2021年技术变革加快了步伐，如果以历史作为参照的话，2022年将会继续加速。数据科学和人工智能仍处于科技前沿，这两种技术有望保持高速发展的速度。
从预测的数量可以看出，行业专家对人工智能、机器学习和数据科学的兴趣非常高。数据科学和机器学习初创厂商DataKitchen公司首席执行官Chris Bergh也对这些技术进行了预测。他指出，到2027年，全球人工智能市场预计将以33%的复合年增长率增长。但这种显著增长伴随着一个隐藏的风险：由于人工智能偏见和实施过程中缺乏问责制而造成企业的声誉损害。
Bergh说，“问题在于人工智能算法可能纳入和延续种族、性别、族裔和其他社会不平等数据，并大规模部署。数据行业的开发商已经认识到人工智能偏见的严重影响，并寻求采取积极措施来减轻。他们意识到人工智能偏差只是一个质量问题，人工智能系统应该像从装配线生产出来的汽车一样受到同样水平的过程控制。2022年，数据组织将围绕其人工智能系统建立强大的自动化流程，使其对利益相关者更加负责。”
根据日前发布的TIOBE指数，Python在2021年快速兴起，超过Java成为世界上最流行的语言。那么这种多功能脚本语言将在2022年带来什么? Anaconda公司社区创新高级总监Stan Seibert 表示，Python将继续融入人们的生活。
他在一篇对2022年进行预测的博客文章中写道，“到2022年，Python还将继续扩展到数据科学以外的新用例。对于微控制器和物联网设备等用例，其他编程语言通常占据主导地位。我们将会看到，由于Micro Python和Circuit Python的兴起，Python的应用将不断增长。”
Anaconda公司高级技术客户经理Joseph J.Currenti和Lucia从另一个角度提出了这个问题，他们表示，随着开发人员希望通过人工智能创造更多沉浸式游戏体验，他们希望Python在游戏开发中得到更多的应用。
人工智能需要数据和计算(通常在云中)的结合才能成功。普华永道公司全球人工智能主管Anand Rao表示，到2022年，将看到人工智能与数据和云计算融合，需要更具凝聚力的管理方法。
Rao说，“就其本身而言，人工智能无法解决重要问题。它需要数据和可扩展的计算能力。这就是为什么行业领先的企业越来越多地将数据、人工智能、云计算(DAC)作为一个统一的整体进行管理的原因。我们将看到2022年涌入的企业采用生命周期方法来管理这三个相互关联的操作。企业不断关注战略和加强运营。当数据、人工智能和云计算顺畅地协同工作时，其结果构建了一个灵活而强大的系统，可以从数据中实现更多价值，并更快地解决更多问题。”
Excelero公司产品副总裁Jeff Whitaker表示，分析在2021年快速增长，但企业仍然面临着他们在数据中心内能够完成的工作与他们希望在云中运行的Web规模部署类型之间的差距。
Whitaker说，“到2022年，用于计算、网络和存储的新的云计算基础设施正在建设中，我们将看到分析环境的融合。因此，许多企业会将其核心业务应用程序和数据库环境迁移到云端，将其数据整合到一个中央资源中。从商业智能、数据库分析到人工智能/机器学习环境，现在完全有可能使用云计算引擎和Web规模的数据平台在云中完成近乎实时的数据分析。”
Explorium公司联合创始人兼首席技术官Omer Har表示，拥有好的人工智能模型很棒，但需要更好的数据。
他指出，“行业专家正在围绕由人工智能先驱Andrew Ng倡导的想法进行探讨，即提高人工智能性能的最佳方法是使用更好的数据，而不是更好的算法。这并不是说算法不重要。研究表明，企业可以通过在精心策划的更广泛数据上训练现有算法来更多、更快地提高人工智能的性能。到2022年，我们将看到访问外部数据成为一项强大的竞争优势。在以前，企业希望使用人工智能技术获得优势，而现在他们的目标是通过在最新的相关数据上训练他们的人工智能来超越竞争对手。”
虽然很多企业成功地将人工智能应用于信息丰富的领域，例如自然语言处理(NLP)和图像分析，但Sema4公司的首席数据官Andrew Kasarskis认为，扩展这些人工智能部署的能力是一个重大障碍，因为一个未满足的基本要求：数据管理资源的有效分配。
Kasarskis说：“这是对技术和流程创新的需求。在获取大量标记良好的数据来训练人工智能时，不可避免地需要实施一些人工和半人工的工作。这些工作总是成本高昂，无法很好地扩展，并且经常使技术专家远离创造重要价值的活动。”
英伟达公司工程部仿真技术副总裁Rev Lebaredian表示，合成数据的出现推动了一些人工智能应用的发展，这一趋势将在2022年达到新的高度。
Lebaredian说，“在过去十年中，人工智能的创新速度一直在加快，但如果没有大量高质量和多样化的数据，人工智能就无法进步。如今，从现实世界捕获并由人类标记的数据在质量和多样性方面都不足以发展到人工智能的下一个层次。到2022年，我们将看到通过精确的模拟器从虚拟世界生成的合成数据激增，以训练先进的神经网络。”
Ubuntu Linux发行商Canonical公司产品经理Rob Gibbon认为，机器学习和人工智能将在2022年得到更广泛的采用。
他说，“人工智能终于成熟了，这在很大程度上要归功于TensorFlow、Keras、PyTorch和MXNet深度学习项目等协作开源计划。到2022年，我们将看到机器学习和人工智能在可以想象的最广泛的应用中得到更广泛的采用——从最琐碎和平凡的应用到真正具有变革性的应用。”
考虑在2022年采用机器人流程自动化?AKASA公司联合创始人兼首席技术官Varun Ganapathi表示，更好的想法可能是用人工智能和人员通过自动化技术来完成某些流程。
Ganapahi说，“在过去十年中，许多行业的数字化转型努力推动了机器人过程自动化(RPA)的大规模采用。事实上，RPA是一项具有数十年历史的技术，其能力确实存在局限性——而损坏的RPA修复起来既昂贵又耗时。新兴的基于机器学习的技术平台与自动化方法相结合，已经在重新定义跨多个行业实现自动化的可能性。”
Expert.ai公司创始人兼首席技术官Marco Varone表示，如今拥有大量先进的分析和预测工具和技术。他预测，到2022年将达到一个新的高度，能够以混合方式将它们组合在一起，以实现有价值的目标。
Varone说，“混合人工智能是一个关键趋势和战略方向，我们将在2022年看到更多的实例。最近，我们看到自然语言理解(NLU)取得了重大进展，基于不同技术、符号人工智能和机器学习的结合，提高整体效果，更好地解决更复杂的企业认知问题。这是人工智能的未来发展方向，因为可以利用现有的最佳技术来解决问题。”
Neo4j公司数据科学产品管理总监Alicia Frame表示，拥有开发人工智能应用所需经验和技能的数据科学从业者的职责范围通常很狭窄。而在2022年人员招聘紧缩的情况下，将看到人工智能专业人员职责的范围扩大。
Frame说，“到2022年，企业员工将需要扮演‘公民数据科学家’的角色，他们使用预测/规范分析模型，但他们的主要工作职能并不在数据科学和分析领域。数据科学领域是增长最快的领域之一，随着劳动力目前正在经历‘辞职潮’，企业需要让数据科学人员更容易获得，以帮助填补团队成员的空缺。”
许多企业希望完全由数据驱动。但多米诺数据实验室首席执行官Nick Elprin表示，在人工智能技术这个篮子里放太多鸡蛋是错误的，他预见到算法业务将再次出现重大失败。
Elprin说，“虽然Zillow公司退出iBuying市场并没有公开的事后分析，但这是算法业务风险的警告信号。模型驱动的业务非常强大，但也很难做到正确。随着越来越多的企业制定模型驱动战略，我们将看到更多的企业陷入困境——或者是因为他们没有正确管理概率风险，没有将数据科学与业务流程和领域知识正确整合，或者是因为过于依赖人工智能，不了解基本面和统计数据。”
拥有分析洞察力是一回事，但实际上对此有所作为则完全是另一回事。TIBCO公司首席分析官Michael O'Connell表示，到2022年，人们将看到更多企业从分析转向行动和决策。
O'Connell说，“当今瞬息万变的商业环境需要实时可见性以及来自数据和分析的最新建议。为了在后疫情时代中生存下来，企业需要能够根据他们拥有的数据预测下一步发展，并围绕决策和行动制定更多规则。衡量影响和关闭决策智能循环的流程将突出他们的关注点。”
理光公司技术高级副总裁兼数字服务中心负责人BobLamendola表示，过去，人工智能的采用者往往都是大公司。但在2022年将开始看到更多的中小企业参与其中。
Lamendola说，“如今，人工智能正在许多试点项目中得到部署和探索，以更好地了解技术、发现挑战并验证结果。虽然人工智能的采用现在更多地在大型企业，但我们预计明年中型市场和一些小型企业的重点和采用将发生重大转变。通过洞察和分析驱动的引擎，并具有自我修复和自动修复的能力，重新想象IT运营的机会非常诱人，并且不容忽视。”
