高管對企業人工智慧（ai）計畫的參與正在swift增長，並且越來越重視高質量的培訓資料。 由於covid-19大流行是加速ai計畫的催化劑，2023年ai的最高管理層所有權和超過50萬美元的預算幾乎翻了一番。
從大流行中學到的乙個關鍵教訓是，企業需要為任何需要高度業務敏捷性的事物做好準備。 達爾文主義的精髓在於，企業能夠比競爭對手更快地適應市場趨勢，從而成為市場領導者並保持這一地位。 那些無法做到這一點的人會隨著許多人的消失而變得晦澀難懂。
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但是企業領導者怎麼知道該做出什麼決定呢？ 有大量資料需要分析，人們無法足夠快地處理資訊，而無法找到推動業務變革的關鍵見解。 機器可以無限高的速度工作，而對c套件的壓力從未如此高。 現在，高管們正在轉向人工智慧，以幫助他們在盡可能短的時間內做出最佳決策。
在今年4月至5月期間調查了374位業務和技術決策者。 該報告衡量了全職員工超過1,000名的企業和全職員工少於1,000名的商業組織的ai狀態。
該報告發現了乙個重要的變化。 如今，高階管理人員比以往任何時候都更加參與ai計畫，有高達71％的組織報告說高管參與其中。 相比之下，2023年只有39％的高管擁有ai計畫。cto佔最高管理層ai所有權的71％的42％，這部分解釋了為什麼2023年ai預算會增加。covid-19可能是暫時的，但沒有沒想到ai會如此。 我相信它將是自網際網路興起以來業務變革的最大驅動力。
高管們認為人工智慧對他們的商業成功至關重要。 不同行業的各種規模的公司都是如此。 在27％的受訪者中，企業ai預算超過了100萬美元，而10％的企業表示ai預算超過了500萬美元。 隨著企業在全球範圍內採用ai，這些數字預計將繼續急劇上公升。
隨著高層管理人員可見度的提高，企業將更多的精力放在風險管理，治理和道德上，這是在全球範圍內或向其整個使用者群推出ai計畫的關鍵方面。 隨著公司開始使用ai來補充人類功能，對ai的負責任使用必須成為確保公平，隱私，透明性和安全性並避免不當使用資料的過程的一部分。
儘管企業認為負責任的ai對他們的成功很重要，但只有25％的人認為公正的ai是關鍵任務。 一半的受訪者或者不認為這是乙個主要問題，或者只是開始考慮它。 研究結果表明，企業必須對負責任的ai採取更主動的方法。 僅僅擁有準確的資料或演算法是不夠的。 具有明確道德標準的ai治理也是必要的。
大多數受訪者（93％）表示需要高質量的培訓資料，因為與往年相比，企業繼續處理更多的資料型別和複雜的資料。 該報告顯示，許多企業在採用ai方面仍然落後，尤其是在培訓資料方面。 因此，公司領導者將超越內部資源，而轉向第三方提供商來幫助進行ai部署。
我幾乎與業務主管進行的每一次ai討論都涉及資料管理和質量。 公司擁有大量資料-比以往任何時候都多，並且它還在以指數級的速度增長，但是許多資料駐留在筒倉中，並且格式多種多樣。 在資料科學中，有乙個公理指出「好的資料可以帶來好的見解」。 反之亦然，因為不良資料將導致不良見解，而部分資料將導致部分見解。 處理資料和資料質量與ai計畫本身一樣重要。
2023年，報告使用雲機器學習提供商的企業和技術決策者數量是四倍，包括microsoft azure（49％），google cloud（36％），ibm watson（31％），aws（25％）和salesforce愛因斯坦（17％）。 這些提供商中的每乙個在2023年與2023年相比都採用了兩位數的雲機器學習工具，這將激增歸功於尋求可以隨著ai計畫的複雜性而擴充套件的解決方案的企業。
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儘管應對了全球大流行，但在那幾個月中接受調查的大多數企業（70％）並不認為covid-19對ai策略有負面影響。 實際上，將近一半的企業已快速跟蹤其ai策略，其中20％的企業報告了顯著的加速。 只有9％的企業預計會出現嚴重的延誤。
高層對企業ai的投資表明，即使在危機時期，企業也選擇將資金用於關鍵計畫。 顯然，這些公司將ai驅動的敏捷性視為短期生存和長期領導的關鍵。 有了正確的工具和策略，企業可以訪問乾淨，高質量，符合道德的資料，從而在整個企業中成功實施ai。
翻譯自:
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