無論是機器撰寫的新聞文章，由AI主導的網絡安全還是在情緒檢測方面的重要進展，2019年無疑為人工智能(AI)領域帶來了最前沿的成就。 展望2020年代，我們可以期待什么?

對于企業和消費者而言，人工智能肯定會繼續以有希望的方式發展。 迄今為止，圍繞AI的炒作正迅速被更切實的現實所取代，從而為組織提供了一種以結果驅動方式獲得AI收益的機會。

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人工智能將如何幫助企業領導者和決策者突破企業界限，以提高業務績效：

AI：不再只是流行語

如今，對于大多數工作場所而言，AI并不陌生。 根據Forrester的研究，全球53%的數據和分析決策者表示他們已經實施，正在實施或正在擴展或升級某種形式的AI的實施。

在2019年，我們看到了圍繞AI的對話發生了轉變。 組織開始關注從AI獲得的商業價值，而供應商則向客戶介紹了AI的成熟度。 同時，公司開始尋找數據科學家以外的角色來支持他們的AI旅程。

今年，我們將繼續關注通過AI應對"真正"的挑戰，而不再是模糊地成為"支持AI的"。 有關如何開始使用AI以及將AI應用于業務需要哪些團隊技能的話題將有更多討論。 您將了解有關如何通過采用來實現業務投資回報的更多信息。

越來越多的企業將意識到，由合適的人負責其AI計劃將產生更大的收益。 例如，擁有專門的首席數據官(CDO)或首席分析官(CAO)的公司使用AI，機器學習(ML)和/或深度學習進行洞察計劃的可能性已經比沒有CDO的公司高出約1.5倍。

通過更加強調工作場所中的AI，每個部門和職位的員工都將注意到AI對企業的重要性日益提高。

數據科學團隊將繼續受益于歡迎具有跨學科經驗的成員，這將進一步擴大在使用AI中發揮更大作用的非技術人員的數量，這是由于更容易使用ML工具包和AutoML功能的推動。

隨著AI應用的增長以及越來越多的員工實際體驗到AI如何增強，改進甚至從根本上改變其戰略和工作角色，AI將不再受制于企業的研發部門。 它幾乎涉及到未來公司的每個部分。

隱形AI實施

在2019年，我們看到了狹窄AI領域的巨大進步，包括衛星圖像，自然語言處理(NLP)和計算機視覺等領域。 展望未來，期望在AI研究以及AI模型的商品化方面看到更多突破。

人工智能將越來越多地嵌入到領域驅動的解決方案中，從而使其變得無形而無處不在。 邊緣計算中AI的趨勢使用就是一個例子。 在更有效地利用資源的推動下，信息處理和內容收集將更接近信息源。

邊緣的AI還可以降低延遲并提高數據隱私性。 AI驅動的推理，模式匹配和預測將融合到邊緣的域應用程序中，從而使用戶界面更智能。

IDC預測，到2022年，將有75%的企業將智能自動化嵌入技術和流程開發中。 該報告還預測，到2024年，人工智能將成為新的用戶界面，計算機視覺，自然語言，增強現實和虛擬現實將增強50%的用戶觸摸。 人工智能將無處不在，但從未見過。

增強型AI：以人為本的未來

今年，您將看到人類與AI之間更多可見的協作。 越來越多的AI將在環人類中進行設計，從而增強功能。

在緊急情況下，環環相扣不僅是一種故障保護; 就像在今天的自動駕駛汽車上駕駛人類駕駛員一樣。 但是，人類在AI系統中的作用遠比在出現問題時處于待命狀態更重要。

人工輸入對于緩解AI偏差等問題以及提高模型日常決策的質量是必不可少的。 組織已經在關注這一需求：根據IDC的數據，在未來四年中，我們將看到75%的企業進行培訓和發展以解決新技能以優化人與AI交互的員工。

但是，強大的力量伴隨著巨大的責任。 Forrester警告說，今年有三場PR災難可能會在技術界"聲名狼藉"：大量假貨的出現，面部識別的不正確使用和過度個性化。 借助在環系統，組織可以識別此類AI技術可能發生的不道德轉折點，并將其帶回到正確的道路上。

顯然，2020年對于在企業內部使用AI有著廣闊的前景。 但是，企業和消費者必須了解，快速出現的AI功能并不是可以盲目的信任的萬靈藥。

隨著公司繼續利用技術的力量，糾正這些誤解對于公司至關重要。 借助專為持續的人工輸入而設計的系統，企業可以使用AI解決障礙并在2020年及以后實現價值。