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Altair:2023年Frictionless AI全球AI应用调研报告(67页).pdf

上传人: 哆哆 编号:134519 2023-07-30 67页 5.44MB

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1、Altair 2023Frictionless AI无摩擦人工智能技术应用调研报告目录目录Altair Frictionless AI Global Survey Report/2概览概览 03主要要点主要要点/结论结论 07第一部分:组织数据和第一部分:组织数据和AIAI战略采用的现状战略采用的现状 10主要要点/结论 13第二部分:组织摩擦第二部分:组织摩擦 15主要要点/结论 22第二部分:技术摩擦第二部分:技术摩擦 24主要要点/结论 28第二部分:财务摩擦第二部分:财务摩擦 30主要要点/结论 33第五部分:组织角色分工第五部分:组织角色分工 35主要要点/结论 39第六部分:地理位

2、置分布第六部分:地理位置分布 41主要要点/结论 60总结总结62方法论方法论65消除人工智能应用“摩擦”的方法消除人工智能应用“摩擦”的方法 67IntroductionIntroductionKeyTakeawaysSection 1Section 2Section 3Section 5Section 4Section 6MethodologyConclusionResources to Remove Friction概览概览为了在当今竞争激烈、数字化的世界中取得成功,大多数企业已经意识到将数据作为战略资产的必要性,同时也感受到采用数据分析和人工智能(AI)战略的压力。人工智能AI高效合理

3、的应用,可以使得企业的业务、生产、运营、管理等方方面面能够基于数据提升决策的能力和效率,而不需要依赖成本昂贵并且耗时的测试或猜测。这些战略使组织能够预测产品或服务需求,进行预测性维护,缩短上市时间,增加产品的安全性和业务、管理等的高效性,减少浪费和能源使用等等。然而,数据分析和人工智能技术的构建和应用,往往会遇到问题,包括企业投入成本、技术能力和内部算法技术团队和需求部门的沟通问题等等,这些问题中的任何一个都可能导致企业在人工智能应用中失败,这问题通常被称为摩擦摩擦。问题在于许多组织在让数据分析和人工智能项目为其工作方面存在困难,特别是随着数据处理变得更加复杂。收集、组织、实施和优化大量数据是

4、一项繁重的工作,涉及许多具有不同能力和需求的团队。尽管近年来这项技术变得更加强大、准确且易于使用,但普遍认识到它尚未充分发挥其潜力。本调研报告分析了数据和人工智能战略的采用情况,更具体地说,分析了阻碍组织充分发挥这些关键技术的因素。Altair Frictionless AI Global Survey Report/3IntroductionIntroductionKeyTakeawaysSection 1Section 2Section 3Section 5Section 4Section 6MethodologyConclusionResources to Remove Friction

5、在这份报告中,我们对上千位专业人士进行了调查,以了解他们在哪些方面遇到了摩擦,为什么会发生摩擦,以及摩擦如何影响他们的业务。在我们的调研结果总结中发现,摩擦主要体现在三个方面:企业内部团队之间、技术和投入成本的摩擦企业内部团队之间、技术和投入成本的摩擦。每一种摩擦都以独特的方式对业务结果造成严重影响。组织摩擦组织摩擦是存在于部门、团队和个人之间的摩擦。组织摩擦可以在组织内部以水平方式(不同团队和领域之间)和垂直方式(不同级别或职能的部门、团队和个人之间)产生影响。技术摩擦技术摩擦是源于技术基础设施的摩擦,包括硬件和软件资源、云和高性能计算资源、设备和插件、供应商等等。技术摩擦通常作为瓶颈,限制

6、了项目的速度、规模和范围等。财务摩擦财务摩擦是在预算紧张、资源有限的情况下出现的摩擦,项目需要有回报投资。财务摩擦在尝试投资新的倡议或在昂贵的传统投资中努力扩展工作时最为明显。Altair Frictionless AI Global Survey Report/4IntroductionIntroductionKeyTakeawaysSection 1Section 2Section 3Section 5Section 4Section 6MethodologyConclusionResources to Remove Friction摩擦是导致数据和人工智能项目失败的主要原因。摩擦是导致数

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根据Altair 2023Frictionless AI无摩擦人工智能技术应用调研报告,全文主要内容概括如下: 1. 调研显示,全球范围内,组织在数据和人工智能策略方面遇到的摩擦非常普遍,无论行业如何。这些摩擦源于组织、技术和财务三个关键领域。 2. 亚太地区的受访者最有可能认为自己在数字化转型战略方面是领先者。 3. 亚太地区的受访者最有可能表示他们的组织正在努力建立数据战略、扩大企业级数据和人工智能战略,并试点首个使用案例。 4. 亚太地区的受访者也最有可能表示他们相信他们的组织将在未来一年内或更早开始实施大规模的人工智能项目。 5. 来自印度的受访者经历了不成比例的数据和人工智能失败,并且更有可能认为他们的组织使数据和人工智能过程变得比必要性更加困难。 6. 调查结果还显示,组织和地理因素在组织对待数据和人工智能策略以及其中存在的摩擦时发挥了作用。 7. Altair RapidMiner可以帮助组织克服在数据之旅中遇到的最具挑战性的障碍,实现数据目标。
组织如何克服数据和人工智能战略中的摩擦? 数据科学人才短缺对组织有哪些影响? 不同地区组织在数据和人工智能策略上存在哪些差异?
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