企業AI採用度攀上轉折點　效益可期但仍有挑戰（下）

在前一期的文章中提到，技能有限、價格高昂，以及難以擴充或處理複雜的專案，仍是導致有限AI採用的主要因素。由於這些問題都對目前超過四分之一的企業造成負面影響，因此仍是廣泛採用的一大障礙。

雖然缺乏技能持續阻礙AI採用，但AI也協助提供解決方案。今天，超過三分之一（35%）的組織表示，他們正在訓練並重新安置員工，以使用新的AI和自動化軟體與工具。對於大型企業尤其如此，正在訓練員工，節省時間並踴躍地使用新的AI工具。包含中國、印度、新加坡和阿聯酋的IT專業人員也都表示，其組織正在訓練員工利用新的AI和自動化軟體及工具一起工作。

最後，重工業最有可能擁抱自動化，因為汽車業、石化和天然氣產業，以及航太和國防產業都表示，他們的組織正在訓練員工以最高速率使用新的AI自動化技術。

可信任AI（Trustworthy AI）

隨著AI持續對公司和社會產生更大影響，認真看待消費者信任問題也變得越來越重要。部署AI的公司越來越可能承認信任的重要性，84%的IT專業人員現在表示，能夠解釋他們的AI是如何做出不同決策，對其企業很重要。同時，大部分正在使用或計畫使用AI的組織尚未採取一些重要步驟來長期維護消費者信任，例如建立識別及消除偏誤的協議。

值得信賴、負責任的AI實務與AI成熟度齊頭並進，85%的IT專業人員同意，消費者更有可能選擇對其AI模型的建置、管理和使用方式透明的公司。此外，公司部署AI的可能性越大，就越有可能重視值得信賴的重要性。目前部署AI的企業IT專業人員報告其公司重視AI可解釋性的可能性比單純探索AI的企業高出17%。

隨著企業推動可信任AI，優先順序也在改變。雖然大多數IT專業人員在2021年和2022年仍表示，能夠解釋AI如何做出決策對他們的業務很重要，但與2021年相比，這個比例下降了3%。雖然這並不是一個重大轉變，但其他調查結果指出，領導人的意圖和有意義的行動之間仍然存在差距。

最後，消費者對於可信任AI的驅動力在全球並不相同。雖然印度和拉丁美洲超過三分之二的IT專業人員都強烈認為，消費者更有可能從提供透明度以及瞭解如何建立、管理和使用資料和AI模型倫理框架的公司中選擇服務，但在法國（33%）、德國（29%）和南韓（21%）等市場，這個數字下降到三分之一或以下。

大部分公司都瞭解在組織的AI開發和使用方式中灌輸消費者信任的重要性，但很少有公司將這些原則納入官方規則和政策。一個重大挑戰是應用AI倫理領域仍然比較新穎，大多數公司都認為缺乏技能和訓練。將近三分之一的公司表示，他們缺乏技能和訓練，無法開發與管理可信任AI。

這些障礙比2021年減少2%～3%。與其他產業相比，目前正在探索或部署AI的政府和醫療業的IT專業人員，更有可能識別可解釋性和信任的障礙。

企業在採取行動讓AI更值得信賴的同時，將精力集中在何處？在大部分國家和地區中，IT專業人員最常表示，將保護資料隱私作為他們為確保其AI值得信賴和負責任而採取的步驟。中國專業人員最常提到在雲端和AI環境中監視AI，而法國專業人員最在意的是防範對抗性威脅。

永續性

IBM全球人工智慧採用指標（Global AI Adoption Index）在2022年首次對企業在其永續性計畫中使用AI的情況進行調查，並發現AI準備扮演越來越重要的角色。很少有IT專業人員認為永續性對其公司不重要（6%的大型企業和9%的小型公司），而且在部署AI的公司中，大部分都將AI應用在與永續性相關的挑戰上。

在現今已使用AI的公司中，64%目前正應用AI來加速他們的ESG計畫，另有17%打算這麼做。即使表示仍在探索AI的組織中，許多也以某種方式應用AI，只使用其有限或試用功能。超過三分之一（36%）的受訪者表示，其業務是投資於永續性相關的AI。

有證據表明，美國公司在應用AI應對環境挑戰方面落後於世界。87%的美國組織表示他們有ESG計畫，22%表示AI沒有發揮作用，這一比例在世界上是最大的。相比之下，70%的中國組織使用AI來推動ESG計畫。從關鍵領域來看，汽車業有55%的IT專業人員都在公司應用AI來加速他們的ESG計畫。

在大部分市場中，AI被視為最有可能解決與商業程序效率和資料正確性相關的永續性挑戰，例如自動化收集和維護與氣候相關的資料。在2022年，三分之一的公司表示他們使用AI來推動更有效率的業務流程和營運。

雖然各行各業的公司都越來越重視AI的永續發展，但由於所面臨的各種挑戰，因此他們以各種不同的方式來應用AI。所有公司都在尋求AI來降低成本和耗用、管理報告，並簡化其運作，但某些產業的組織正在使用AI進行供應鏈優化（42%）、預測維護（33%）以及氣候建模（30%）。

案例說明

現今組織在各種使用案例中應用AI，其中最先進的採用發生在IT維運、安全與威脅偵測及商業程序自動化等領域。現今，三分之一的公司已經使用AI來自動化其IT處理程序（AIOps），這有助於他們保有應用程式效能，同時讓資源配置更有效率。企業也將AI技術如自然語言處理程序（NLP），應用到行銷、銷售以及客戶關懷等領域。

大部分對AI感興趣或部署AI的公司都希望自動化，但他們嘗試自動化的具體內容因部門而異。近半數已應用AI型自動化的公司已採用AI型自動化來提高IT效率，但也使用自動化來提供時間給員工（49%）並解決技能落差。在某些技術如機器人流程自動化（RPA）方面也有很大的區域差異。例如，中國公司僱用RPA的可能性幾乎是美國公司的兩倍。

另外，大約40%的大型企業使用AI來提高客戶服務專員的生產力，為客戶和員工創造更個人化的體驗，並簡化客戶和員工尋找資訊並解決常見問題的方式。

只有2%的中國公司沒有在客戶關懷中使用AI，最常見的原因是提高客戶服務專員的生產力（61%）、簡化員工和客戶尋找資訊的方式（55%）以及個人化（54%）。英語國家（美國、英國、澳大利亞以及加拿大）更有可能表示他們沒有使用AI進行客戶關懷（14%～18%）。

汽車業50%的IT專業人員表示，其組織使用AI為客戶和員工創造更個人化的體驗。這是一個相當大的偏離值，儘管40%的化學、石油和天然氣部門的公司，以及40%的公用事業和環境部門的公司也使用AI來促進個人化。

大型企業的大部分IT專業人員都利用它來提高IT維運（ITOps）的效率（54%），而小型公司只有40%。大部分市場的IT專業人員表示，該公司正在使用或考慮使用自動化來提高商業程序和作業以及ITOps的效率，但澳洲、加拿大、法國、英國和美國的IT專業人員更可能以節省成本為理由。

美國企業在全球使用RPA的可能性是最低的49%，而中國為89%，印度為83%，阿聯酋為73%，拉丁美洲則是72%。

大型企業的IT專業人員最有可能將IT或網路效能的改善視為使用AI來改善流程的最大好處，而小型公司的IT專業人員則認為節省成本和效率是最大的好處。

與其他產業相比，汽車業的IT專業人員更有可能報告AI流程自動化帶來的各種好處，包括減輕IT部門的人力和技能短缺、改善客戶體驗，以及改善網路效能。

自然語言處理程序（NLP）是AI的一種形式，它以與人類幾乎相同的方式理解並回應文字或語音資料，應用於特別龐大的設定陣列中。雖然NLP最常見應用於客戶關懷，但已部署NLP的公司已在許多領域這麼做，範圍從安全和業務開發到銷售、財務以及市場研究。簡言之，產業已經從聊天機器人向前走了很長一段路。

大型企業的IT專業人員更有可能使用NLP解決方案來保護安全（42%）、進行客戶關懷（39%）以及業務開發（37%）。在大部分產業中，IT專業人員最有可能報告其公司正在使用或考慮使用NLP進行安全、客戶關懷或銷售。

中國的IT專業人員更有可能表示他們的公司正使用NLP，其中56%表示將NLP用於供應鏈或採購。中國IT專業人員幾乎是美國專業人員的三倍（19%），他們表示其組織為此目的使用了NLP。這其中，52%的中國IT專業人員使用NLP進行業務開發，50%用於HR或員工服務。

NLP功能被視為昂貴，超過半數的IT專業人員（54%）將成本報告為大型或中型障礙。成本被認為是全球NLP採用的主要障礙，但在西歐（法國為60%，西班牙為58%）和南韓（66%），比中國（45%）或美國（43%）更嚴重。

＜本文作者：廖俊榮現為台灣IBM公司軟體事業副總經理＞