Gartner研究副总裁Jim Hare表示：“我们发现企业今年采用人工智能的速度大幅成长，人工智能专案数量也随之上扬，代表企业可能需要进行内部重组，确保人工智能专案具备适当的人力和资金。最佳作法就是成立人工智能卓越中心(Center of Excellence)，尽可能以最完善的方式分派技术、取得资金、设定优先顺序和分享最佳实务经验。”ANvesmc
目前企业正在进行的人工智能专案平均数量为4件，但受访者预期未来12个月内将新增6件，而到了2022年，这些企业预期手上平均会有35件进行中的人工智能或机器学习的专案。ANvesmc
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企业布署人工智能或机器学习专案的平均数量（来源：Gartner，2019年7月）ANvesmc
调查显示，有40%的企业将客户体验(CX)列为使用人工智能技术的首要动机，尽管聊天机器人或虚拟个人助理等技术可用来服务外部客户，目前大部分企业(56%)将其用于支援内部决策或为员工提供建议。 Jim Hare指出：“使用人工智能技术并非为了取代人类员工，而是透过增强和赋能员工做出更快、更好的决策。”ANvesmc
排名第二的专案类型是任务自动化，20%受访者将之列为首要动机。自动化的范例广泛，如财务上的开立发票和查证合约，以及人力资源方面的自动筛选履历或以机器人面试。ANvesmc
对受访者而言，采用人工智能时最大的挑战包括技术不足(56%)、对人工智能使用案例的理解(42%)以及对资料范围或品质抱持疑虑(34%)。 Jim Hare提醒：“面对先进科技时，如何找出最适当的员工技能是企业主要的疑虑之一。此技术缺口可藉由与服务供应商和大学合作，或为既有员工设立培训课程等方式来弥补，但建立稳固的资料管理基础并非一蹴可几。由于可靠的资料品质是精确洞察、建立信任和减少偏见的基石，所有人工智能专案都必须以资料就绪程度(data readiness)为优先考量。”这份调查亦显示，许多企业在评估专案价值时，会将效率视为成功与否的度量标准。不过，Gartner的研究副总裁Whit Andrews表示：“以效率指标来展现专案价值的方式，在自认技术采用偏向保守或主流的企业中更为普遍；技术采用较积极的公司，可能更在意客户参与度是否提升。”ANvesmc
Gartner 2018年12月针对106名Gartner研究圈小组(Gartner Research Circle Members)进行线上调查，在这群以Gartner主导、由IT和业务专业人士组成的专家小组协助下，产出了 人工智能与机器学习开发策略(AI and ML Development Strategies) 研究报告；这些受试者必须对自家组织现有或计划采用之机器学习、人工智能相关业务和技术面有一定程度的了解。ANvesmc
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