【HPE视界】消弭认知差距，构建人工智能优势

 成都HPE服务器总代理对人工智能的市场规模正在飞速增长，全球企业纷纷加入到人工智能应用的大军之中。为帮助企业更好地构建人工智能优势，应对智能大潮，HPE对覆盖14个行业的2400余名IT领域领导者进行跨行业调查，就企业人工智能应用过程中可能存在的问题进行讨论研究，并发布了《构建人工智能优势》（Architect an AI advantage）报告。

报告显示，大部分受访者对人工智能及自身在人工智能方面采取的举措抱有信心。几乎所有受访者（98%）都表示，其所处的组织有专门用于人工智能的预算。同时，94%的受访者表示，他们计划在未来12个月内进一步增加预算。然而与此同时，HPE发现，企业在应用人工智能的过程中存在着严重的认知差距和盲区，可能会严重影响企业未来的发展前景。

报告中，HPE就企业应用人工智能过程中常见的三大关键认知差距展开讨论并提出解决意见，以下为观点摘要。

差距一：策略与目标制定呈现碎片化

90%受访者称，其公司已经制定了正式的人工智能战略，并且96%企业都已设定了或正在设定相关的人工智能目标。这些数字表明，企业不仅对人工智能抱有远大的期望，而且还计划监控和跟踪进展。然而，即便人工智能已在多个不同业务职能部门中推行，其实施情况以及衡量成功的标准也需要统一的、整合的战略框架，而目前只有 57% 的企业做到了这一点。为各个职能部门分别制定战略，或是为不同职能部门设定其各自独立的目标等做法，可能会导致协作能力下降、削弱企业的人工智能战略。

差距二：AI决策者的角色定义被低估

人工智能战略决策者的位置被广泛低估了，59%的人表示这一责任应落在首席技术官身上，56%的人认为是首席信息官的职责，只有52% 的人觉得这是首席执行官的责任。对42%受访者来说，人工智能仍是一项信息技术，更多地被用于推动信息技术系统的效率提升和自动化，而非应用于诸如洞察分析这类将主导业务的项目。

差距三：人工智能应用未能实现端到端全面洞察

为确保人工智能实现最佳性能，各企业必须正确审视自身的技术配置。人工智能的输出质量取决于输入数据的质量，因此投资首先应面向数据系统。

然而调查显示，只有 37% 的IT领导者建立了带有集中式商业智能的共享数据模型。事实上，消除跨混合架构的数据孤岛对成功至关重要，人工智能应用的最佳实践要求以一个总体的数据和分析架构，整合各应用程序在不同地点的所有数据，以便在整个企业内提供对实时数据的统一访问权限，并处理数据准备的所有阶段。

此外，企业还应当了解人工智能特定的网络和计算需求。在公有云中部署人工智能的企业，可依赖云服务提供商进行运维，但对于在私有云或混合云中运行人工智能模型的企业，由于其准备往往与实际需求存在差距，难以覆盖人工智能应用全周期，可能会对业务成功产生不利影响。

报告特别关注：

安全问题需要高度重视

94% 的信息技术领导者认为，采用人工智能增加了安全风险。数据泄露、缺乏透明度、基础设施及平台安全，以及数据篡改的可能性，被认为是人工智能应用的首要危险。此外，企业还担心对数据集的访问是否安全，以及若未能保障安全，可能会涉及何种程度的隐私问题。

为此，企业正采用各种手段来保护自身，包括部署数据备份与恢复服务、运用人工智能增强型网络监控、为内部员工开展安全培训以及实施身份与访问管理解决方案。然而，只有47%企业让首席信息安全官（CISO）参与人工智能决策，这可能是一个亟待改进的关键。

人工智能的伦理与合规问题不容忽视

在人工智能应用过程中，仅有24%受访者认为伦理需要被优先考虑，而仅有27%受访者在法务/合规方面进行了投资。由于消费者观念变化以及越来越多监管政策出台，伦理与合规将变得愈发重要，企业在其人工智能应用过程中应更多考虑这些原则。

HPE：人工智能应用指南

HPE在报告中建议：短期内，企业围绕人工智能所做的决策或许会有回报。但要想保持相关性、实现创新以及取得持续的成功，需要对整个人工智能生命周期有更深入的理解。各企业必须制定端到端的人工智能战略，以充分准备来识别风险与机遇。

建议：

1、不要仅仅因为人工智能是一项热门技术就仓促启用，应当先列出期望达成的业务成果清单，并且让整个企业的领导层参与进来，共同探讨人工智能在哪些方面最有可能实现既定目标。

2、制定一个涵盖全业务范围的总体人工智能战略，以确保所有人都朝着相同的目标努力，同时将从伦理到可持续发展目标等所有考量因素都牢记于心。

3、确保企业高管和信息技术领导者就人工智能战略开展协作，充分利用领导团队的业务知识以及信息技术团队的专业技术能力。

4、要采取一种细致入微的方法，涵盖数据、计算到软件和网络等赋能要素。混合云将是主要的运营模式，如果发现自身在这方面存在差距，可能需要借助外部专家的力量。

小结

为了真正落地人工智能形成收益，企业需要以端到端方法，贯彻一整套全面的人工智能战略，涵盖从目标设定到伦理考量等各个方面。同时，企业内部既要思考人工智能如何助力实现整体业务。


 

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