2020年人工智能市场前景预测

　　正如查尔斯·麦基（Charles Mackay）在《非同寻常的大众幻想与全民疯狂》中曾写道：“泡沫正全面爆发，并不断颤动，破裂近在眼前。”

　　Forrester表示，到2020年，《财富》500强中有25%的企业将在其机器人流程自动化（RPA）项目中增加AI构建模块（如文本分析和机器学习），以创建数百个新的智能过程自动化（IPA）用例。

　　随着《财富》500强企业中四分之一的企业将人工智能投资转向具有“明显效率收益”的IPA项目，大约一半的人工智能平台提供商、全球系统集成商和管理服务提供商将重点投资IPA。

　　基于这些IPA用例的成功经验，IDC预测，到2022年，75%的企业将把智能自动化嵌入到技术和流程开发中，使用基于人工智能的软件来指导创新。

　　到2024年，人工智能将整合到企业的每一个部分，在“结果即服务”（outcomes -a-service）的人工智能解决方案上，25%的总投资将用于推动规模创新和卓越的业务价值。人工智能将成为新的用户界面，并且重新定义用户体验。在未来几年，我们将看到人工智能和计算机视觉、自然语言处理和手势等新兴用户界面嵌入到每一种产品和设备中。

　　新兴技术是高风险技术，Forrester表示，到2020年，人工智能潜在危害将成倍增加：深度伪造、面部识别的不恰当使用以及过度个性化。据IDC预测，到2021年，15%的客户体验应用将通过结合各种数据和更新的强化学习算法，继续实现高度个性化。

　　不过，Forrester相信“这些纠葛不会延缓明年人工智能的采用计划。相反，企业将通过合理的AI治理（考虑偏见，公平，透明以及可解释性和问责制）来强调设计，测试和部署负责任的AI系统的重要性。”

　　据IDC预计，到2022年，随着“数据可靠性”成为一项至关重要的公司资产，超过70％的G2000公司将有正式计划来监控其“数据可靠度”。

　　Forrester表示，领导力很重要，拥有首席数据官（CDOs）的公司使用AI、机器学习或深度学习的可能性是其他公司的1.5倍。

　　到2020年，那些重视人工智能的首席数据和分析官（CDAOs）以及首席信息官（CIO）可以确保其团队拥有他们所需要的数据。

　　Forrester表示，真正的问题是“从复杂的应用程序组合中获取数据，并说服各种负责数据的人同意”。

　　IDC认为，“智能自动化的有效使用将需要在数据清理、集成和管理方面付出大量努力，而这些都需要IT的支持。解决遗留系统中过去的数据问题是进入该领域的一个重大障碍，特别是对大型企业而言。”

　　Forrester表示，到2020年，“技术精英”将提升人工智能和设计技能，相反没有人工智能技术的公司的境况令人堪忧。将以人为本的设计技能与AI开发能力相结合将是未来发展的关键。据IDC预计，到2024年，75%的企业将投资于员工再培训领域，包括第三方服务，以满足人工智能应用带来的新技能需求和工作方式的转变。

　　公司“劳动力”将继续扩大，IDC表示，随着智能自动化扩展到整个企业，IT组织将管理越来越多支持AI的RPA机器人。此外，用以协助企业各种任务的聊天机器人也将增加公司的“劳动力”。不过，Forrester表示，每五次人工智能交互中，就有四次无法通过图灵测试。据Forrester预测，到2020年底，对话型人工智能在客户服务方面的成功互动仍不到五分之一。

　　数据处理的地点也在转变。IDC表示，随着计算能力从数据中心向边缘转移，如何管理和控制边缘处理设备将是一个挑战。到2023年，近20%使用AI优化处理器和协同处理器处理AI工作负载的服务器将部署在边缘上。此外，到2025年，将有50%的计算机视觉和语音识别模型在边缘（包括端点）上运行。

　　人工智能将无处不在。IDC估计到2025年，至少90%的新企业应用程序版本将包含嵌入式AI功能。不过，真正具有颠覆性的应用程序将只占总数的10%。

　　Forrester的另一份预测报告称，到2020年，“随着人们的预期成为现实，人工智能的蓬勃发展将进一步加强。”虽然Forrester预测人工智能投资将在2020年达到另一个新的高峰，不过Forrester表示，这将是最后一个高峰——“全球有2600多家公司，人工智能创业生态系统已经趋于饱和。”

　　对于这场浪潮为何将放缓，Forrester认为，在过去12个月里，已有20家人工智能公司进行了一轮又一轮的融资，规模惊人。

　　正如查尔斯·麦基（Charles Mackay）在《非同寻常的大众幻想与全民疯狂》中曾写道：“泡沫正全面爆发，并不断颤动，破裂近在眼前。”

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