沃卡惠基于对414家组织的全球调查，该报告显示，43%的组织有“活的”人工智能项目，其中超过一半的组织正在扩大这些工作。Omdia认为人工智能部署的规模是企业内部人工智能成熟的关键标志——它显示了对人工智能项目的承诺，分配了预算和资源，通常跨越数年。
“2023年，人工智能在企业中的使用将呈爆炸式增长，人工智能风险管理和关键绩效指标等适当的治理框架将变得至关重要，”报告作者、姊妹研究公司Omdia的人工智能和NLP首席分析师Mark Beccue表示。
以下是分析师对人工智能可操作化的预测:
1可操作人工智能的全球市场将迅速加速。
2022年，市场将超越早期采用者，进入临界质量或早期多数阶段。人工智能部署、新项目和进入者将在2023年爆发。
拥有“实时”人工智能部署和积极开发人工智能项目的公司数量到2025年底可能会翻一番。
到2025年，人工智能项目的资金可能会呈指数级增长。
随着更多人工智能项目取得成功，人工智能解决方案专业化将有可能增加，以适应更多特定行业或横向用例的需求。
人工智能解决方案市场将在2025年保持不稳定，因为激增的需求吸引了新的供应商，给定价带来了下行压力。
潜在的全球经济衰退不会减缓人工智能投资。
调查显示，到2023年年中，60%的受访者将实施呈现给他们的所有11个用例(见下图)，尽管他们被问到时美国的通货膨胀率为8.5%。用例包括客户体验、异常检测和可视化分析。
可以提高投资回报率的更高效率将继续推动人工智能投资。
难以找到和留住员工意味着人工智能带来的效率在几乎每个企业部门都更具吸引力。
4企业将开始正式实施人工智能风险管理。
缺乏人工智能风险管理每年会给组织造成数十亿美元的收入、开发成本、罚款、品牌资产和市场价值损失。因此，大多数使用人工智能的组织将积极投资并启动风险管理项目。
不负责任地使用数据以及有意识和无意识偏见的可能性是当今最大的人工智能风险。
任何组织都不应超越人工智能的试验阶段，而不至少建立一些基本形式的人工智能风险管理。
5人工智能关键绩效指标将作为企业人工智能的基础要素快速增长。
大多数企业没有针对所有人工智能计划的人工智能关键绩效指标。这种情况将会改变:拥有人工智能关键绩效指标的组织数量将在未来两到三年内快速增长。
未能开发全面的人工智能关键绩效指标将导致执行管理层对项目的信心降低，并最终导致项目资金减少或被放弃。
建议:将人工智能关键绩效指标映射到基础广泛的组织成果和相关的关键绩效指标。降低成本、参与度和减少时间是AI KPIs的良好起点。认识到成熟的用例及应用程序将采用更先进、更成熟的人工智能关键绩效指标，反之亦然。
