AI技术在来年将如何发展？组织需要寻找边缘建模、重新关注数据治理以及不断发展的人才竞争。然而，很少有人做得很好。麻省理工学院2019年的《SMR-BCG人工智能全球执行研究报告》显示，90%的组织对AI进行了一些投资，但70%的组织表示到目前为止，他们几乎没有看到AI的影响。TetraVX产品管理总监KaraLongoKorte表示，展望2020年，企业CIO将需要更好地评估采用AI的价值并展示AI业务的投资回报率。这也是Forrester分析师对人工智能的预测：“我们认为，2020年将是企业开始关注人工智能价值，跳出实验模式，立足现实加速采用的一年。”2020年人工智能(AI)趋势来年将是AI活跃的一年，IT领导者应了解几个相关趋势：1.IT领导者将真正了解如何衡量AI的影响。这是一个令人震惊的统计数据。数据：根据麻省理工学院(MIT)对AI采用情况的调查，在过去三年中，只有不到五分之二的公司报告了AI带来的商业利益。鉴于重要的投资机构正在继续投资于人工智能能力，这将需要在新的一年发生改变。实现这一目标的一种方法是改变人们衡量结果的方式。考虑就易用性、改进的流程和客户满意度等领域进行报告。软件提供商ElementAI的首席执行官兼联合创始人Jean-Fran?oisGagné表示：“首席信息官将需要继续在预算中投入更多资金，以了解人工智能如何使他们的组织受益，并实施提供真正投资的真正投资。回报(ROI)解决方案，以免落后于竞争对手。”2、人工智能应用仍面临挑战人工智能有潜力成为企业新的操作系统。Gagné说：“在过去十年中，许多组织一直在学习人工智能技术并开始使用它们，但成功地将他们的模型投入生产仍然是一个挑战，今年将标志着支持有效部署所需的基础设施的转折点，提供支持人工智能自适应决策的集成学习环境和数据生态系统。3.数据治理将变得更有吸引力人工智能将在2020年投入生产，SPR企业架构执行副总裁PatRyan表示。但这需要IT人员与首席数据官合作。Forrester在其2020年的2019年人工智能预测报告中指出，问题在于如何从复杂的应用程序组合中获取数据并说服各种数据守门人参与。Ryan说，“随着越来越多的组织意识到人工智能不是魔法而是数学的光环，人工智能和机器学习将会消失。组织现在也知道需要高质量的数据作为AI和机器学习的基础，因此，我们将看到对数据治理、数据分析师、数据工程师和机器学习工程师的高度赞赏和需求。他说，该组织的目标是创建可以持续管理的数据管道，以推动更成功AI项目。这就是为什么拥有首席数据官(CDO)的组织使用AI、机器学习、深度学习来获取洞察力规划的可能性已经比没有首席数据官(CDO)的组织高出约1.5倍的原因4。人工智能人才将供不应求专家居首领英调查显示，过去四年人工智能招聘专业人才（包括人工智能和机器学习工程师）每年增长74%。领英表示：“人工智能和机器学习都已经成为创新的代名词，我们的调查显示这不仅仅是一个热门话题。5.数据建模将转向边缘计算越来越多的组织预计将在2020年从纯云战略转向云计算和边缘计算的混合战略，以更好地采用机器学习(ML)。FogHorn“由于传输和生态系统方面的考虑，能够在云中分析高保真、高分辨率的原始机器数据通常很昂贵，而且不可能实时进行，”软件工程副总裁SenthilKumar说。“迄今为止，许多组织都选择了较小的样本量或时间延迟的数据来进行努力，这可能会提供不完整或不准确的情况。”Forrester预测，边缘云计算服务市场（分布式边缘基础设施即服务和计算基础设施上的高级云原生编程服务）将在2020年至少增长50%。Kumar说，“通过实施边缘优先解决方案，组织可以在本地合成数据并识别机器学习推断并提供增强的预测能力。通过实时运行边缘化版本的机器学习模型，组织可以更快地响应实时事件，并能够从源头对感兴趣的事件做出反应并采取行动。6、人工智能将应用于B2B领域。B2B销售和服务的复杂性将更多地受益于人工智能而不是消费者推理。Globality首席营收官KeithHausmann表示：“机器和深度学习使复杂B2B服务的用户能够定义复杂的需求，并通过直观的需求识别流程和对潜在贸易伙伴优势的广泛了解，将他们与理想的贸易伙伴相匹配随着人工智能在每次互动中更好地理解个人偏好和组织需求，尤其是组织文化和价值观等无形领域，用户体验将不断改善。7.人和机器汇聚在联络中心“消费者寻求更快服务的努力TetraVX的Korte说：“越来越多的数字渠道对联络中心团队提出了挑战，导致团队负责人等待。时间更长，客户旅程笨重，代理不堪重负。人工智能可以补充代理，使他们能够更好地提供及时或明智的响应跨渠道。与任何新技术实施一样，他说是的，联络中心的人工智能有其自身的挑战。重要的是，组织在客户服务体验上保持人性化，以确保从外部看，客户旅程不会显得“过于自动化”，但要注意：独立的对话式AI可能会在2020年受到影响。Forrester指出许多企业采用聊天机器人来降低客户服务成本，但过于雄心勃勃的项目并不能解决客户的担忧。提出或回答他们的问题。尽管工具集日趋成熟（包括扩展预构建和垂直特定的意图库和强大的自然语言理解引擎），对话式AI仍将不到成功的客户服务交互的20%。8.自动化可能会加速2020年词汇表中可能会增加一个新术语：超级自动化，这意味着应用人工智能和机器学习等先进技术来实现流程自动化，并通过一系列工具和更高水平的人为人们赋能。Gartner将超级自动化列为2020年十大战略技术趋势之一。Gartner表示其目标是更多由AI驱动的决策，许多组织创建自己的数字双胞胎场景，使他们能够可视化功能、流程和关键绩效指标相互作用以驱动价值。9.异构架构将会出现如今，支持AI的应用程序和网络依赖于不同的处理架构。根据ABIResearch发布的《54项技术趋势》调查报告，这种情况可能会在2020年发生变化。“下一代AI和ML框架本质上将是多模态的，可能需要异构计算资源才能运行，”ABIResearch分析师预测，注意到领先的芯片制造商将放弃专有软件堆栈，并开始使用开放软件开发工具包(SDK)和应用程序编程接口(API)方法开发他们的工具。10.AI会犯错Forrester指出，AI并不完美。它可以延续歧视和偏见。该公司预计一些备受瞩目的公关灾难可能会因此损害一些组织的运营，但最终不会破坏对人工智能的信任。Forrester分析师指出，人工智能可以使歧视永久化，深度造假的传播、面部识别的滥用以及个性化的过度使用都会伤害和影响客户和员工。最后，避免AI危害需要强调负责任的AI开发和部署的重要性。
