来年人工智能技术和市场将如何发展？在主要的AI趋势中，寻找边缘计算建模、对数据治理的新关注以及持续的人才竞争。许多企业都在采用人工智能，但很少有人做得很好。事实上，根据麻省理工学院2019年的《SMR-BCG人工智能全球执行研究报告》，90%的公司对人工智能进行了一些投资，但70%的公司表示到目前为止，他们几乎没有看到人工智能的影响。一点作用都没有。TetraVX产品管理总监KaraLongoKorte表示，展望2020年，首席信息官将需要更好地评估其AI赌注的价值，并向企业展示投资回报率。这也是Forrester分析师对人工智能做出的预测：“我们认为，2020年将是企业聚焦人工智能价值，跳出实验模式，立足于现实，加速采用人工智能的一年。人工智能。”2020年人工智能趋势未来一年将是AI活跃的一年，IT领导者应遵循以下几个相关趋势：1.IT领导者将真正了解如何衡量AI的影响。统计数据：根据麻省理工学院人工智能调查，在过去三年中，只有不到五分之二的公司报告了人工智能带来的商业利益。鉴于大型投资机构的AI能力仍在提高，这需要在新的一年有所改变。实现这一目标的一种方法是改变人们衡量结果的方式。考虑报告易用性、改进的流程、客户满意度等。软件供应商Element的人工智能首席执行官兼联合创始人Jean-Fran?oisGagné表示：“首席信息官还需要继续花费更多预算，以了解人工智能如何使他们的组织受益，以及实施可以提供真正的投资回报。否则，它可能会落后于竞争对手。”2.人工智能可以帮助运营化。人工智能有潜力成为企业的新操作系统。Gagné说：“组织在过去十年中一直在学习AI技术并开始使用它们，但成功地将模型投入生产仍然存在一个挑战。今年将是支持有效部署它们所需的基础设施的一年。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.SPR企业架构执行副总裁PatRyan表示，数据治理将变得更加重要，并将在2020年将AI投入生产。但这需要IT与首席数据官的组织合作。Forrester在其2020年AI预测报告中表示，问题在于从复杂的应用程序中获取数据并说服各种数据工作者一起工作。”瑞安说，随着企业意识到人工智能不是魔法，而是数学，人工智能和机器学习的魅力将逐渐消失。组织现在也知道需要高质量的数据作为人工智能和机器学习的基础，所以到2020年，人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。根据Forrester的说法，创建一个可以持续管理的数据管道可以推动更多成功的人工智能项目。这就是为什么拥有首席数据官(CDO)的公司使用AI、机器学习和深度学习的可能性是没有CDO的公司的1.5倍。4.AI专业人员将在AI专家中大放异彩LinkedIn列出的2020年美国15个新兴职位.根据Linked的数据，包括人工智能和机器学习工程师在内的人工智能专业人员的招聘在过去四年中每年增长74%据LinkedIn称，“人工智能和机器学习都已成为创新的代名词，我们的数据表明这不仅仅是一个热门话题，”旧金山湾区、纽约、波士顿、西雅图的人工智能市场尤其火爆，和洛杉矶5。数据建模将走向边缘。预计到2020年，将从仅使用云计算转向使用云计算和边缘混合策略来实现机器学习（ML）。FogHorn软件工程副总裁SenthilKumar表示：“在云端分析高保真数据的能力真实、高分辨率、原始机器数据通常很昂贵，而且出于流量和生态系统的考虑，不会实时发生.迄今为止，许多组织已决定使用样本量较小或延迟时间较短的数据，这可能会提供不完整或不准确的图像。Forrester分析师Kumar预测，到2020年，全球边缘云计算服务市场（基础设施）作为分布式边缘计算基础设施上的服务和高级云原生编程服务）将增长至少50%。通过实施边缘优先解决方案，组织可以在本地合成数据，识别核心原始数据集上的机器学习推理，并提供增强的预测能力。通过实时运行机器学习模型的“边缘”版本，组织可以更快地响应事件，并能够直接在源代码处对感兴趣的事件采取行动、做出反应、采取行动。6.AI的复杂性将用于B2BB2B的销售和服务中，比起AI消费者的推理，AI更能从AI中获益。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和能力的广泛了解，将其与理想的贸易伙伴相匹配。随着AI在每次互动中更好地理解个人偏好和公司要求，尤其是组织文化和价值观等无形领域，用户体验将继续改善。7.联络中心的人机融合TetraVX的Korte说：“消费者通过越来越多的数字渠道寻求更快服务的努力对联络中心团队提出了挑战，导致团队负责人解决漫长的等待时间、笨拙的客户旅程和不堪重负的座席.AI可以补充座席，使他们能够更好地跨渠道提供及时或知情的响应。“与任何新技术的实施一样，联络中心的AI也带来了自己的挑战，”Korte说。对客户服务体验进行人性化处理，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年受到冲击。企业已采用聊天机器人来降低客户服务成本，Forrester指出，但过于雄心勃勃的项目无法解决客户的问题或回答他们的问题。虽然工具集成熟（包括扩展预构建和垂直特定的Intent库和强大的自然语言理解(NLU)引擎），但到2020年底，对话式AI仍将为不到20%的成功客户服务交互提供支持。”8.自动化可能在2020年加速增加一个新词：Hyperautomation，意思是应用人工智能和机器学习等先进技术，通过一系列工具和更高水平的人来实现流程自动化，提高水平。Gartner命名超级自动化是2020年十大战略技术趋势之一。Gartner表示，为了实现更多由AI驱动的决策制定，许多组织创建了自己的数字孪生模型，这使他们能够可视化功能、流程和关键绩效指标如何相互作用以推动价值。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的54TechTrendsWatch，这种情况可能会在2020年发生变化。ABIResearch分析师预测：“下一代AI和多语言框架本质上将是多模态的，它们的运行可能需要异构计算资源，并指出领先的芯片制造商将摆脱专有软件堆栈并开始采用开放式软件开发工具包(SDK)和应用程序编程接口(API)方法来开发他们的工具。”10.AI会犯的错误Forrester指出，AI并不完美；它会使歧视和偏见持续存在。这家分析公司预计一些备受瞩目的公关灾难会因此伤害一些公司，但最终不会破坏对人工智能的信任。Forrester分析师写道，人工智能可以使歧视永久化，虚假信息的传播、面部识别的滥用和个性化的过度使用会伤害和冒犯客户和员工。最终，这些失误将服务于一个更大的目的：强调负责任的人工智能开发和部署的重要性。
