(文：Gartner 研究副總裁暨杰出分析師Whit Andrews
Gartner研究副總裁暨院士級分析師Tom Austin
Gartner研究總監劉軼)
智能機器的各種功能已足夠穩定與透明，各企業(yè)可以嘗試著(zhù)利用智能機器以創(chuàng )造商業(yè)價(jià)值。智能機器領(lǐng)域的商業(yè)投資將快速增長(cháng)，其中以收入增長(cháng)與運營(yíng)效率為投資重點(diǎn)。
到2020年，智能機器將成為30%以上首席信息官的五大投資優(yōu)先領(lǐng)域之一。
以下三大發(fā)展趨勢將促使智能機器未來(lái)5年內更廣泛，經(jīng)濟和高效的應用在各個(gè)領(lǐng)域
全新處理硬件；
更強大的算法；
海量數據。
智能機器的種類(lèi)及其相關(guān)商業(yè)案例正在不斷豐富，這表明了智能機器解決各種工作難題的商機正在真實(shí)而快速地增長(cháng)。有效識別這些機會(huì )將大大促進(jìn)智能機器發(fā)展計劃的商業(yè)投資。
預計在5年以上的時(shí)間內有望為企業(yè)帶來(lái)最大收益的技術(shù)包括：智能顧問(wèn)、智能機器人、商業(yè)無(wú)人航空器（無(wú)人機）、自動(dòng)駕駛車(chē)輛以及虛擬個(gè)人助理。
智能機器的使用通常依賴(lài)于改變現有的IT系統與工具接口。因此，首席信息官、IT領(lǐng)導者與戰略規劃部門(mén)應提前規劃智能機器開(kāi)發(fā)、使用、持續支持與維護的相關(guān)成本以及為智能機器部署而變革現有IT基礎架構。
此外，首席信息官們還須預測一系列組織問(wèn)題。智能機器由多種資產(chǎn)組成，所有這些資產(chǎn)需要統籌管理。這些資產(chǎn)可能屬于不同的所有人，有著(zhù)與所有人業(yè)務(wù)系統主要目的相關(guān)的不同優(yōu)先級別。
到2020年，首席財務(wù)官必須處理由智能機器數據以及“算法業(yè)務(wù)”（algorithmic business）衍生的估值問(wèn)題。
由智能機器引擎主動(dòng)收集、交付信息及洞察結果的技術(shù)正在促進(jìn)從人類(lèi)生成信息資產(chǎn)到機器生成信息資產(chǎn)的轉變。而這些資產(chǎn)包括：新內容、分析與業(yè)務(wù)流程知識本體、知識產(chǎn)權。
智能機器將完善和推進(jìn)被稱(chēng)之為“算法業(yè)務(wù)”的新型業(yè)務(wù)模式。
這是一種涉及到大量互聯(lián)、各類(lèi)關(guān)系及動(dòng)態(tài)洞察的經(jīng)濟形態(tài)，它基于以算法形式呈現的連接、大數據和新知識產(chǎn)權來(lái)支持行動(dòng)。
智能機器技術(shù)遍布多個(gè)市場(chǎng)，因此沒(méi)有單獨的“智能機器市場(chǎng)”；相反，它是面向廣泛應用案例的綜合市場(chǎng)。
智能機器的崛起與其他發(fā)展趨勢相輔相成，并必將與這些趨勢共同顛覆我們的業(yè)務(wù)方式。新興的算法業(yè)務(wù)即是其中最重要的趨勢之一，它將帶動(dòng)能夠產(chǎn)生新收入的新業(yè)務(wù)模式，借助算法充分利用大量與互聯(lián)和關(guān)系有關(guān)的大數據的動(dòng)態(tài)洞察結果。此類(lèi)業(yè)務(wù)模式與智能機器之間的關(guān)系非常密切，它將各種技術(shù)與智能機器的服務(wù)結合在一起。
同時(shí)，有關(guān)此類(lèi)服務(wù)的知識產(chǎn)權有望產(chǎn)生大量或永久性收入流，因為知識產(chǎn)權可以依法獲得專(zhuān)利，從而提升價(jià)值。
未來(lái)5年，首席財務(wù)官將面臨解決這些新資產(chǎn)結構經(jīng)濟問(wèn)題的壓力。
到2018年，全球300多萬(wàn)勞動(dòng)者將接受“機器主管”的監督。
監督職責將逐漸轉變?yōu)榛谂c產(chǎn)出和客戶(hù)評價(jià)直接掛鉤的績(jì)效指標來(lái)監督員工的工作。
“零工經(jīng)濟”——勞動(dòng)者為短期合同而展開(kāi)競爭而非為了薪水工作，正在讓企業(yè)通過(guò)結構化、細分任務(wù)等形式獲得大量人才。
機器主管將直接根據勞動(dòng)者的業(yè)績(jì)數據和自身能力從中獲取洞察力，這一功能人類(lèi)可能無(wú)法企及或者無(wú)法快速實(shí)現。
智能機器技術(shù)與服務(wù)目前已實(shí)現了商業(yè)化，并展示出部分關(guān)鍵屬性，包括：
- 輕松應對高度的復雜性與不確定性，并基于學(xué)習能力形成假設條件。
- 檢驗這些假設條件，得出具體的概率性結論。
- 針對具體任務(wù)環(huán)境形成超出許多行業(yè)觀(guān)察家所預測到的理解力。
機器主管將日益充當決策人的角色，而以往這些決策只能由人類(lèi)管理者制定。
注重績(jì)效評估、激勵與支付的商業(yè)流程外包商將開(kāi)發(fā)出智能機器“承包管理者”，專(zhuān)門(mén)用于評估和監督特殊類(lèi)別的勞動(dòng)者。
隨著(zhù)智能機器成為分析績(jì)效的主要工具，勞動(dòng)者績(jì)效評估將變得更加精細。
針對此類(lèi)評估的反應也將隨之變得靈活和個(gè)性化。
