康奈尔大学约翰逊商学院戴森应用经济与管理学院的Peter和StephanieNolan教授ChrisForman是一个研究小组的成员，该研究小组研究了企业采用人工智能技术的决定以及采用的来源：购买现成的软件;通过开发自己的;或者采用混合策略，研究人员表示这可能反映了采购方法之间的“互补性”。
在对3,000多家欧洲公司的分析中，他们发现许多公司(尤其是科学、零售贸易、金融、房地产和制造业)越来越多地选择针对公司特定需求量身定制的现成技术。虽然人工智能似乎正在威胁人类劳动力，但这些发现表明仍然需要具有人工智能相关技能的工人。
“在绝大多数行业中，公司既进行现成的开发，又进行内部开发，我认为对于未来的工作来说，理解为什么会出现这种情况是一个有趣的问题，”《制造或购买你的人工制品》一书的合著者福尔曼说。智力?技术采购的互补性”，该文章于3月5日发表在《经济与管理策略杂志》上。
“现成的软件很重要，”他说，“但对于绝大多数公司来说，它似乎并不能替代内部软件，这表明它至少在短期内不会消除对人工智能相关技能的需求。”
索尔维布鲁塞尔经济与管理学院博士生CharlesHoffreumon是通讯作者。另一位合著者是索尔维布鲁塞尔学院数字经济和战略教授NicolasvanZeebroeck。
在他们的研究中，研究人员检查了欧盟委员会(EC)通信网络、内容和技术总司于2020年进行的一项调查的数据，该调查评估了欧盟27个国家的人工智能采用情况。该团队在研究中使用了来自欧洲3,143家公司的数据。
商业软件很难实施，从历史上看，随着新技术的传播，公司一直依赖现成的软件。“试图了解现成软件在多大程度上可以替代技能需求，这一点很有趣。”福尔曼说道。
该研究的数据涵盖10个行业领域的企业，其中最大份额来自制造业(19%)、贸易和零售业(18%)以及建筑业(12%)。受访者比例最小的行业包括农业(4%)和公用事业(3%)。
公司最常将人工智能用于以下目的：欺诈或风险检测、流程或设备优化以及仓库或机器人中的流程自动化。
在至少采用过一种人工智能应用程序的受访者中，超过58%的人表示使用现成的软件;近38%聘请了外部顾问;24%使用修改过的商业软件;20%使用内部软件;20%的人根据公司的需求修改了开源技术。一些公司以多种方式部署该技术。
调查结果包括：金融和科学部门(以及较小程度上的IT部门)更喜欢开发和定制自己的软件，而农业、建筑和人类健康则更喜欢现成的解决方案。
福尔曼表示，过去，随着新技术的传播，出现了对不同类型技能的需求。“从历史上看，总体而言，净效应往往是劳动力需求上升，”他说，“但在这种情况下会发生什么仍有待观察。”
Forman表示，正如新技术经常发生的情况一样，人工智能技术向早期采用者的传播导致用户的最佳实践被纳入现成的软件中，这使得这些解决方案变得更好。他说，企业资源规划就是这种情况——有助于运营整个业务的自动化软件。
“当你审视之前的数字技术时，通常会存在一个互补创新或共同发明的过程，在这个过程中你会弄清楚如何为你的公司最有效地使用这种数字技术，”福尔曼说。“这通常是随着时间的推移，通过实验并找出哪些有效、哪些无效而发生的。”
作者写道，这项研究“为强调采购策略对于理解人工智能传播的重要性迈出了第一步。”