Altair調查揭示AI和數據項目面臨的摩擦

Altair近日發佈了一項國際調查結果，揭示了數據和AI戰略的高採用率，同時也指出了項目停滯的三大摩擦：組織、技術和財務摩擦。

Altair創始人兼CEO James R. Scapa表示：“如今的組織認識到利用數據作為戰略資產以創造競爭優勢的必要性。但顯然存在圍繞人員、技術和投資的摩擦點，阻礙組織獲得驅動決策的數據洞察。”

調查發現，數據科學人才的短缺造成了組織摩擦：75%的受訪者表示難以找到足夠的數據科學人才。另外35%透露，大多數員工的AI素養較低。58%的人表示，人才短缺和提升現有員工技能所需的時間是他們AI採用策略中最緊迫的問題。

因此，許多組織難以完成數據科學項目。調查結果顯示，33%的受訪者報告在過去兩年中超過一半的數據科學項目從未投入生產，55%的人表示同期超過三分之一的數據科學項目停滯。這似乎是一個普遍問題，67%的受訪者透露超過四分之一的項目從未投入生產。

技術限制是另一個阻礙數據和AI計劃的摩擦來源。受訪者報告了數據處理和決策緩慢以及數據質量問題。近三分之二（63%）的受訪者表示，他們的組織傾向於使AI驅動數據工具的工作比必要更復雜。此外，33%的人認為遺留系統阻礙了先進AI和機器學習計劃的發展。

財務摩擦也是AI項目停滯的因素之一，25%的受訪者提到財務限制對組織內的AI計劃產生了負面影響。另外28%的人表示領導層過於關注策略的前期成本，而未能理解投資AI/ML對組織的好處。33%的人認為高昂的實施成本（無論真實還是感知）是一個組織短板。

調查還探討了AI項目失敗率，發現42%的受訪者承認在過去兩年中經歷過AI失敗，其中平均失敗率為36%。儘管項目失敗率高，AI在各行業和地區的使用仍然持續。雖然四分之一的受訪者表示超過50%的AI項目失敗，但組織仍繼續使用AI，因為他們相信長期提升能力或服務的機遇（78%）以及小規模成功顯示了長期突破的潛力（54%）。

Altair在報告的結論中承認，組織數據與AI戰略內外的摩擦在全球範圍內非常普遍，無論行業如何。組織正在採取措施克服這些挑戰，但仍然面臨複雜的障礙。

Scapa説：“要實現我們所説的‘無摩擦AI’，企業必須轉向自助服務數據分析工具，使非技術用户能夠輕鬆且經濟高效地處理複雜技術系統，避免阻礙前進的摩擦。”

完整報告可通過鏈接獲取。