"Reilly調查數據的更多信息，請查看“85%的組織在部署的應用程序中使用人工智能”)在1388名受訪者中，25個不同的垂直領域中，軟件是迄今為止最大的類別，有17%的受訪者。第二大嗎?金融(大約12%)。沒有其他行業突破10%，而一些垂直行業(媒體/娛樂、物流/運輸)似乎應該做得更多，排在最后。

換句話說，盡管各個行業都有大量的人工智能應用，但人工智能仍然被傾向于早期應用的垂直領域(技術/軟件和金融)所主導。這并不是一件壞事——這只是表明了我們在主流應用方面的現狀。

參見:專題報道:管理企業中的AI和ML (ZDNet) |下載免費PDF版本(TechRepublic)

這也體現在AI在這些組織中發揮作用的地方。它仍然主要是一種R&D的東西(接近一半的受訪者)，另外三分之一來自它。

盡管如此，根據O"Reilly的說法，在過去的一年中，評估與“成熟”采納之間的比率發生了很大的變化。在2019年，54%的受訪者對人工智能進行了評估，只有27%的人達到了成熟采納的程度，這意味著他們在分析和生產中使用了人工智能。但今年，超過一半的受訪者已躍升至成熟收養階段，有三分之一的人接受了評估。只有15%的人說他們與人工智能無關。

所以事情肯定在發展。但當事情陷入困境時，該怪誰呢?

在過去，尋找人才是有效采用人工智能的最大挑戰，而現在則是第三大擔憂:

當把數據分成“成熟”階段和“評估”階段的公司時，數據會變得更有趣:

對于那些仍在嘗試人工智能的公司來說，文化抗體自然會與之對抗。它是新的，(到目前為止)還沒有被證明。然而，隨著它在生產上的實施，人們開始看到它的價值和抗體消散，這可以從那些已進入成熟階段的公司遭遇的文化逆風大幅減弱中看出。

然而，看起來奇怪的是，這兩個集合都在努力“識別適當的業務用例”。一旦一家公司通過評估進入成熟生產階段，這種情況似乎不會有太大改善。為什么?

很難從調查數據中收集到太多信息，但我想知道這是否與人工智能的使用有關。如上所述，R&D(48%的受訪者引用這一點)和IT(33%)是人工智能的兩個最大的消費者，而公司最了解人工智能可能使他們受益的領域(例如，市場營銷(21%)、制造(13%)、銷售(12%)、物流(11%)等則很少被采用。IT和R&D可能為其中一些團體運行人工智能項目，但是由于人工智能無法進入公司技術不熟練的領域，采用可能仍然受阻。(這可能與企業對數字轉型的興趣與其對人員再技能或再技能培訓的投資不足之間似乎不匹配有關。)

參見:在企業2020中管理AI和ML:技術領導者增加項目開發和實施(TechRepublic Premium)

幾年前Gartner的分析師Svetlana Sicular指出:“組織已經有了比神秘的數據科學家更了解自己數據的人……學習Hadoop比學習公司的業務更容易。”自從她寫了這篇文章以來，數據科學的工具可能已經改變了(也許是Apache Hadoop少了，TensorFlow多了)，但是對理解業務的員工的訪問民主化的需求并沒有改變。

簡而言之，雖然人工智能在企業內部已經取得了很大的進步，但需要做更多的工作來將其可訪問性擴展到更廣泛的企業范圍。