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如果你曾经组装过一个大型的拼图游戏，你知道在大多数情况下将它拼凑起来，看起来就像一个不连贯的混乱。小部分，仅由几个相连的部分组成，彼此隔离，当你在这里和那里找到碎片时，它们会逐渐变大。但最终气势发生变化，冰川的速度变成了一场比赛 - 大块的拼图很快就团结在一起，而这一切都变成了形状。（原文来自皮匠网，关注“三个皮匠”微信公众号，每天分享最新行业报告）

在审查全球大型公司关注人工智能（AI）的300多位行业高管的调查结果时，我们似乎正处于类似动力转变的边缘。人工智能难题的关键部分 - 特定的技术，能力，流程等 - 正在不同行业的不同部门组装，以应对不同的挑战。我们正在迅速接近一个“临界质量”时刻，整个画面都在这个时刻出现。许多这些高管提交的回复显示出一定程度的热情和以人工智能为重点的活动，这些活动表明人工智能的采用即将到来，即使能力和战略方面存在差距。我们调查的72％的组织已经部署了基于AI的技术，或者正在这样做。

虽然我们的调查结果显示了许多意想不到的见解，但这里有一些最重要的发现，本报告详细检查了所有这些：

• 调查受访者表示他们在许多重要方面都遇到了AI的真正成功。

• 那些已经成功部署的人工智能与人工智能和分析学之间的紧密联系

• 那些已经部署AI并获得更多成功1的人比其他人更有可能将AI视为与分析密切相关。

• 全面的部署水平信号健康的动力

• 许多受访者已经超越了人工智能部署的实验阶段，进入了更广泛的应用领域。

AI OVERSIGHT不是可选的

人工智能的领导者 - 那些已经成功部署了AI的人 - 正在制定流程来审查启用AI的系统的输出，覆盖可疑的结果以及更多 - 指向AI成熟度的新水平。

人工智能的道德使用是最重要的

大多数受访者表示已经实施了以道德为重点的流程。

虽然雇主不会预防人工智能对工作造成的巨大影响，但员工可能是神经质的

与许多报告相一致，这些报告表明人工智能失业的威胁可能会被高估，这些受访者认为不可能大规模失业。然而，有些人担心员工对人工智能影响的看法。

从我们的调查结果可以清楚地看出，领导者和人工智能的早期采用者正在关键领域取得重要进展，在他们的组织的更多部分中识别和扩展人工智能在更多方面工作的有效方法。 最佳实践已经出现。

没人能预测AI未来的确切形状和轨迹。 但是，这项调查比以往任何时候都更清晰地展示了关键要素如何在今天结合起来创造人工智能的未来。 以下是福布斯洞察与埃森哲应用智能，英特尔和SAS共同开展的一些调查中最重要的内容概述。

AI：工作定义任何从事人工智能工作的人都知道不同的利益相关者对其进行不同的定义。 当我们在本报告中讨论人工智能时，我们指的是培训系统的科学，通过学习和自动化来模拟人工任务。

大部分受访者表示人工智能取得了真正的成功。只看那些报告已部署AI的人，占51％

说基于人工智能的技术部署对其运营的影响已经“成功”或“非常成功”。

调查数据显示，C级管理人员报告成功的可能性低于非高级管理人员 - 高级管理人员中有45％表示他们的人工智能工作“成功”或“非常成功”，59％报告相同的非C级高管。对于一些人来说，他们努力的规模可能会影响他们报告的成功。无论如何，对于仍然被广泛认为处于早期阶段的有前景的技术来说，这些都是令人鼓舞的结果。

英特尔公司美洲区首席数据科学家梅尔文格里尔说：“看到实际使用人工智能的人报告这种成功程度令人鼓舞。” “如果我们希望这个轨迹继续下去，我们必须采取措施确保用户认为他们可以信任AI。在采用先进技术的早期阶段，我们倾向于看到人们非常信任 - 但是当信任被打破时，它可能会严重阻碍采用。我们可以通过提高数据素养，提高透明度以及持续关注人工智能的道德规范来建立信任。“

正如我们多年来在技术上的许多其他飞跃所看到的那样，更高的熟悉度可能会带来更大的信任。 SAS首席运营官兼首席技术官Oliver Schabenberger说：“想想你第一次乘坐汽车共享服务，或者第一次使用网上银行服务。” “从某种意义上说，这些代表了对新技术的信念飞跃。这就是我们现在与AI的关系。但即使对于许多复杂的用户来说，AI仍然是一个黑盒子 - 他们将数据输入，他们得到输出，他们不理解输入和AI系统输出之间的连接。这是一项基本挑战，对从监管合规到客户体验的一切都有影响 - 它甚至会影响我们对模型中检测偏差的反应。采用人工智能的组织可以通过观察模型如何响应输入的变化并相应地进行调整来照亮黑匣子。