根据Gartner最近的一项调查，从事人工智能（AI）或机器学习（ML）工作的企业平均有四个AI/ML项目到位。59%的受访者表示他们已经部署了人工智能。
Gartner“AI和ML发展战略”研究于2018年12月通过在线调查进行，共有106名Gartner Research Circle成员参与，这是一个由Gartner管理的小组，由IT和IT/业务专业人士组成。
AI项目的平均数量是4个，但受访者希望在未来12个月内再增加6个项目，在未来3年内再增加15个项目（参见图1）。这意味着在2022年，这些机构预计平均有35个AI或ML项目就位。
客户体验（CX）和任务自动化是关键的激励因素
40%的组织认为CX是他们使用AI技术的最高激励因素。大多数企业（56%）在内部使用AI来支持决策制定并向员工提供建议。
自动化任务是第二个最重要的项目类型，20%的受访者将其列为最重要的激励因素。自动化的例子包括财务中的发票和合同验证，或者人力资源中的自动筛选和机器人面试。
受访者采用AI的最大挑战是缺乏技能（56%），理解AI用例（42%），以及对数据范围或质量的担忧（34%）。
衡量AI项目的成功程度
调查显示，许多机构在衡量项目的价值时使用效率作为成功的标准。Gartner著名副总裁兼分析师Whit Andrews表示：“使用效率作为显示价值的一种方式，在那些声称自己在采用配置文件方面比较保守的机构中更为普遍。那些声称积极进取的公司更有可能说他们正在寻求改善客户参与度。”