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IDC Japan是一項(xiàng)使用自然語言處理和語言分析來回答問題的技術(shù),并為人工智能提供了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的建議和指導(dǎo),以幫助/擴(kuò)展人類決策。被定義為人工智能的增長出現(xiàn)在各個(gè)領(lǐng)域,并鼓勵(lì)了國內(nèi)用戶公司進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型(以下簡稱DX)。
人工智能的見解對于DX轉(zhuǎn)變內(nèi)部生態(tài)系統(tǒng)并通過轉(zhuǎn)變客戶體驗(yàn)創(chuàng)造新價(jià)值的目標(biāo)至關(guān)重要,并且已成為DX的關(guān)鍵核心技術(shù)之一。因此,為了讓國內(nèi)用戶公司使用AI來促進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展,IDC將AI的使用分為五個(gè)特征:愿景,人力資源,流程,技術(shù)和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(響應(yīng))。我們認(rèn)為有必要對每個(gè)特征的成熟階段有足夠的認(rèn)識。
因此,IDC開發(fā)了“ IDC MaturityScape:人工智能1.0”模型,為用戶公司提供客觀地判斷AI利用成熟度的指標(biāo)。發(fā)布了“ IDC MaturityScape基準(zhǔn):2020年人工智能”,該報(bào)告分析了成熟度。
該調(diào)查于2019年11月針對在擁有500名員工的用戶公司中擁有AI系統(tǒng)(以下簡稱AI)并且對引入AI決策有影響的受訪者進(jìn)行。該調(diào)查定量評估和分析了AI利用計(jì)劃的成熟階段。
IDC分五個(gè)階段評估AI的成熟度:
階段1:個(gè)人依賴性(臨時(shí))
第二階段:有限的介紹(機(jī)會(huì)主義)
階段3:標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)架構(gòu)(可重復(fù))
階段4:量化管理(托管)
階段5:持續(xù)創(chuàng)新(優(yōu)化)
根據(jù)調(diào)查,家庭用戶在第一階段為7.5%,第二階段為37.9%,第三階段為47.0%,第四階段為7.4%,第五階段為0.2%(參見上圖)。許多國內(nèi)用戶公司停留在第3階段或更早的第2階段,而在第4階段以上的AI領(lǐng)軍者很少。
此外,通過整合業(yè)務(wù)計(jì)劃和AI采用策略,領(lǐng)先企業(yè)開始獲得業(yè)務(wù)價(jià)值的企業(yè)與未獲得業(yè)務(wù)價(jià)值的企業(yè)之間的差異也清晰可見,并且領(lǐng)先企業(yè)的成熟度要高于追隨者公司。
IDC軟件與安全事業(yè)部研究經(jīng)理飯坂伸彥(Nobuhiko Iizaka)表示:“人工智能作為實(shí)現(xiàn)DX的關(guān)鍵技術(shù)已滲透到日常社會(huì)的各個(gè)方面。各公司的組織方式是如何正確適當(dāng)?shù)乩肁I的能力。鼓勵(lì)內(nèi)部和外部參與并加速創(chuàng)新:公司使用MaturityScape與競爭對手比較成熟度,發(fā)現(xiàn)差距并重新評估/改進(jìn)/實(shí)施其AI采用策略應(yīng)該做到的。”
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