企業級的人工智能已經真正達到了臨界水平。它不再是一個“如果”問題，而是更多的是“如何”和“何時”的問題，人工智能將成為每項業務的主要組成部分。因此，最初以執行簡單任務和數據挖掘的方式成為許多組織戰略規劃和競爭性決策的關鍵部分。

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進入2020年，許多企業進入了一個新階段，從試驗和試點過渡到整個組織的實施，并研究人工智能和數據分析如何推動其數字化轉型之旅。

特別是，有五種趨勢將成為企業競爭能力的關鍵。

1.轉向“服務即轉換”

企業意識到他們需要從根本上改變主要的運營和服務。不僅如此，他們還需要做好準備，不斷應對可能對其業務產生影響的較新技術變化。比較大的企業正在他們的組織中嵌入人工智能和機器學習工具，以幫助分析數據、提高效率、預測消費者行為和獲得競爭洞察力。

但是，對于許多其他人來說，安裝人工智能機器人和程序所需的時間和資源可能令人望而生畏。服務即轉換模型使這些組織能夠訪問具有基本任務和知識的人工智能技術以及其他數據、云計算機和移動技術。此外，它還可以幫助這些組織隨著客戶需求和需求的變化而更快地轉變其技術組合。

2.客戶體驗是數字化的主要戰場

盡管效率可能仍將是企業的主要目標，但數字化轉型越來越多地涉及重新構想客戶體驗和個性化。競爭最激烈的組織不僅要簡單地響應客戶需求，還必須預測這些需求，并提供能夠滿足這些預測的服務和產品。這意味著從替代數據源中獲取見解，生成實時競爭見解，并將快速響應的決策納入體驗計劃。

重新定義經驗可以通過減少錯誤并因此降低成本來幫助提高B2C和B2B業務的底線，但也可以繼續為最終用戶創建差異化的個性化體驗。

3.數據增長的價值

人工智能和分析技術的改進使人們可以訪問比以往更多的數據。實際上，到2025年，估計每天將創建463艾EB的數據。但是，數據本身不能驅動業務行動。決策的最后一英里仍然屬于人類。

同樣重要的是，隨著數據成本的降低，而人類判斷的價值也在增加。鑒于這種轉變，以及隨之而來的工作職能和要求的演變，迫切需要對工作人員進行技能再培訓。2020年，高管們必須縮小技能和技能提升計劃方面的差距，以更好地滿足員工的需求。

盡管已經進行了改進，但研究表明，雇主和雇員對技能培訓的看法之間存在脫節，只有35%的員工說他們的公司培訓新的技能的選擇，而53%的高級管理人員說他們提供了新的技能。成功的組織將從傳統的課堂環境中走出，專注于能夠更好地利用專家集體智慧的項目。

4.數據、人工智能和數字的道德治理

隨著數據量的增加，關于數據使用的問題也在增加。從驅動信用額度的算法到面部識別軟件的使用，人工智能驅動的技術都受到消費者和政府的密切關注。因此，預計許多組織將在未來一年增加數字道德操守官員。

這些官員將負責實施道德框架，以就新技術做出適當的決策，解決諸如數據安全性和偏差之類的考慮。除了緩解消費者在這些領域的緊迫擔憂之外，這些官員還將展望仍將面臨的技術挑戰，針對技術的預期用途建立新的治理標準，以及新的制衡機制可以確保這些預防措施保持有效的系統。

5.以加速器的形式增加了模塊化

專家預測，到2025年，作為人工智能領導者的組織的效率將提高十倍，并且將占據那些不接受該技術的組織的兩倍的市場份額。打破時間和資源壁壘以加快AI的采用正成為組織賴以生存的問題-大多數高管都意識到這一點。

以預訓練的人工智能加速器的形式引入模塊化是打破這些障礙并使技術民主化的第一步。這種增強技術已經接受了必要的領域專業知識的培訓，對于希望在未來幾年內取得飛躍的企業而言，這是關鍵。

2020年，人工智能和數據分析技術將在各個行業中變得更加普及。2020年企業如何理解和應用這些技術將在如何提高近期和未來十年的效率方面發揮關鍵作用。