把握數據命脈，簡化並加速 AI 進程

每一家公司都必將成為人工智慧公司

2020年，在對抗新冠病毒疫情中，人工智慧首次在人類突發重大公衛事件中快速得到推廣和應用，提前在社會大規模實踐中得到培育和驗證。在充滿不確定性的時代，人工智慧變得更為關鍵。IDC預測，人工智慧驅動型企業的回應速度將比同行快50%，無論是回應客戶和合作夥伴的需求，還是應對監管機構的要求。

據麥肯錫和WorkMarket估計，企業每年消耗在低價值工作上的時間超過1,200億小時，這些工作剝奪了員工對真正重要事件的關注。因此，領先企業正大力投入端到端的智慧自動化，讓員工可以專注於高價值工作，提高生產率，為業務帶來高品質的回報。

IBM認為，每一家公司都將成為人工智慧公司，不是因為他們可以做到，而是必須這樣做。我們看到利用人工智慧將數據的價值全面釋放出來，可以解放人力，使企業維運基於科學的預測，變得更加精準和高效。

儘管越來越多的企業已經察覺，人工智慧對於加速企業數位化轉型至關重要，但是企業級人工智慧的規模化和實質性的應用卻進展遲緩。IBM商業價值研究院的數字顯示，中國只有不到 14%的企業真正用到了人工智慧。數據的品質和複雜性、對AI的信任程度、構建和部署人工智慧的技能差距等因素，導致很多企業止步於試驗階段。經過調查發現，60%的企業面臨數據治理帶來的挑戰，62%的企業缺乏擁有AI技能的專業人才，而62%的企業對AI系統和流程存在質疑。

三大桎梏：數據、人才、信任

數據是AI的生命線，而數據的複雜性減緩了AI的進程。在體系結構層面上，大量的AI演算法無法克服數據不足的問題，從而導致數據收集與準備成為 AI 應用當中最耗時且最困難的部分。如果把企業看作是一個餐館，數據就相當於做菜所需的原料，必須保證新鮮度和高品質。

而在人才技能方面，37% 的受訪企業認為，其員工掌握的人工智慧專業技能或知識有限，這極大阻礙了企業成功應用人工智慧。實現日常的數據收集和分類工作的自動化對於促進人工智慧的規模化部署非常重要，這樣可以減少對人力的依賴，讓人工智慧成為增強人類技能、輔助人類決策的工具。

信任與可解釋性對於人工智慧的採用至關重要，它讓組織可以瞭解和解釋AI給出的建議和預測的結果，並管理其業務中由AI驅動的決策，尤其是與法規要求相關的決策，同時確保組織對數據和見解的完全擁有權和保護。全球有78%企業表示需要確保能相信AI輸出資訊的公平性、安全性和可靠性。

一個平台，任意雲端，簡化並加速企業AI旅程

IBM認為企業級人工智慧與消費類人工智慧有所不同：消費類人工智慧創新主要集中在智慧音箱或社交媒體平台管理等應用上，而企業級人工智慧則著重於自動化、優化以及為企業做出更好預測等領域。IBM Watson，是企業就緒的AI(AI for Business)，100%專注於企業級人工智慧的應用和服務。過去十年間，IBM Watson經歷了研究和試驗階段，今天已經商用並產品化為成熟而規模化的企業就緒的人工智慧平台。

IBM Watson為企業提供一系列人工智慧軟體和服務，幫助客戶在任何地方構建、運行和管理人工智慧——無論他們是喜歡自己構建人工智慧，還是應用預先構建的應用程式，都能夠確保他們今天獲得真正的價值。同時，IBM能夠幫助企業安全地擴展人工智慧——包括本地部署、私有雲、公有雲和混合多雲。

交付的方式是Cloud Pak for Data，這是基於紅帽OpenShift構建的一套整合的數據和人工智慧功能，可以在開放且可擴展的雲原生平台中交付預先整合的資料服務、AI服務和雲端服務。其利用了一組通用的引擎和技術，幫助企業實現在任意雲上，將AI全流程部署在一個開放和可擴展的平台之上，從而解決了困擾企業多年的『如何在混合多雲的世界中為AI準備好數據』這個核心問題。

創新、開放——共馭混合智慧的未來！

目前，IBM Watson在全球擁有超過三萬名客戶，全球各產業的許多領先品牌都在利用它來改變企業的工作方式，包括Humana、漢莎航空、貝寶、UPS等等。IBM正在構建和啟動一個廣泛的基於混合雲平台的開放生態系統，讓客戶可以為自己的業務自由選擇最好的產品。這個生態系統包括全球系統整合者，以及第三方軟體合作夥伴和開發人員，例如Slack、Box，Anaconda，Fenergo等。

面向未來，企業要做到智慧化營運、彈性應變和靈活地降本增效，就必須把AI轉化成為企業數位化的能力，貫穿於企業的營運和系統當中，持續進化其AI能力，實現企業數據靈活流轉的開放安全的混合多雲平台。IBM願意和廣大的企業與合作夥伴一起，秉承創新與開放的原則，共馭混合智慧的未來！(本文由IBM中國研發中心數據與人工智慧總經理朱輝提供、DIGITIMES魏于寧整理報導)。