圖說：Gartner預測2022年時超過半數的人工智慧技術尚未邁入成熟期
國際研究暨顧問機構Gartner調查指出，根據人工智慧技術成熟曲線，有86%的人工智慧技術尚未進入「泡沫破裂低谷期(Trough of Disillusionment)」（即成熟期的起點），包括預測分析、認知專家顧問與虛擬客戶助理等，朝向更實際穩定的應用邁進；同時Gartner也預測在短期內—2022年時，54%的人工智慧技術應用尚未達到技術成熟期，無法進入主流市場，但長期來看有85%的人工智慧技術將為產業帶來巨大變革轉型，並提供高收益及商業價值。
Gartner研究副總裁蔡惠芬(Tracy Tsai)表示, 運算能力與資料數量的快速成長，加上深度神經網路(DNN)技術獲得空前的研究成果，讓人工智慧被譽為未來十年最具突破性的創新技術類別；而在接下來的五年間，我們可看到許多相關技術從過熱的市場巔峰退下，回歸理性和本質，為邁入主流市場應用奠基；企業也可藉此沈澱重整的機會，釐清人工智慧在企業內的應用和商業價值，進而掌握相關技術以解決無前例可循的問題，同時追求創新心態，帶動自身企業轉型並創造商業價值。
未來二至五年間 人工智慧技術將持續創造龐大的商業契機與工作機會
Gartner預測到2020年時，至少四成的人會與以人為中心設計的科技進行互動，未來以人為中心設計的使用界面，機器可以理解人類自然語言判斷意圖，因此投入在人類如何學習使用科技來操作的資源也將大幅降低；此外，95%的影片或影像內容將不再由人工審閱，而是交由機器判讀、提供不同等級的自動化分析；同樣於2020年，在新的人工智慧專案中採用認知人因工程(cognitive ergonomics)或系統設計的企業，將獲得比其他企業高出四倍的長期成功；而在2020年人工智慧也將成為新工作機會的主要來源，相較於取代的180萬個工作，企業導入人工智慧將創造230萬個工作機會。
此外，Gartner也預測在2021年人工智慧將實現2.9兆的商業價值及相當於62億小時的生產力。其中人工智慧所創造的商業價值可分為三類，包括：提升營運效率和品質、改善顧客體驗、開創新的商業模式和營收。
Gartner研究副總裁蔡惠芬指出, 人工智慧快速發展的這幾年，所創造的商業價值仍多落在改善客戶體驗及降低企業成本，包括透過人工智慧加深對顧客的理解，提高互動品質與體驗，增加來客數和黏著度，或運用人工智慧提高企業效率和決策品質，進而降低企業成本；不過從2021年開始，企業導入人工智慧所帶來的新營收，將成為主要的商業價值，在人工智慧技術逐漸走向成熟之際，企業更能掌握相關技術在市場實務上的應用，藉此發展出前所未有的商業模式，拓展新的價值鏈。
缺乏理解和高複雜度是企業擁抱人工智慧的最大挑戰
Gartner調查指出，近九成(89%)的受訪企業認為，缺乏對人工智慧技術的知識和理解，以及新舊整合所牽涉的複雜性，是企業採用人工智慧技術時所面臨的最大挑戰；其中包括與既有產品、服務甚至是IT架構、企業流程串接、定義自身企業的人工智慧策略、辨識出具商業價值的應用、甚至是導入人工智慧後的效益評估。
Gartner研究副總裁蔡惠芬建議, 對於欲部署人工智慧技術的企業來說，除了強化對資料科學和IT技術的認知外，還應持續加深對所處行業的專業領域流程痛點與問題的挖掘，哪些是可以用人工智慧來解決問題得到最大的收益。甚至是招募或培育發展人工智慧技術所需的跨領域人才，負責像數據與分析監管、或數據分析判讀等跨領域工作。而在檢視人工智慧技術的實質應用時，企業也應提高層次，全方面考慮智慧功能對顧客、物件、生態圈和IT系統的影響。對IT負責人來說，搭配時程制訂行動方案更是部署人工智慧技術的關鍵，短期先評估人工智慧可用於解決哪些既有問題、與企業其他單位合作找出適合的人工智慧應用等；長期可加碼人力以維持競爭優勢，或隨著技術變遷重新檢視、評估既有做法，提升企業營運的敏捷性。
