企業AI應用三大領域：彌補關鍵技能缺口 實現流程自動化 促進企業永續發展
台北2022年7月5日 /美通社/ — IBM公司近日發表市場調查報告《2022 年全球AI 科技使用現況》，資料顯示全球企業採用 AI科技 (以下稱AI) 的比例持續成長，達到35%，比前一年 (2021年) 上升4%。其中 IT維運、安全及威脅偵測、業務流程自動化是目前AI應用最熱門的領域；三分之一 (33%) 的受訪企業已經採用智慧維運 (AIOps; AI for IT Operations)。
這份報告也首次針對「是否計劃在其企業永續發展計畫中使用 AI科技」進行調查；三分之二 (66%) 的受訪企業表示正在應用 AI 或計畫應用 AI，加速公司落實 ESG永續發展。
《2022 年全球AI 科技使用現況》報告說明了全球企業採用AI比例提升的原因，一方面是企業為了因應新冠疫情，對數位轉型的投資增加，在轉型過程中體認到AI的商業價值；另一方面是企業長期以來始終面對人才缺口與關鍵技能不足的困境。報告中也強調，隨著AI科技越發成熟、價格更有競爭力且易於建置，企業採用AI 的速度將會加快。
IBM發布《2022 年全球 AI 科技使用現況》報告，揭示企業AI應用的三個主流領域：彌補關鍵技能缺口、實現流程自動化、促進企業永續發展
IBM發佈《2022 年全球 AI 科技使用現況》 揭示企業AI應用三大領域：
彌補關鍵技能缺口、實現流程自動化、促進企業永續發展
《2022 年全球 AI 科技使用現況》報告的主要發現包括：
- 全球企業採用AI的比例穩步成長：35%的企業表示已經開始使用AI，42%的企業表示正在評估；大型企業使用AI的意願比中小型企業為高。與 2021 年相比，企業在2022年使用AI的意願增加了13%。以產業別來看，金融服務、媒體、能源、汽車、石油和航空航太業的全球企業正在積極建置AI應用。
- 熱門的AI應用包括業務流程自動化、資訊安全等：企業已將 AI 應用於各種場景，其中 IT維運、安全及威脅偵測、業務流程自動化是目前AI應用最熱門的領域。三分之一 (33%) 的受訪企業已經採用智慧維運 (AIOps; AI for IT Operations)，將關鍵的IT營運自動化，在保證應用程式性能的同時，提高運算資源分配的效率。29%的受訪企業正在使用AI進行安全和威脅偵測；28%的企業已將處理自然語言的AI技術應用到市場行銷、銷售和客戶服務等領域。
- 企業採用AI科技來彌補技能與勞動力的缺口：約有四分之一的受訪企業表示是因為勞動力或技能短缺而採用 AI；也有30%的受訪者認為其所在的公司已經從使用新的AI與自動化軟體/工具當中，享受到節約時間成本的紅利。
- 善用AI科技，助力企業永續發展：超過三分之二的受訪企業已經或是打算在企業永續發展措施中應用AI；AI 將在企業永續發展議題中扮演關鍵角色。
- 制定清晰的資料與 AI 戰略，是企業AI應用得以規模化的關鍵：IBM表示，全球企業採用AI科技之所以呈現「漸進式」，是企業在應用AI技術達成業務目標之前，必須要有好的資料治理策略。多數尚未採用 AI 的企業表示，他們缺乏恰當的資料治理工具，以致於不敢跨出第一步。根據調查結果顯示，目前僅有28%的受訪企業擁有完整的AI策略，25%受訪企業的AI策略僅限於特定AI應用，37%的企業還在著手制定 AI 策略。
- 企業越來越重視AI應用的可信度，但欠缺具體行動：建立可信賴、負責任的 AI 實踐與使用AI的成熟度相輔相成；應用AI程度越深的企業，越看重 AI 的可解釋性。然而，儘管越來越多的企業主認為建立可信任的 AI十分重要，但多數企業尚未採取關鍵措施以確保其AI應用是值得信賴且負責任的，尤其在減少偏見 (74%) 、追蹤績效改變/模型偏差 (68%) 、確保能夠解釋基於 AI制訂的決策 (61%) 等方面。
IBM這份調查報告也指出，儘管企業持續投資 AI應用，但對於廣泛採用仍然存在阻礙，尤其是中小型企業明顯缺乏採用AI的意願和信心。本調查報告提出了影響企業採用 AI 的三大因素：AI 專業知識有限 (34%)、價格昂貴 (29%)、缺少AI建模的工具和平台 (25%)。
這是IBM委託Morning Consult對全球七千多位對於企業IT決策擁有高理解力、高影響力和高決策權的企業高階主管所做的年度市場調查報告。請在此下載完整英文報告。
研究方法
這項市場調查於 2022 年 3 月 30 日至 4 月 12 日進行，抽樣調查了 7,502 名對其企業的 IT 決策有一定瞭解/影響力/決策力的高階主管，其中來自美國、英國、法國、德國、西班牙、義大利、中國、印度、新加坡、澳大利亞、加拿大、阿聯酋和韓國各有 500 名受訪者，在拉丁美洲地區（巴西、墨西哥、哥倫比亞、阿根廷、智利和秘魯）共有 1,000 名受訪者。以線上訪談方式進行，每個國家或地區的完整樣本的誤差幅度在 +/-4 個百分點，拉丁美洲地區的誤差幅度在 +/-3 個百分點，置信度為 95%。 在報告總結的最後可查看有關研究方法的完整詳細資訊。
關於 IBM
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原文請見：IBM 發布《2022 年全球 AI 科技使用現況》
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