在对一些可能在不久的将来产生重大价值的技术的预测中，人工智能似乎稳居榜首。事实上，在电气和电子工程师协会对首席信息官、首席技术官和技术领导者进行的一项调查中，几乎所有受访者(95%)都认为人工智能将推动几乎所有行业领域的创新。2022年将是人工智能从实验走向成熟的关键一年。凯捷北美洞察与数据业务执行副总裁JerryKurtz表示：“企业的重心将更多地转向支持人工智能的转型，通过以业务为中心的解决方案解决更重要的业务问题。人工智能是a概念验证和科学项目的时代即将结束。到2022年，人工智能参与预计将变得更具战略性和关键性，重点是长期可扩展性。”EverestGroup合伙人YugalJoshi表示：“AI的采用持续增长，但仍处于起步阶段。CIO面临的一个关键挑战是确保他们投资于将带来最大投资回报的正确用例，尤其是因为AI的适用性非常广泛。”值得关注的AI趋势在此背景下，IT领导者需要在2022年关注AI的许多趋势。(1)构建敏捷的数据管道大多数企业都处于AI之旅的早期阶段。与Google或Facebook不同，他们花费他们的大部分时间和资源都在处理数据。他们需要构建现代数据管道。WestMonroe高级技术合伙人ErikBrown表示：“大多数AI模型都渴望海量数据，企业需要构建灵活的数据管道，可以发展到支持数以千计的来源，整合结构化和非结构化数据，并以有意义和可靠的方式将其提供给数据科学家。传统的ETL（提取、转换和加载）和关系存储必须补充传统的ETL（提取、转换和加载）以获得更具可扩展性的数据湖，并且在许多情况下，必须提供用于实时处理的数据流。”（2)自动化流程发现促进RPA工作未来的业务将被精简。企业领导者可以使用新的流程发现技术来可视化其组织的自动化潜力。ISG公司董事WayneButterfield表示：“这些技术不仅仅专注于自动化机会，他们将提供无法通过任何其他方式获得的与流程相关的洞察力。需要激励流程挖掘、任务挖掘和新兴对话挖掘，为企业提供更自主的方法来开发机器人流程自动化(RPA)管道。这些技术将在2022年真正脱颖而出，并在此过程中扩大智能自动化的使用范围。(3)人工智能支持有效的供应链智能供应链应用应该是未来的规则而不是例外。Kurtz表示，“从供需规划到数字制造和物流，2022年的供应链将需要不断转型以支持人工智能，最重要的是考虑到最近的中断，需要面向未来的发展。(4)面向客户EverestGroup的Joshi说：“在COVID-19期间，AI在虚拟代理等面向客户的角色中的使用有所增加。这种情况将继续下去，但用例会更加成熟和复杂。”(5)Natural语言生成(NLG)成为主流OpenAI最近推出了GPT-3大规模语言模型，该模型已被数百个应用程序使用，并可通过API获取。自然语言生成（NLG）能力的公开示例GPT-3可用于需要深入理解语言的应用，从将自然语言转换为软件代码到生成问题的答案。ISG的巴特菲尔德说，“自然语言生成(NLG)传统上专注于将数字数据转换为基于文本的见解，现在正在从基于文本的数据点生成文本，并开始改变创意写作的游戏规则。可能性是无限的，GPT3还被用于为自然语言处理(NLP)创建独特的训练数据集，在对话式AI平台中实时生成独特的响应，并且该功能甚至被用于生成软件代码。2022年应该会看到更多用途自然语言生成（NLG）并真正起飞。（6）人才短缺威胁技术进步鉴于AI领域的发展速度，有效的人才管理已成为企业IT组织的战略差异化因素。这将需要包括世界一流的招聘和保留相关举措，以促进包容性和终身学习的文化。拥有AI技能的人的市场从未如此更具竞争力，而且这种趋势可能会持续数年。因此，战略合作伙伴关系也将是跨组织和行业的关键。(7)人工智能变革IT生产力。未来日益复杂和强大的IT环境不能仅由技术专业人员管理。EverestGroup的Joshi表示，“人工智能应用将增加的另一个领域将是管理CIO正在构建现代系统。这些系统不能由人类单独管理。这些系统所需的可观察性、干预和深度分析将支持人工智能。“乔希正在寻找实时、可操作的干预措施。鉴于人工智能的进步，首席信息官们也在寻求帮助进行应用程序开发。“在2022年，首席信息官们还将开始评估人工智能在工程组织中的适用性，以从根本上改变开发人员的生产力，”乔希说，并指出人工智能在IT环境中的使用已经研究了很长时间，最近取得了有意义的进展。
