企业级人工智能已真正达到临界质量。这不是一个“如果”的问题，而是一个“如何”和“何时”的问题，人工智能将成为每项业务的重要组成部分。因此，最初只是简单的任务和数据挖掘已成为许多组织战略规划和竞争决策制定的关键部分。进入2020年，许多企业进入了一个新阶段，从实验和试点过渡到整个组织的实施，并研究人工智能和数据分析如何推动他们的数字化转型之旅。特别是，有五个趋势将成为企业竞争力的关键。1.转向服务转型企业意识到他们需要从根本上改变关键运营和服务。不仅如此，他们还需要做好准备，不断应对可能影响其业务的新技术变革。大型企业正在其组织中嵌入人工智能和机器学习工具，以帮助分析数据、提高效率、预测消费者行为并获得竞争洞察力。但是，对于许多其他人来说，安装AI机器人和程序所需的时间和资源可能令人望而生畏。服务即转换模型使这些组织能够访问具有基本任务和知识的AI技术，以及其他数据、云计算和移动技术。此外，它还可以帮助这些组织随着客户需求和需求的变化而更快地转变其技术组合。2.客户体验是数字化的主战场虽然效率可能仍然是企业的关键目标，但数字化转型越来越多地涉及重新构想客户体验和个性化。最具竞争力的组织不仅仅是简单地响应客户需求，他们还必须预测这些需求并提供满足这些预测的服务和产品。这意味着从替代数据源中获得洞察力，生成实时竞争洞察力，并将响应性决策纳入体验规划。重新定义体验可以通过减少错误和成本来帮助提高B2C和B2B业务的底线，但也可以继续为最终用户创造差异化和个性化的体验。3.数据增长的价值人工智能和分析技术的进步使人们能够访问比以往更多的数据。事实上，到2025年，估计每天将创建463艾字节的数据。但是，数据本身并不能驱动业务行动。最后一公里的决策还是在人。同样重要的是，随着数据成本的降低，人类判断的价值也会增加。鉴于这种转变，以及随之而来的工作职能和要求的演变，迫切需要对员工进行再培训。2020年，高管们必须缩小技能和技能提升计划方面的差距，以更好地满足员工需求。虽然有所改进，但研究表明雇主和员工对技能培训的看法存在脱节，只有35%的员工表示他们的公司有培训新技能的选择，而53%的高级管理人员表示他们提供新技能。成功的组织将走出传统的课堂环境，专注于更好地利用专家集体智慧的项目。4.数据、人工智能和数字的道德治理随着数据量的增加，有关数据使用的问题也随之增加。从驱动信用额度的算法到面部识别软件的使用，人工智能技术正受到消费者和政府的密切关注。因此，许多组织有望在来年增加数字道德官。这些官员将负责实施道德框架，以就新技术做出适当的决定，解决数据安全和偏见等问题。除了缓解消费者在这些领域的紧迫担忧外，这些官员还将展望仍然存在的技术挑战，为技术的预期用途建立新的治理标准，并建立新的制衡机制，以确保这些预防措施仍然是一个有效的系统..5.以加速器的形式增加模块化专家预测，到2025年，AI领导者的效率将提高10倍，市场份额将是不采用该技术的组织的两倍。打破时间和资源障碍以加速人工智能的采用正成为组织生存的问题——大多数高管都意识到了这一点。以预训练人工智能加速器的形式引入模块化是打破这些障碍和使技术民主化的第一步。这种增强技术已经过必要领域专业知识的培训，这对于希望在未来几年实现飞跃的企业来说至关重要。到2020年，人工智能和数据分析技术将在各个行业变得更加普遍。企业在2020年如何理解和应用这些技术将在他们如何在近十年和下一个十年提高效率方面发挥关键作用。
