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1、立即阅读商业白皮书人工智能之旅：从实用走向变革 高级分析和综合 AI 策略的开发框架目录执行摘要03AI 客户之旅04简介05AI 的现状06AI 的初心11AI 与业务目标的一致性14如何制定良好的 AI 策略19边缘到云解决方案21AI 成功与否的主要障碍25结语：推动 AI 的发展迈入新阶段27HPE AI 可助您一臂之力28商业白皮书执行摘要商业白皮书主要调查结果 鲜少有企业指望 AI 一开始就能帮助他们重新构想业务，真正的业务转型是后来才发生的。大多数企业在初始阶段关注的是传统指标，例如成本效益和决策流程是否有所提升。而有一些企业的 AI 策略已日趋成熟，他们会通过数据策略和技术基础

2、设施予以支持。高管层对 AI 计划的支持是获得动力的关键所在。人工智能和机器学习（AI 和 ML）不再是新奇事物。高管层始终关注着不断变化的技术需求，AI 已然成为他们的最高优先事项之一。“AI 先行”这一流行语就是很好的体现。尽管大家都在大肆宣传这一概念，但实际情况是，当下的 AI 更多的是在标准业务流程的基础上进行递进式改进。本研究报告旨在帮助企业领导者全面了解不断演变的 AI 格局，弄清楚自己在典型 AI 发展历程中所处的位置，并提供有助于他们落实 AI 策略的框架。本报告以 Emerald Research Group 于 2021 年 6 月受 HPE 委托进行的研究为基础。文章涵盖

3、研究结果和专家分析，以及顺利开启 AI 之旅的注意事项。方法Emerald Research Group 采访了大型企业（拥有超过 1,000 名员工）的近 2,500 名商业领袖（IT 决策者 ITDM、业务线 LOB 高管、业务决策者 BDM、数据科学家、机器学习工程师、实验室主任和科学家）。本研究涉及八个国家/地区（美国、亚太地区和东欧）和四大行业（制造、零售、生命科学和金融服务）。商业白皮书人工智能和机器学习时代已然来临98%的受访者表示他们在某种程度上已经使用了 AI 技术，或通过该技术进行概念验证或试点项目但鲜少有人会有意识地制定 AI 策略只有 14%的受访者表示他们已经完全意识

4、到 AI 策略的必要性但靠自己的力量难以闯过重重关卡，因此需要合作伙伴的帮助89%的受访者表示他们在生产中扩展 AI 时需要帮助。82%的人士则表示他们所在企业对 AI 即服务(AIaaS)感兴趣基础设施不是推行 AI 的主要障碍85%的受访者认为他们现有的技术基础设施足以实现最初的 AI 目标。60%的人士表示现有的基础设施可以支持 AI 技术完成当下想做的大部分或全部工作。专业知识和技能差距导致实施缓慢58%的受访者表示，寻找实施 AI 的专家团队或合作伙伴是一项挑战，并认为这是 AI 走向生产环境的两大障碍之一（另一大障碍是衡量 AI 的投资回报率）。对数据缺乏信任阻碍了 AI 技术的深

5、入运用39%的受访者对其使用的数据持怀疑态度。63%仍 处于 AI 开发早期阶段的企业仍表示怀疑，但只有 11%相对先进的企业存在这种现象。AI 客户之旅98%85%14%58%89%39%简介商业白皮书虽然 AI 初创公司好似无处不在，但大多数拥有成熟 AI 策略的组织早在 AI 风潮兴起之前就已存在。与从最初就以 AI 为核心价值的企业相反，大多数公司的成长与 AI 渗透市场的进程同步。有些企业会随着 AI 的进步逐渐成熟并制定有效的策略，他们往往通过关注传统的商业利益开启 AI 旅程，例如成本效益和决策流程是否有所改进。最初，企业只是试着用 AI 来做他们已经做过的事情。尽管 AI 最终

6、可能会从根本上实现企业转型，颠覆原有的业务模式，但鲜有企业在最初就怀有如此雄心壮志。有些企业顺利开发了 AI 策略并逐步走向成熟，他们通过数据策略和技术基础设施来实现 AI 计划。此外，他们在计划早期就获得了高管层的支持，这有助于巩固工作和协调企业内部各部门的进程，并确保 AI 计划在分配预算时获得一席之地。然而，AI 发展欠成熟的企业缺乏 AI 策略和高管支持，未明确协调业务目标之间的一致性，而且难以获得专门划拨的预算。不够老练的企业难以实现其 AI 目标，因为他们的数据太过分散，技术基础设施也跟不上时代，以此为基础想必难以大获成功。企业在 AI 成熟过程的各阶段都会面临特定的挑战。AI 策