(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(jiān)劉軼)
智能機器的各種功能已足夠穩(wěn)定與透明，各企業(yè)可以嘗試著利用智能機器以創(chuàng)造商業(yè)價值。智能機器領域的商業(yè)投資將快速增長，其中以收入增長與運營效率為投資重點。
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)先領域之一。
以下三大發(fā)展趨勢將促使智能機器未來5年內(nèi)更廣泛，經(jīng)濟和高效的應用在各個領域
全新處理硬件；
更強大的算法；
海量數(shù)據(jù)。
智能機器的種類及其相關商業(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而快速地增長。有效識別這些機會將大大促進智能機器發(fā)展計劃的商業(yè)投資。
預計在5年以上的時間內(nèi)有望為企業(yè)帶來最大收益的技術包括：智能顧問、智能機器人、商業(yè)無人航空器（無人機）、自動駕駛車輛以及虛擬個人助理。
智能機器的使用通常依賴于改變現(xiàn)有的IT系統(tǒng)與工具接口。因此，首席信息官、IT領導者與戰(zhàn)略規(guī)劃部門應提前規(guī)劃智能機器開發(fā)、使用、持續(xù)支持與維護的相關成本以及為智能機器部署而變革現(xiàn)有IT基礎架構。
此外，首席信息官們還須預測一系列組織問題。智能機器由多種資產(chǎn)組成，所有這些資產(chǎn)需要統(tǒng)籌管理。這些資產(chǎn)可能屬于不同的所有人，有著與所有人業(yè)務系統(tǒng)主要目的相關的不同優(yōu)先級別。
到2020年，首席財務官必須處理由智能機器數(shù)據(jù)以及“算法業(yè)務”（algorithmic business）衍生的估值問題。
由智能機器引擎主動收集、交付信息及洞察結果的技術正在促進從人類生成信息資產(chǎn)到機器生成信息資產(chǎn)的轉變。而這些資產(chǎn)包括：新內(nèi)容、分析與業(yè)務流程知識本體、知識產(chǎn)權。
智能機器將完善和推進被稱之為“算法業(yè)務”的新型業(yè)務模式。
這是一種涉及到大量互聯(lián)、各類關系及動態(tài)洞察的經(jīng)濟形態(tài)，它基于以算法形式呈現(xiàn)的連接、大數(shù)據(jù)和新知識產(chǎn)權來支持行動。
智能機器技術遍布多個市場，因此沒有單獨的“智能機器市場”；相反，它是面向廣泛應用案例的綜合市場。
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)務方式。新興的算法業(yè)務即是其中最重要的趨勢之一，它將帶動能夠產(chǎn)生新收入的新業(yè)務模式，借助算法充分利用大量與互聯(lián)和關系有關的大數(shù)據(jù)的動態(tài)洞察結果。此類業(yè)務模式與智能機器之間的關系非常密切，它將各種技術與智能機器的服務結合在一起。
同時，有關此類服務的知識產(chǎn)權有望產(chǎn)生大量或永久性收入流，因為知識產(chǎn)權可以依法獲得專利，從而提升價值。
未來5年，首席財務官將面臨解決這些新資產(chǎn)結構經(jīng)濟問題的壓力。
到2018年，全球300多萬勞動者將接受“機器主管”的監(jiān)督。
監(jiān)督職責將逐漸轉變?yōu)榛谂c產(chǎn)出和客戶評價直接掛鉤的績效指標來監(jiān)督員工的工作。
“零工經(jīng)濟”——勞動者為短期合同而展開競爭而非為了薪水工作，正在讓企業(yè)通過結構化、細分任務等形式獲得大量人才。
機器主管將直接根據(jù)勞動者的業(yè)績數(shù)據(jù)和自身能力從中獲取洞察力，這一功能人類可能無法企及或者無法快速實現(xiàn)。
智能機器技術與服務目前已實現(xiàn)了商業(yè)化，并展示出部分關鍵屬性，包括：
- 輕松應對高度的復雜性與不確定性，并基于學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。
- 針對具體任務環(huán)境形成超出許多行業(yè)觀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管理者制定。
注重績效評估、激勵與支付的商業(yè)流程外包商將開發(fā)出智能機器“承包管理者”，專門用于評估和監(jiān)督特殊類別的勞動者。
隨著智能機器成為分析績效的主要工具，勞動者績效評估將變得更加精細。
針對此類評估的反應也將隨之變得靈活和個性化。
