最近Uber無人駕駛致死事故讓全球性無人駕駛擺在輿論的風口浪尖，這一撞產生的危機“缺口”，讓谷歌辛苦教育無人駕駛市場的努力都白費了。
據Gartner預測，2018年人工智能(AI)產生的全球商業價值預計將達到1.2萬億美元，比2017年增長70%。預計2022年AI衍生的商業價值將達到3.9萬億美元。
客戶體驗：對間接成本的正面或負面影響。 客戶體驗是人工智能技術廣泛應用的必要先決條件，以充分發揮其潛力並實現價值。
新收入：增加現有產品和服務的銷售額，和/或創造超出現有情況的新產品或服務機會。
降低成本：降低生產和交付這些新產品或現有產品和服務的成本。
“由於計算能力，數量，速度和數據的多樣性以及深度神經網絡(DNNs)的進步，AI在未來10年內有望將成為最具顛覆性的技術類別。”Gartner研究副總裁John David Lovelock說 ， “2017年至2022年企業收購的AI增強型產品和服務的最大總體來源之一，將是滿足一個需求的利基解決方案，企業管理人員將推動對這些產品的投資，這些產品來自數千家專注於專業供應商與特定的AI增強應用程序。”
AI商業價值增長顯示與新興技術相關的典型S形曲線模式。
2018年，增長率估計為70%，但到2022年將放緩(見表1)。 2020年後，曲線將趨於平緩，導致未來幾年增長率低。
“在AI早年，客戶體驗(CX)是衍生商業價值的主要來源，因為組織看到使用AI技術改善每個客戶交互的價值，其目標是增加客戶增長和保留客戶。通過降低成本，各組織正在尋找使用AI來提高流程效率以改善決策制定和自動執行更多任務的方法。” Lovelock說， “然而，到2021年，由於公司發現使用人工智能增加現有產品和服務銷售額的商業價值，以及發現新產品和服務的機會，新收入將成為主要來源。因此，從長遠來看，人工智能的商業價值將會帶來新的收入可能性。”
突破AI類型衍生的全球商業價值，決策支持/增強(如DNNs)將佔2018年全球AI衍生業務價值的36%。到2022年，決策支持/增強將超越所有其他類型的AI舉措，佔全球人工智能衍生商業價值的44%。
“DNN允許組織對大量數據集進行數據挖掘和模式識別，而這些數據集並不容易進行量化或分類，從而創建了對複雜輸入進行分類的工具，然後對傳統編程系統進行分類，從而使決策支持/增強算法能夠直接處理信息，以前需要一個人分類。”Lovelock說，“這些對組織實現決策和交互過程自動化的能力產生巨大影響，這種自動化水平降低了成本和風險，並通過更好的微目標定位，細分，市場營銷和銷售實現了增加收入。”
虛擬代理允許企業組織降低人力成本，因為他們接管呼叫中心，幫助臺和其他服務人員的簡單請求和任務，同時將更復雜的問題交給其人員。他們還可以提高收入，例如Roboadvisors在金融服務或呼叫中心的銷售。作為虛擬員工助理，虛擬代理可以幫助執行日程安排，日程安排和其他管理任務，從而釋放員工更高附加值工作的時間和/或減少對人員助理的需求。代理商在2018年佔全球人工智能衍生業務價值的46%，到2022年佔26%，因為其他人工智能類型已經成熟併為商業價值做出貢獻。
決策自動化系統使用AI來自動化任務或優化業務流程。它們特別適用於將語音翻譯為文本或反過來的任務，處理手寫表單或圖像，以及對常規系統無法訪問的其他豐富數據內容進行分類。由於非結構化數據和模糊性是企業世界的主要因素，隨著時間成熟，決策自動化將為企業帶來巨大的商業價值。目前，決策自動化僅佔2018年全球AI衍生業務價值的2%，但到2022年將增長至16%。
2018年，智能產品佔全球AI衍生業務價值的18%，但隨著其他基於DNN的系統類型逐漸成熟並超過智能產品對商業價值的貢獻，到2022年將縮減至14%。 智能產品中嵌入了人工智能，通常採用雲系統的形式，可以集成來自多個系統和交互的用戶偏好數據。它們瞭解用戶和及其偏好，以超個人化的體驗並推動用戶參與。
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