预测很困难，尤其是预测未来，但我们可以肯定，“AI 洗涤”将在 2019 年继续蓬勃发展、蓬勃发展。
这就是市场研究公司 Forrester 所说的炒作以及有关人工智能的噪音，人工智能涵盖了一系列承诺“改变世界”的技术。
在其 2020 年预测中，Forrester 试图用现实来缓和“人工智能使用的非理性繁荣”，看看公司如何实现当今工作的自动化，并试图在数据分析和决策中添加智能。
人工智能和人类智能。
以下是我对 Forrester 今天发布的两份报告的摘要 - 《预测：人工智能》（预测：人工智能）和 《预测：自动化》（预测：自动化）。
“一切都与数据有关，傻瓜”：大多数公司会发现，要实现他们对人工智能的期望（无论夸张与否），他们必须投资创建“一个值得人工智能使用的数据环境”。
在采用人工智能时，60% 的公司决策者表示数据质量是一个挑战或非常严峻的挑战，这是他们在尝试使用人工智能功能时遇到的最大挑战。
“自动化与智能的融合是一个新事物”：超过40%的企业将通过人工智能与机器人流程自动化（RPA）相结合来打造最先进的数字化员工。
RPA 市场到 2020 年将达到 17 亿美元，到 2020 年将达到 29 亿美元。
到今年年底，由于认知系统、RPA 和各种聊天机器人技术的成功结合，自动化将消除 20% 的帮助台交互。
“没有人才就没有一切”：三分之二的人工智能决策者在寻找和获取人工智能人才方面遇到困难，83%的决策者在如何留住人才方面遇到困难。
解决方案可能至少部分在于问题本身，尽管听起来很矛盾：公司应该使用人工智能来寻找稀缺的人工智能人才。
“让人类回归”：10% 的企业在实施人工智能应用程序时需要添加知识工程——人类智能和专业知识，以“提取和编码推理规则，并通过专业人员和客户构建知识图来提供这些规则。
”重塑自我”：大约十分之一的初创公司开始使用的数字员工数量将多于人类员工。
由于自动化，美国 10% 的工作岗位将消失，但目前约 3% 的工作岗位将被创造出来，自动化将有助于改善员工体验，因为人类不再存在。
不再需要担心重复性的任务。
寻求对可解释人工智能的信任：对透明且易于理解的模型的需求将会增加。
45% 的人工智能决策者表示信任人工智能系统是一个挑战或一个非常严峻的挑战。
“集中、混乱”：40%的企业将拥有自动化中心。
变革管理、不可预测性、控制、审计和安全问题将在全年引发公司治理问题。
作为回应，公司将投资于基于统一框架设计的中央协调（自动化中心）。
关于预测的另一件事可以确定的是，有些预测不会实现，而其他趋势会突然出现。
我问Forrester分析师：对于2019年，您预测什么没有发生，什么是您没有预料到发生的？米歇尔·戈茨（Michele Goetz）谈人工智能：没有发生的事情：我曾预测企业会认识到人工智能是实现更好业务成果的一种方式，而不是将人工智能本身视为一个分析项目。
相反，许多企业更愿意继续在数据科学实验室中测试和试验机器学习。
即使大多数公司已经进入人工智能之旅的第二年和第三年，情况也是如此。
因此，人工智能仍然被视为一种分析工具和 IT 工具，而不是业务加速器或创新。
让我惊讶的是：企业正在通过产业联盟的方式在AI上进行合作，与现有的服务提供商合作伙伴合作，增强AI的能力和能力。
因此，尽管他们自己或通过技术供应商使用现成的解决方案构建人工智能功能，但他们认为联盟比了解其业务的分析提供商和系统集成商拥有更多的人工智能功能。
一个发挥专业知识的地方。
JP Gownder谈自动化：令我惊讶的是像UiPath这样的机器人流程自动化公司的高估值，该公司以30亿美元的估值筹集了2.25亿美元的C轮资金。
我的同事 Craig Le Clair 一直处于 RPA 及其快速增长轨迹的最前沿。
但市场对 UiPath 及其竞争对手的估值增长速度甚至超出了我的预期。
另一方面，我预测企业将在运营和面向客户的场景中更广泛地采用物理机器人。
但这里存在很多障碍：企业发现运营和IT之间很难协调。
与让这些机器人在野外工作相关的工程问题也很突出。
太多的机器人仍然需要你将工作空间转变为结构化或半结构化空间，而能够穿越非结构化空间的机器人是最经济的。
而且我们缺乏用物理机器人轻松构建系统的平台——我预计这个问题将在 2019 年得到缓解。