企业级的人工智能已经真正达到了临界水平。它不再是一个“如果”问题，而是更多的是“如何”和“何时”的问题，人工智能将成为每项业务的主要组成部分。因此，最初以执行简单任务和数据挖掘的方式成为许多组织战略规划和竞争性决策的关键部分。
进入2020年，许多企业进入了一个新阶段，从试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其数字化转型之旅。
特别是，有五种趋势将成为企业竞争能力的关键。
1.转向“服务即转换”
企业意识到他们需要从根本上改变主要的运营和服务。不仅如此，他们还需要做好准备，不断应对可能对其业务产生影响的较新技术变化。比较大的企业正在他们的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、预测消费者行为和获得竞争洞察力。
但是，对于许多其他人来说，安装人工智能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人工智能技术以及其他数据、云计算机和移动技术。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要战场
尽管效率可能仍将是企业的主要目标，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。竞争最激烈的组织不仅要简单地响应客户需求，还必须预测这些需求，并提供能够满足这些预测的服务和产品。这意味着从替代数据源中获取见解，生成实时竞争见解，并将快速响应的决策纳入体验计划。
重新定义经验可以通过减少错误并因此降低成本来帮助提高B2C和B2B业务的底线，但也可以继续为最终用户创建差异化的个性化体验。
3.数据增长的价值
人工智能和分析技术的改进使人们可以访问比以往更多的数据。实际上，到2025年，估计每天将创建463艾EB的数据。但是，数据本身不能驱动业务行动。决策的最后一英里仍然属于人类。
同样重要的是，随着数据成本的降低，而人类判断的价值也在增加。鉴于这种转变，以及随之而来的工作职能和要求的演变，迫切需要对工作人员进行技能再培训。2020年，高管们必须缩小技能和技能提升计划方面的差距，以更好地满足员工的需求。
尽管已经进行了改进，但研究表明，雇主和雇员对技能培训的看法之间存在脱节，只有35%的员工说他们的公司培训新的技能的选择，而53%的高级管理人员说他们提供了新的技能。成功的组织将从传统的课堂环境中走出，专注于能够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，关于数据使用的问题也在增加。从驱动信用额度的算法到面部识别软件的使用，人工智能驱动的技术都受到消费者和政府的密切关注。因此，预计许多组织将在未来一年增加数字道德操守官员。
这些官员将负责实施道德框架，以就新技术做出适当的决策，解决诸如数据安全性和偏差之类的考虑。除了缓解消费者在这些领域的紧迫担忧之外，这些官员还将展望仍将面临的技术挑战，针对技术的预期用途建立新的治理标准，以及新的制衡机制可以确保这些预防措施保持有效的系统。
5.以加速器的形式增加了模块化
专家预测，到2025年，作为人工智能领导者的组织的效率将提高十倍，并且将占据那些不接受该技术的组织的两倍的市场份额。打破时间和资源壁垒以加快AI的采用正成为组织赖以生存的问题-大多数高管都意识到这一点。
以预训练的人工智能加速器的形式引入模块化是打破这些障碍并使技术民主化的第一步。这种增强技术已经接受了必要的领域专业知识的培训，对于希望在未来几年内取得飞跃的企业而言，这是关键。
2020年，人工智能和数据分析技术将在各个行业中变得更加普及。2020年企业如何理解和应用这些技术将在如何提高近期和未来十年的效率方面发挥关键作用。
