一项针对IT领导者的最新调查显示，以知识为导向的任务，如智能搜索和文档数字化，是今年人工智能(AI)商业项目的首选。随着人工智能投资翻倍，这些努力也有现金流入。
这是Rackspace Technology和亚马逊网络服务发布的一项针对1420名IT专业人士的调查得出的结论。调查显示，随着企业争相跟上这一趋势，人工智能支出出现井喷。2024年的人工智能支出预计将比2023年增加一倍以上，相当于每家公司平均250万美元。在今年1月和2月进行的调查中，大多数公司的支出范围在50万美元至500万美元之间。
人工智能正处于实用阶段。最引人注目的用例包括智能搜索、文档处理、欺诈检测和客户参与。半数以上的答复者将这些领域列为优先活动。
“人工智能用户寻求有远见的创新和做出更好决策的能力。然而，目前的人工智能项目更多地关注于增强现有产品、服务和流程，而不是创造突破。”以下是主要的用例:
- 智能搜索——62%
- docu文件处理(OCR)(分类、提取、数字化)- 61%
- 欺诈检测和网络安全——56%
- 客户参与度(CRM、聊天机器人、呼叫中心、客户亲和力)——54%
- 销售和市场分析——46%
- 有限公司内容制作——43%
- 图像和视频识别和分类- 40%
- 预测性维护——34%
该调查还探讨了旨在支持人工智能计划的主要技术投资和技能类型。大多数技术采购集中在增强机器学习和预测分析(57%)，支持物联网(51%)和超级充电机器人过程自动化(45%)。近三分之一(31%)的采购试图在实体机器人中植入人工智能，27%的采购试图启用更多的虚拟和增强现实应用。
组织需要具备设计、构建、部署、保护和维护此类应用程序的技能的人员，46%的受访者表示他们需要更多这样的人员。这些需求包括具有人工智能专业知识的软件开发人员(44%)、机器学习工程师(42%)、数据分析师(41%)、数据工程师(41%)以及数据治理和安全专家(40%)。
需求技能包括熟练掌握编程语言，如R和Python，占49%，其次是对数据科学家、数据治理和安全专家以及数据工程师的需求，占46%。
人工智能应用程序和大型语言模型的安全性也提出了独特的挑战。超过一半(58%)的受访者认为网络安全是最重要的问题，只有51%的专业人士遵守正式的数据政策。
该调查的作者表示:“人工智能模型的复杂性及其处理的大量数据可能会带来重大的安全挑战，需要先进的安全协议和威胁检测。”
30%的IT经理担心确保人工智能不会产生幻觉或输出错误信息。作者指出:“不准确的人工智能输出的后果可能从轻微的不便到具有深远影响的严重错误，强调需要严格的测试和验证过程。”
总结:人工智能是计算的下一个阶段，需要在技能组合、安全配置文件和企业预算优先级方面进行调整。虽然许多人对创新的前景感到兴奋，但人工智能将一次推进一个基本应用。
