（CWW）人工智能(AI)被普遍認為是數字化轉型的關鍵組成部分，部署AI在很大程度上由5G及相關服務的復雜性驅動。云端無處不在的特性及其更實惠的計算資源促進了電信公司和其它公司采用AI。

與自動化和分析一樣，人工智能也是當今電信市場最常談論和誤用的一個術語。這三者之間有關聯，卻又有區別—但在關于這些技術的令人瞠目結舌的新聞報道中，這一點并非總是顯而易見。分析工具從結構化數據中發現模式與聯系。自動化工具在沒有直接人工干預的情況下執行功能與流程。AI系統則進行學習、推理、自我糾正，模仿并增強人類智能。

Omdia的2022年AI 市場成熟度調查（AI Market Maturity Survey 2022）表明，企業AI市場已達到臨界規模(能夠自我維持)，目前處于早期大眾（ early majority）階段。

(資料圖片)

根據調查結果，25%的受訪者正在多個業務部門或職能部門擴展AI項目，另有16%的受訪者至少擁有一個正投入使用的AI項目。Omdia認為擴大AI部署規模是企業內部AI成熟度的一個關鍵標志，因為它展現了企業致力于部署AI項目并且投入了預算與資源（通常有幾年的時間）?？v觀來自不同地區、行業和公司規模(按營收計算)的受訪者，我們統計的AI擴展數據相對一致。

根據創新擴散理論，與擴展AI相關的數據表明AI的發展正好處于早期大眾采用階段。如圖1所示，該理論假設，一旦數據超過16%，人們對新想法、新行為或新產品的采納就會加速。

Figure 1: AI maturity in the context of diffusion of innovations

證實AI市場走向成熟的其它關鍵信號包括:

·CSP在投資一系列AI用例。數據表明，受訪公司制定了非常明確的多用例計劃。

·對AI充滿信心。絕大多數（94%）的受訪者相信或十分相信AI將在未來12-24個月幫助組織向業務目標邁進。

·AI項目獲得資金支持。在所有受訪者中，有53%的受訪者表示有專門劃撥給AI項目的預算。

伴隨AI的應用達到臨界規模，對AI的整體投資在加速增長--因為大量企業目前希望實現運營化AI，開啟自己的人工智能之旅。

如果電信AI市場遵循創新擴散原則，那么

· 運營化（Operationalized ）AI將在全球范圍內加速發展。

· 在未來兩、三年，擁有正投入使用的AI項目的CSP數量可能會翻一番。

· 在未來兩、三年，積極發展AI項目的企業數量可能會翻一番。

· 在未來兩、三年，資助AI項目的資金可能會大幅增加。

· 在未來兩、三年， AI解決方案(端到端、工具和平臺，以及嵌入AI的軟件即服務(SaaS)解決方案)市場將充滿活力。

- 隨著需求激增，新的供應商將進入市場，價格可能會下降。

- 伴隨AI在電信領域取得成功、其吸引力不斷增長，AI解決方案的專業化程度可能會提高，從而滿足特定行業用例或橫向用例的需求。

主要信息

·Omdia的調查顯示，AI在電信市場上已達到臨界規模。許多CSP要么在多個領域擴展AI，要么擁有一個正投入使用的AI項目。他們在多個職能領域部署廣泛的用例。幾乎所有CSP都相信自己的AI項目將在未來幾年取得積極成果，超過一半的CSP表示現有AI項目的表現超出了預期。

·在部署AI時應做好準備迎接整合方面的挑戰。大多數部署AI項目的CSP表示復雜性與整合問題是阻礙采用的主要因素。缺乏數據或數據質量問題也是值得注意的挑戰。

·電信行業的高層領導比普通行業的領導更加支持AI項目。許多CSP表示專門針對AI項目劃撥了預算，幾乎所有CSP都以某種形式預備了專門用于AI項目的資金。在定義衡量標準/關鍵績效指標(KPI)來衡量AI項目成功與否方面， CSP也比其它市場領先一步。

· CSP可以通過內部開發、商用解決方案或將兩者結合起來的方式部署AI。他們需要有意識地進行選擇，確保與自己的戰略目標保持一致。無論采用哪種方法，他們都必須首先落實全面的數據管理與治理計劃。CSP應優先考慮自己想要的結果，以此推動AI戰略。

建議

給電信運營商的建議

·認識到高層領導必須致力于推進AI項目。事實證明，高層領導全力支持對AI項目進行投資并且具備耐心是在企業內部實現運營化AI的最重要因素。

·展開投資。缺乏預算是實施AI的主要障礙，不過確實存在創造性的解決方案。除了專門劃撥給AI的預算，企業還著眼于通過其它預算中心預備AI項目資金。在特定業務部門部署AI項目的情況下，這樣做尤其明智。

·要明白與運營化AI相關的專業技能仍然稀缺。運營化AI領域的專家非常稀缺，而且在未來幾年仍將供應不足。這將廣泛影響到AI部署策略--內部構建受影響最大，商用解決方案（例如嵌入AI的SaaS）受影響最小。無論如何，團隊將發展新的技能。

·要有耐心，并且務實。在組織中部署AI與部署軟件不同，需要針對AI生命周期進行更廣泛、更長遠的思考，特別是要考慮到持續調優/維護以及數據整合/治理的重要作用。除了個別情況，部署AI（從規劃到運營）需要耐心。鑒于孤立、過時和/或重復的記錄，數據管理至為關鍵，且在短期內充滿挑戰;然而，CSP必須落實數據管理來為AI項目奠定基礎。

·在選擇AI解決方案時要謹慎。AI解決方案(端到端、工具和平臺，以及嵌入AI的SaaS解決方案)市場在未來兩到三年將不斷發展變化。伴隨需求激增，新的供應商將進入市場，價格可能會下降。AI解決方案的專業化程度可能會提高，從而滿足特定行業用例或橫向用例的需求。

給供應商的建議

·價值主張和目標市場要非常清晰。在未來兩到三年內，市場對AI解決方案(端到端、工具和平臺，以及嵌入AI的SaaS解決方案)的需求可能會翻一番。這個更大的市場將吸引新的AI競爭對手和缺乏經驗的企業。競爭將迫使價格下降。換句話說，市場將更混亂。聰明的供應商會細化價值主張與目標市場，對新的潛在客戶保持耐心，并準備好培育市場。務必專注于影響營收和提高員工效率的用例。

·對于營銷，最好的投資回報在于培育市場和建立思想領導地位。在未來兩到三年的市場混亂期，潛在客戶會傾向于選擇那些能夠展現專業技能和思想領導力的AI供應商。雖然營銷策略有許多，但通過行業會議、技術標準小組和協作型行業協會努力制定相關法規來打造自己的專業形象可能最能引起共鳴。真正的行業領導地位有助于從混亂的市場上脫穎而出，將態度認真的AI供應商與機會主義供應商區分開來。

·客戶的痛點在于缺乏AI專業技能。專注于減輕客戶缺乏AI專業技能的痛苦。在這一點上，想一想哪些解決方案有助于緩解客戶面臨的挑戰。

·了解大部分早期CSP用戶。他們比早期采用者更謹慎，希望獲得解釋、證據和最佳方法。與早期采用者相比，他們期望以更低的成本更快地實現運營化AI。這一群體愿意等待經過驗證的解決方案，這樣他們就能比早期采用者更快地推進。

調查結果

電信市場與更廣泛的市場一樣，在采用AI方面顯示出明顯的成熟跡象。電信行業在許多方面反映了更廣泛的市場，但在用例優先級和期望的結果方面明顯不同。最令人鼓舞的是，到目前為止AI項目取得的成果超出了CSP的預期。

對于AI應用達到臨界規模，Omdia設定的三個關鍵指標包括:

· 組織內部的AI部署狀態。

· 組織已經或將要部署的AI用例的深度和/或廣度。

· 組織的信心水平，包括對截至目前的AI項目的信心水平，以及對未來AI項目的信心水平。