Tôi: Alex Alexa, cho tôi biết điều gì sẽ xảy ra vào năm 2020.
Amazon AI: Đây là những gì tôi tìm thấy trên Wikipedia: Giải vô địch bóng đá châu Âu UEFA 2020 [tiếp tục đọc từ Wikipedia]
Tôi: Alex Alexa, hãy cho tôi một dự đoán cho năm 2020.
Amazon AI: Vũ trụ chưa tiết lộ câu trả lời cho tôi.
. . .
Có vẻ có một số cải tiến nhỏ so với câu trả lời của năm ngoái, khi câu trả lời của Alexa cho câu hỏi đầu tiên là “Bạn có muốn mở ‘ngày này trong lịch sử’ không?”. “Đối với cả thế giới, đây là một cuốn sách mở cho 120 giám đốc điều hành cấp cao có mặt ở đây, tất cả đều liên quan đến AI, họ đã đưa ra dự đoán năm 2020 cho một loạt các chủ đề: Xe tự hành, dữ liệu nhỏ, xử lý ngôn ngữ và giọng nói tự nhiên, trí tuệ nhân văn và tăng cường, thiên vị và giải thích, xử lý ở cạnh biên và IoT, và nhiều ứng dụng đầy hứa hẹn của trí tuệ nhân tạo và các công nghệ và công cụ machine learning.
Xe cộ AI sẽ được thiết kế để phá vỡ quy luật: Xe tự hành không nên và không thể được thiết kế để lái xe giới hạn tốc độ (đường được thiết kế với tốc độ được tính vào). các trình điều khiển khác để được thực hiện trên diện rộng và giữ an toàn cho các trình điều khiển khác. Ý tưởng tương tự áp dụng cho các vụ tai nạn xe hơi Xe ô tô con sẽ phải học cách vi phạm luật / quy tắc lái xe nếu điều đó đồng nghĩa với việc cứu nhiều mạng sống hơn. Vào năm 2020, chúng ta sẽ chứng kiến một cuộc gọi và tranh luận lớn hơn về việc thiết kế các thuật toán để hành động bất hợp pháp. Stefan Heck, Giám đốc điều hành, Nauto
Chúng tôi sẽ thấy sự gia tăng của các phương pháp tổng hợp dữ liệu để chống lại các thách thức dữ liệu trong AI. Các thuật toán AI được xây dựng dựa trên deep learning chỉ có thể hoạt động chính xác khi chúng được đào tạo và sau đó được xác thực trên một lượng lớn dữ liệu. Nhưng các công ty phát triển AI thường bị thách thức khi có quyền truy cập vào đúng loại dữ liệu và khối lượng dữ liệu cần thiết. Để chống lại điều này, các công ty có thể lấy dữ liệu đã được thu thập và tổng hợp nó để tạo dữ liệu mới. Tổng hợp dữ liệu không loại bỏ nhu cầu thu thập dữ liệu trong thế giới thực, điều này sẽ luôn luôn quan trọng đối với sự phát triển của các thuật toán AI chính xác. Tuy nhiên, nó có thể làm tăng thêm các bộ dữ liệu đó, thống kê, công ty, người sáng lập và giám đốc điều hành, Affectiva , tác giả của Girl Decoding
Các hội đồng quản trị và lãnh đạo cấp “C” của các thương hiệu B2C lớn nhất thế giới đã tập trung vào cá nhân hóa và trải nghiệm khách hàng do AI điều khiển, nhưng họ đang đấu tranh để đưa tầm nhìn của họ thành hiện thực. Điều này là do cấu trúc bộ phận (và chính trị), cơ sở hạ tầng công nghệ lão hóa và thiếu các nhà quản lý cấp cao và cấp trung có thể nói rõ nhu cầu kinh doanh và chuyển chúng thành các giải pháp công nghệ. Bởi vì sự chuyển đổi như vậy rất quan trọng đối với sự sống còn của họ, chúng ta sẽ thấy sự nhấn mạnh ngày càng tăng và chấp nhận rủi ro trong việc tạo ra trải nghiệm khách hàng của tương lai LỚNLiad Agmon, Giám đốc điều hành, Dynamic Yield
Trong suốt năm 2020, hy vọng sẽ thấy năng lượng xung quanh trí tuệ nhân tạo và machine learning (AI / ML) chuyển từ nghiên cứu sang kỹ thuật, mang lại sự tập trung gia tăng trong việc quản lý vòng đời AI / ML trong sản xuất. Hy vọng cũng sẽ thấy đầu tư tăng lên trong việc chuẩn bị dữ liệu. Một thành phần không thể thiếu trong bất kỳ dự án dữ liệu nào vẫn thường được coi là nút cổ chai lớn nhất cho nhiều cải tiến lái xe trong chất lượng dữ liệu và giảm bớt CNTT khỏi áp lực chuẩn bị dữ liệu. Cuối cùng, sẽ có sự tập trung gia tăng trong việc giám sát các đường ống AI / ML, giúp theo dõi chất lượng dự đoán phục vụ trong sản xuất, cũng như so sánh các dấu vết về khối lượng công việc sản xuất để lặp lại chu trình chuẩn bị dữ liệu và chất lượng khi đối mặt với bằng chứng mới – Joe Hellerstein, Đồng sáng lập và CSO, Trifacta
Giọng nói trở nên hữu ích hơn đối với người tiêu dùng để nhanh chóng và dễ dàng thực hiện mọi việc chỉ bằng một lệnh thoại đơn giản, chúng ta sẽ thấy khối lượng truy vấn bằng giọng nói bùng nổ. Mỗi truy vấn này thể hiện mục đích của người tiêu dùng, thường có mối tương quan cao với hành động mà người tiêu dùng muốn đưa thêm vào giỏ hàng của tôi, điều hướng đến Starbucks gần nhất, v.v. Giá trị cao, ý định của người tiêu dùng theo giao dịch. Bất kỳ người tiêu dùng tập trung vào nền tảng AI sẽ cần để có thể thu thập và phân tích khối lượng khổng lồ này có giá trị cao điểm tiếp xúc của người tiêu dùng thể hiện bằng các lệnh bằng giọng nói”-John Foster, Giám đốc điều hành, Aiqudo
Trong những năm gần đây, chúng ta đã chứng kiến ngày càng nhiều quốc gia phát triển các chiến lược trí tuệ nhân tạo quốc gia. Giá trị kinh tế to lớn nằm trong AI có thể sẽ cho phép tăng hiệu quả và hạnh phúc trong mọi khía cạnh của cuộc sống. Tuy nhiên, từ góc độ của một cơ quan chính phủ, việc tiến tới thực hiện công nghệ này phải đi kèm với cơ sở hạ tầng phù hợp, có sẵn cơ sở dữ liệu và quy định, đặc biệt là trong các vấn đề về quyền tự quyết và quyền riêng tư. Cũng cần phải có sự chuẩn bị kỹ lưỡng về nguồn nhân lực để đương đầu với những thách thức của thị trường lao động do thời đại của những cỗ máy thông minh có tên là ĐiênAAonon Aharon, Giám đốc điều hành, Cơ quan Sáng tạo Israel
Một sự thật là tiếng nói ở rất xa so với trước khi nó trở thành một công cụ tương tác dựa trên AI đáng tin cậy và năm 2020 sẽ không phải là năm chúng ta đạt đến đích đó. Ngay cả một số giải pháp giọng nói dựa trên AI tiên tiến nhất cũng chỉ phù hợp với một số ứng dụng nhất định, đấu tranh bên ngoài môi trường được kiểm soát và phải vượt qua mức độ cao hơn, hoặc có thể sâu hơn, yếu tố thung lũng kỳ lạ đi kèm với tương tác giữa người với máy nói. Giọng nói sẽ trở nên tốt hơn, chúng tôi sẽ tìm các ứng dụng phù hợp để triển khai nó và chúng tôi sẽ quen với việc sử dụng nó, nhưng đến năm 2020, nó chưa sẵn sàng và thu hẹp vì vậy đừng bỏ tất cả trứng của bạn vào giỏ đó. Giám đốc cấp cao, Công nghệ gắn kết khách hàng, LogMeIn
“Các nhà bán lẻ sẽ ngày càng chuyển sang AI như là nguồn hiểu biết tiếp thị chính của họ trái ngược với các cuộc khảo sát và nghiên cứu. Tuy nhiên, nhiều nhà bán lẻ vẫn sẽ đấu tranh để biến những hiểu biết có nguồn gốc từ AI thành quy tắc kinh doanh có thể hành động để định giá, chuỗi cung ứng và bán hàng. ngày càng trở nên chính thống, nhưng không phải tất cả các công ty đều nhận ra rằng sử dụng công nghệ AI để phân tích dữ liệu chỉ là bước đầu tiên trong một quá trình chuyển đổi thực sự lớn hơn “.GGGorgorges Bory, Giám đốc điều hành, ActiveViam
“Vào năm 2020, từ một số nơi trên thế giới, chúng ta sẽ bắt đầu thấy AI được chế tạo để giải quyết các vấn đề khó khăn, có ý nghĩa; AI được xây dựng để giúp con người chúng ta làm những gì chúng ta không thể, trái ngược với việc cố gắng bắt chước khả năng của chúng ta. ‘ ‘là những gì chúng ta gọi đây là AI Tiết Đằng , Radhika Dirks, CEO, XLabs
Với AI thực sự đã tự đào sâu vào các con chip, một kỷ nguyên hoàn toàn mới của điện toán tại nguồn đang được trao quyền và chúng ta chỉ mới bắt đầu. Các chip AI đã cải thiện khả năng của phương tiện để xử lý dữ liệu trực quan hiệu quả hơn, mở đường cho các phương tiện tự trị trong tương lai. Đối với các thành phố thông minh, chip AI sẽ hỗ trợ các nhiệm vụ quan trọng như giám sát giao thông thời gian thực, xác định vị trí người mất tích và tìm kiếm phương tiện bị đánh cắp. Đối với nhà thông minh, chip sẽ đảm bảo sự riêng tư và độ tin cậy cao hơn bằng cách xử lý dữ liệu tại nguồn. Nhu cầu về các công nghệ mới này sẽ tạo tiền đề cho nhiều ứng dụng và trường hợp sử dụng mới, thúc đẩy hoạt động của các sản phẩm thế hệ tiếp theo và hoàn thiện nhu cầu sản phẩm. Một kỷ nguyên mới của chip AI có nghĩa là một thời đại mới của công nghệ, nhà cung cấp, người sáng lập và giám đốc điều hành, Hailo
“Chúng ta sẽ bắt đầu thấy một số bước đột phá đáng kể và một số thay đổi biến đổi thực sự trong năm 2020. Để một mức độ chưa từng thấy cho đến nay, AI và ML sẽ, có thể nói, xuất hiện từ phòng thí nghiệm và thâm nhập vào cuộc sống của bạn. Một cuộc suy thoái, nếu có một vào năm 2020, sẽ đẩy nhanh tác động AI / ML sắp tới này. Đó là bởi vì rất nhiều nỗ lực mà AI và ML đã tập trung vào tự động hóa và xây dựng hiệu quả trong cách con người làm việc, LÊNHPeter Guagenti, CMO, MemQuery
Các nhóm nền tảng Hadoop của ngày hôm qua là các nhóm AI / phân tích ngày nay. Những gì từng là mô hình thống kê bây giờ đã hội tụ với khoa machine learning tính và đã trở thành AI và machine learning. Vì vậy, các nhóm dữ liệu, phân tích và AI không thể bị loại bỏ khỏi nhau nữa. Trên thực tế, họ cần hợp tác và làm việc cùng nhau để lấy được giá trị từ cùng một dữ liệu mà tất cả họ sử dụng. Vào năm 2020, chúng ta sẽ thấy nhiều tổ chức xây dựng các đội chuyên dụng xung quanh ngăn xếp dữ liệu, đó là ThayHaoyuan Li, Người sáng lập và CTO, Alluxio
Machine learning và trí tuệ nhân tạo sẽ cung cấp tiết kiệm chi phí thông qua hiệu quả đám mây lớn hơn. Để đạt được điều này sẽ đòi hỏi môi trường hoặc ứng dụng phải hiểu khi nào nó cần nhiều tài nguyên hơn và sau đó tự động nhân rộng các tài nguyên đó để đáp ứng nhu cầu gia tăng. Ngược lại, công nghệ sẽ cần phải hiểu khi các tài nguyên cụ thể không còn cần thiết và tắt chúng một cách an toàn để giảm thiểu chi phí KẾT NỐI, Frank Jablonski, VP, Tiếp thị toàn cầu, SIOS Technology
Những tiến bộ mới trong đồ thị doanh nghiệp và machine learning sẽ cho phép nhận dạng nội dung và đề xuất nội dung, giúp nhân viên thông tin đối phó với thông tin ngổn ngang. AI sẽ giúp biến đổi nơi làm việc kỹ thuật số bằng cách tăng cường và tập trung nỗ lực của con người và giảm gánh nặng nhận thức bằng cách cung cấp thông tin dựa trên bối cảnh hiện tại của người dùng, siêu thị, đồng sáng lập và CEO, harmon.ie
Vào năm 2020, AI sẽ cải thiện đáng kể trải nghiệm của nhân viên (EX). Khả năng tự động và thu thập dữ liệu ngay lập tức từ nhiều kênh, phân tích dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động sẽ cho phép các đại lý hỗ trợ giải quyết nhanh chóng, dễ dàng và chính xác các câu hỏi của khách hàng và đưa ra giải quyết vấn đề rất thỏa đáng, ngay lập tức, người sáng lập và giám đốc điều hành, UJET
Vì các ngành công nghiệp chuỗi cung ứng trong lịch sử đã chậm chấp nhận khi nói đến số hóa, đơn giản là không có đủ dữ liệu được thu thập cho các thuật toán AI / ML để đưa ra các đề xuất đáng tin cậy. Khi chúng ta bắt đầu thấy một chuỗi cung ứng hiện đại hơn xuất hiện vào năm 2020, các thuật toán AI và ML sẽ cho phép một cái nhìn 30.000 feet về chuỗi cung ứng và cung cấp những hiểu biết có giá trị để giảm bớt các quy trình tẻ nhạt trước đây như chuyển hướng sản phẩm, đối tác mới và nhà cung cấp trên tàu, hủy đơn hàng , cung cấp quá mức và nhiều hơn nữa”-Jorge Rodriguez, SVP của phát triển sản phẩm, Cleo
Các doanh nghiệp cũng cuối cùng sẽ chuyển sang triển khai các mô hình AI phức tạp trong sản xuất ở quy mô. Cho đến nay, hầu hết các ứng dụng AI đều là thử nghiệm (nghĩa là không sản xuất) hoặc mô hình đề xuất / dự đoán / hồi quy đơn giản hoặc chúng được áp dụng cho các vấn đề nhỏ hơn. Vào năm 2020, chúng ta sẽ chứng kiến nhiều doanh nghiệp mạnh dạn hơn với tham vọng AI của họ và yêu cầu các nhà cung cấp của họ hỗ trợ các triển khai lớn, Sudhir Jha, Senior Vice President and Head of Brighterion, Mastercard
Khi khối lượng dữ liệu tiếp tục bùng nổ, một trong những thách thức chính là làm thế nào để có được giá trị chiến lược đầy đủ của dữ liệu này. Object storage sẽ là công cụ giúp xử lý khối lượng công việc AI và ML vào năm 2020 vì kiến trúc lưu trữ mới hơn này tận dụng siêu dữ liệu theo cách lưu trữ file truyền thống không phải là virutJon Toor, CMO, Cloudian
Vào năm 2020, AI sẽ giúp thu hẹp khoảng cách về khả năng thương mại mà nhiều doanh nghiệp nhỏ với nguồn lực hạn chế phải đối mặt. Với AI, các doanh nghiệp nhỏ có thể quản lý cửa hàng của mình một cách liền mạch và hiệu quả, bằng cách tự động hóa các quy trình làm việc (như quản lý nhân viên, quản trị dịch vụ CNTT hoặc quản lý quy định tuân thủ) và cho phép quản lý phân phối và phân phối tốt hơn. Các chatbot và trợ lý ảo dựa trên AI tiếp tục hợp lý hóa các giao dịch kinh doanh và tăng hiệu quả hoạt động, đồng thời cung cấp trải nghiệm khách hàng tối ưu trên đường truyền trực tuyến, Kỹ sư thương mại, Yahoo Small Business
“Vào năm 2020, AI sẽ trở nên dễ tiếp cận hơn đối với các SEO phi kỹ thuật. Từ việc tự động hóa các mô tả meta, đến tự động hóa các tiêu đề hoặc chuyển hướng, công nghệ sẽ thấm vào các nhiệm vụ hàng ngày thường tốn thời gian nhưng cần thiết. Thay vào đó, họ không sợ những gì mới, thay vào đó họ nên giữ nhịp đập cho sự đổi mới của ngành và liên kết chặt chẽ hơn với lĩnh vực khoa học dữ liệu bất cứ khi nào có thể “- Britney Muller, chuyên gia SEO cao cấp , Moz
Ví dụ, chúng tôi sẽ bắt đầu thấy những người bạn đồng hành kỹ thuật số cụ thể trong miền sẽ giúp chúng tôi hoàn thành nhiệm vụ và sử dụng công nghệ tốt hơn, ví dụ, một người lái xe chủ động sẽ giúp chúng tôi làm việc công nghệ trong xe hơi, trở thành người lái xe an toàn hơn và dự đoán nhu cầu của chúng tôi trong quá trình lái xe ngay lập tức lăng mộDafna Presler, VP Marketing, trực giác Robotics
“ Hội nhập 5G, IOT và khả năng liên quan đến kết nối phân phối và đa dạng nguồn dữ liệu vào một ‘hệ thống thông tin tình báo’ sẽ thúc đẩy cơ hội AI rất lớn trong tiêu dùng và quản lý nội dung, tối ưu hóa mạng và hội nhập của một số bùng nổ của nguồn dữ liệu cảm biến dựa trên. Quy định dữ liệu người tiêu dùng, công nghệ cũ và mức độ tương tác với người tiêu dùng thông thạo công nghệ sẽ đánh giá việc áp dụng. Telco và Giải trí và Năng lượng có những rào cản khá thấp trong các lĩnh vực này và có những xu hướng bổ sung đang giúp AI áp dụng Bẻ khóa, đối tác toàn cầu, Tự động hóa và AI, Infosys Consulting
Vào năm 2025, ‘thời gian thực’ sẽ không đủ tốt. Ngành công nghiệp sẽ cần AI để vượt ra ngoài thời gian thực để trở thành dự đoán. Chúng ta sẽ cần phải tiến thêm một bước nữa để thực sự dự đoán những gì sắp xảy ra trước khi nó xảy ra như một nhà khí tượng học dự đoán thời tiết. Các bộ dữ liệu chính xác lớn có thể cung cấp bối cảnh và làm nổi bật các mẫu mới nổi, tiết lộ mức độ xác suất. Với một chút trợ giúp từ AI, dự đoán sẽ nằm trong tầm tay của EDLTim Armandpour, SVP of Engineering, PagerDuty
Vào năm 2020, chúng ta sẽ chứng kiến nhiều hơn một sự thay đổi từ lấy người dân làm trung tâm sang lấy dữ liệu, đưa ra quyết định tự động, thúc đẩy các phân tích dự đoán và phân tích, bao gồm cả AI. Điều này sẽ yêu cầu các ngành công nghiệp sử dụng công nghệ và phân tích tốt hơn trong chuỗi cung ứng của họ để đáp ứng nhu cầu của khách hàng đối với các sản phẩm và dịch vụ phù hợp. Với điều này sẽ nhấn mạnh hơn vào sự cần thiết phải bổ sung lực lượng lao động và tân trang cơ sở hạ tầng dữ liệu. Chúng tôi đã thấy nhu cầu ngày càng tăng đối với các khóa học và chứng chỉ phát triển chuyên nghiệp vượt xa các chương trình cấp bằng 4 năm không chuyên nghiệp trong chuỗi cung ứng như là một cách để duy trì liên quan đến nhau trong trò chơi trực tuyến (ASCM) , Giám đốc điều hành, Hiệp hội quản lý chuỗi cung ứng (ASCM)
“Xử lý cạnh với AI tạo ra trải nghiệm IoT tốt hơn. Các nhà sản xuất thiết bị IoT biết lợi ích của xử lý dựa trên cạnh, nhưng cho đến nay, nhiều thách thức về chi phí, hiệu suất và bảo mật đã khiến việc triển khai trong các sản phẩm và hệ thống tiêu dùng trở nên không thực tế Sự thay đổi trong việc sử dụng nhiều hơn xử lý cạnh kết hợp với kết nối đám mây đã bắt đầu một cách nghiêm túc và sẽ tiếp tục phát triển vào năm 2020. Từ góc độ người tiêu dùng, xu hướng này sẽ dẫn đến trải nghiệm IoT nhanh hơn, đáng tin cậy hơn và riêng tư hơn “. Woston, CTO, Synaptics
“Vào năm 2020, các doanh nghiệp muốn đạt được tầm nhìn đầy đủ vào môi trường CNTT lai của họ sẽ yêu cầu các giải pháp dựa trên AIOps tích hợp giám sát cơ sở hạ tầng, tự động hóa khối lượng công việc và lập kế hoạch năng lực vào một nền tảng. Như vậy, các nhà cung cấp không áp dụng mô hình dịch vụ và doanh nghiệp AIOps Những người không đầu tư vào khả năng hiển thị cơ sở hạ tầng từ đầu đến cuối sẽ không thể cung cấp theo yêu cầu của khách hàng và hiệu suất của SLAs Hồi tínhPhilippe Vincent, CEO, Virtana
Vào năm 2020, chúng ta sẽ bắt đầu thấy các nền tảng Quản lý nội dung doanh nghiệp (ECM) truyền thống bắt đầu tập trung vào các dịch vụ cộng tác để cho phép truy cập nội dung cho cả đối tác kinh doanh bên trong và bên ngoài. Mặc dù các nhà cung cấp ECM theo truyền thống tập trung vào việc cung cấp kho lưu trữ dữ liệu và tự động hóa cho đối tượng được chỉ định (giám đốc điều hành doanh nghiệp, khách hàng, v.v.), trong năm tới, chúng ta sẽ chứng kiến sự thay đổi lớn trong đầu tư vào AI và machine learning để cải thiện trực quan hóa công việc. GianThomas Phelps, VP, Chiến lược công ty và CIO, Laserfiche
Trong điều kiện thời tiết khắc nghiệt của năm ngoái và với biến đổi khí hậu hiện ra, nông dân và nhà nông học đang phải đối mặt với một số thách thức ghê gớm. Khi ngành nông nghiệp nắm lấy các giải pháp quản lý kỹ thuật số, AI sẽ hợp lý hóa toàn bộ quá trình, từ thu thập hình ảnh đến cung cấp những hiểu biết có thể hành động, cải thiện độ chính xác và giảm lỗi của con người. Tích hợp AI vào nông nghiệp sẽ củng cố kiến thức và kiến thức của nông dân bằng cách cung cấp cho họ những hiểu biết có giá trị và hiểu biết sâu sắc hơn về các lĩnh vực của họ. Cuộc cách mạng kỹ thuật số của nông nghiệp sẽ giúp nông dân và các đối tác nông học của họ dễ dàng phát triển các giải pháp hơn nữa để chống lại tác động của biến đổi khí hậu, thành công, trò chơi, đồng sáng lập và CEO, Taranis
Vai trò của AI AI trong không gian thanh toán không chỉ là phương tiện cho khoa học dữ liệu và công nghệ phòng chống gian lận thanh toán mạnh mẽ hơn. Khi các quy định tài chính phát triển để đáp ứng nhu cầu mới của bối cảnh thanh toán toàn cầu, chúng ta sẽ thấy AI đóng vai trò không thể thiếu trong việc đảm bảo sự tuân thủ của người bán và trải nghiệm khách hàng liền mạch. Trong những năm tới, AI sẽ cho phép các doanh nghiệp để hoạt động tinh giản, phục vụ khách hàng và lần lượt tốt hơn, tạo ra sự phát triển theo cấp số nhân về kinh tế và văn hóa”-Igal Rotem, Giám đốc điều hành, Credorax
Trong những năm tới, các công ty nên tập trung ít hơn vào việc công nghệ có thể thay thế các công việc truyền thống và nhiều hơn về cách AI và chuyên môn của con người có thể bổ sung cho nhau. Chúng tôi tin tưởng mạnh mẽ vào sự kết hợp giữa AI và chuyên môn của con người, chúng tôi gọi đó là khoa học và nghệ thuật. Tech sẽ luôn có thể làm mọi việc nhanh hơn con người. Nhưng cũng có những lĩnh vực mà công nghệ sẽ không bao giờ thay thế con người. Các cuộc đàm phán, ví dụ, đòi hỏi trực giác, sự tự tin và kinh nghiệm thực hiện thỏa thuận mà máy tính không thể sao chép. Niềm tin của chúng tôi là chúng tôi sẽ cần tiếp tục nỗ lực tìm kiếm sự cân bằng hoàn hảo giữa khoa học và nghệ thuật vào năm 2020, EDL ZipGuy Zipori, Đồng sáng lập và CEO, Skyline AI
Giờ đây, việc lập chỉ mục và phân tích trong cơ sở dữ liệu trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết và chúng tôi có các công cụ để đảm bảo dữ liệu có thể được chuyển đến đúng nơi. Sự huyền bí của dữ liệu không còn nữa: sự hợp nhất và sự sụp đổ nhanh chóng của các nhà phân phối Hadoop vào năm 2019 là một tín hiệu của sự thay đổi này. Vùng lấy nét tiếp theo sẽ được phân phối rất rộng hoặc ‘dữ liệu rộng’. Các định dạng dữ liệu ngày càng trở nên đa dạng và phân mảnh hơn và kết quả là các loại cơ sở dữ liệu khác nhau phù hợp với các hương vị dữ liệu khác nhau đã tăng hơn gấp đôi so với quyết địnhDan Sommer, Giám đốc cấp cao, Trưởng nhóm tình báo thị trường toàn cầu, Qlik
Nhiều giải pháp AI ngày nay cố gắng chuyển đổi dữ liệu người dùng thành tiền quảng cáo. Trong bối cảnh tăng trưởng nhanh chóng của AI, tôi hy vọng vào năm 2020 sẽ thấy nhiều người dùng đưa ra câu hỏi sau: làm thế nào các giải pháp AI tương tự này có thể hoạt động cho tôi hàng ngày, trái ngược với hoạt động của tôi . Chỉ riêng câu hỏi này sẽ đẩy AI vào những nơi chúng ta coi ngày nay là bất khả xâm phạm, cho dù đó là nuôi dạy con cái, các mối quan hệ, giáo dục, v.v. Trên một lưu ý tích cực, điều này có nghĩa là các công cụ AI sẽ cho phép cá nhân hóa và liên lạc cá nhân nhiều hơn. Tuy nhiên, các công ty tạo ra các ứng dụng AI này phải ưu tiên bảo vệ dữ liệu cá nhân mà họ thu thập, có thể là bá giới, người đồng sáng lập và CEO, Jiminy , Jiminy
Phần mềm Chúng tôi sẽ thấy sự trỗi dậy của các Cán bộ Đạo đức Kỹ thuật số, những người sẽ chịu trách nhiệm triển khai các khuôn khổ đạo đức để đưa ra quyết định. Điều này bao gồm bảo mật, thiên vị, mục đích sử dụng và quản trị tích hợp Giáo dục Sùngmava Srivastava, Giám đốc kỹ thuật số, Genpact
Tuy nhiên, trái ngược với việc là một nguyên nhân gây mất an toàn trong công việc vào năm 2020, trí tuệ nhân tạo sẽ chứng tỏ là một công cụ quan trọng để cải thiện sự nghiệp. Thông qua AI, các nhà tuyển dụng sẽ có thể cung cấp các cơ hội nâng cao cho nhân viên của họ và tạo điều kiện cho sự đa dạng của trải nghiệm mà họ mong muốn. Nhờ có AI, nhân viên sẽ có thể mở rộng và nâng cao bộ kỹ năng của họ và đảm bảo họ có liên quan trong một thị trường phát triển nhanh chóng. Trách nhiệm, đặc biệt là liên quan đến việc giải thích kết quả và phòng ngừa thiên vị, sẽ tiếp tục song hành với sự phát triển của AI, ĐiênAmichai Schreiber, Đồng sáng lập và CTO, InternalMobility của Gloat
Có một sự thay đổi cơ bản xảy ra trong ngành bảo hiểm: các nhà mạng biết rằng họ cần cải thiện đáng kể trải nghiệm của khách hàng và đảm bảo rằng các sản phẩm của họ có liên quan và được cá nhân hóa. AI sẽ được nhiều người sử dụng vào năm 2020 để đạt được những mục tiêu này và AI sẽ rất quan trọng để hiện đại hóa trải nghiệm bảo lãnh phát hành. AI cho phép các công ty bảo hiểm sử dụng tốt hơn các kho dữ liệu theo ý của họ để hưởng lợi từ những hiểu biết quan trọng của khách hàng nhằm tối đa hóa dịch vụ và sản phẩm của họ. Điều này mang lại kết quả là khách hàng hài lòng và một doanh nghiệp hiệu quả hơn, Tiết kiệm, nghệ thuật Cohen-Ifrah, CMO và Trưởng phòng truyền thông doanh nghiệp, Sapiens
Machine learning và mạng lưới thần kinh là cơ bắp đằng sau những đổi mới của AI đang gây bão trên toàn thế giới. Trong 3 năm qua, chúng tôi đã chứng kiến sự thay đổi dứt khoát trên nền tảng Udemy sang các khóa học về AI và khoa học dữ liệu, khi các doanh nghiệp cố gắng giải quyết các lỗ hổng kiến thức của họ. Với nhu cầu ngày càng tăng đối với các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia AI, chúng tôi dự đoán sự tăng trưởng liên tục của cái mà chúng tôi gọi là Học viện Khả năng. Các học viện năng lực là các sáng kiến đào tạo chuyên sâu để phát triển và duy trì các khả năng kỹ năng hỗ trợ các chiến lược kinh doanh cụ thể và các lĩnh vực chức năng”, ShShShelley Osborne, VP of Learning, Udemy
Năm 2020, việc triển khai AI và machine learning trong thế giới thực sẽ phát triển, đặc biệt là trong ngành tài chính ngân hàng. Các tổ chức thực hiện các giải pháp AI sẽ có thể tăng tốc và cải thiện các quy trình tài chính và ngân quỹ. Cụ thể, chúng ta sẽ thấy việc triển khai các chatbot thông minh sẽ trả lời các câu hỏi của khách hàng và nhà cung cấp cũng như các đại lý phần mềm thông minh để thu thập hóa đơn, ứng dụng tiền mặt, xử lý ngoại lệ hoặc tranh chấp, tính toán rủi ro tín dụng của khách hàng và phát hiện gian lận. và sản phẩm, Serrala
Sự đồng cảm trong cuộc đối thoại máy móc sẽ trở nên rất quan trọng. Việc nhận trợ lý giọng nói sẽ được cải thiện ồ ạt nếu bạn có được mức độ đồng cảm trong cuộc đối thoại máy đó. Alexa và những người chơi khác có thể sẽ trở nên tình cảm hơn và phát hiện ra những điều như sự thất vọng trong phản ứng của người dùng. Đây sẽ là một sự cải tiến đáng kể trong năm 2020 và xa hơn nữa, đó là Reisinger, doanh nghiệp lớn SVP, Jabra
Năm 2020 sẽ tập trung nhiều hơn vào AI có thể giải thích, để giảm bất kỳ sự thiên vị nào trong các dự đoán. Các nhà khoa học dữ liệu sẽ trở thành một phần không thể thiếu của các nhóm sản phẩm và hợp tác chặt chẽ với họ để tạo ra cách tiếp cận dữ liệu đầu tiên để phát triển ứng dụng, thay vì tập trung vào việc hiểu ý nghĩa của dữ liệu được tạo ra bởi các ứng dụng Trực diệnSanjay Jupudi, Chủ tịch, Qentelli
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) kết hợp với AI sẽ ngày càng đưa ra các quyết định có thể khó hiểu đối với các nhà quan sát con người, cho dù bằng cách phân tích dữ liệu chứng khoán để đưa ra quyết định đầu tư, hoặc phân tích hàng núi phương tiện truyền thông xã hội không có cấu trúc để phân tích tình cảm rộng rãi về thương hiệu hoặc trí thông minh cụ thể nhắm vào ai để nhắm mục tiêu cho sản phẩm nào. Nhưng, đào tạo là tất cả. Rất nhiều thuật toán này đang được đào tạo về các thực hành hiện tại của con người vốn đã thiên vị và có vấn đề. Sẽ là ngây thơ khi cho rằng chúng ta có thể loại bỏ điều đó khỏi các thuật toán NLP ngay từ đầu Điên MạnhEric Sammer, Kỹ sư xuất sắc, Splunk
Vào năm 2020, các tổ chức chăm sóc sức khỏe sẽ tận dụng AI để hỗ trợ nhân viên y tế trong việc cung cấp cho bệnh nhân các tiên lượng có thể về các triệu chứng của họ. Phát triển các công cụ AI có thể được dịch từ hệ thống y tế này sang hệ thống y tế khác sẽ có một số phức tạp, nhưng một khi ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe cho phép AI trở nên có khả năng mở rộng hơn, các giải pháp sẽ được định vị tốt hơn để vượt ra ngoài chuyên khoa của khoa hoặc bệnh viện. VanderMey, CIO, OST
“Khi nhiều công ty đặt ra để giải quyết các vấn đề liên quan đến mối quan hệ giữa sự vật, địa điểm và con người, công nghệ đồ thị sẽ trở nên phổ biến hơn trong các doanh nghiệp. Vấn đề đối với đồ thị vào năm 2020 là sự thiếu hiểu biết về công nghệ và kết quả là Sự thiếu hụt tài năng với các kỹ năng biểu đồ cụ thể. Suy nghĩ về các vấn đề với tư duy ‘mối quan hệ đầu tiên’ sẽ giúp việc áp dụng biểu đồ thành công thành công. Trực tiếpPatrick McFadin, VP quan hệ nhà phát triển, DataStax
“Việc sử dụng giọng nói sẽ tiếp tục bùng nổ, nhưng không phải theo cách bạn nghĩ. Các trợ lý như Alexa và Siri đã phần nào đứng đầu như một trải nghiệm độc lập xung quanh những thứ như âm nhạc, podcast và thời tiết. Bước đột phá sẽ là cách chính mà chúng ta sử dụng giọng nói sẽ trong ứng dụng của chúng tôi, nói cho ứng dụng của chúng tôi biết phải làm gì, ví dụ như đặt bữa tối, mua vé xem phim hoặc nghiên cứu sản phẩm. Mọi ứng dụng sẽ phải được thiết kế lại để trở thành giọng nói đầu tiên, giống như tất cả chúng ta đã trở thành điện thoại di động trước một thập kỷ trước Giáo sư, Giám đốc điều hành, WillowTree
Vào năm 2020, các mô hình machine learning có thể vượt ra ngoài khả năng phân tích truyền thống và cải thiện đáng kể chức năng dự đoán và ROI tổng thể. Với AI tiên tiến, phần mềm có thể chủ động giao tiếp với các luồng dữ liệu trực tiếp và phục vụ cho trí thông minh tại hoặc gần nguồn, dẫn đến tăng năng suất, hiệu quả và tiết kiệm chi phí, Tiết TiếtSenthil Kumar, VP Kỹ thuật phần mềm, FogHorn
Internet Internet của vạn vật (IoT), thông qua các dịch vụ như Echo và Siri, đã được dân chủ hóa và phổ biến cho người tiêu dùng trong nhà. Vào năm 2020, IoT sẽ được dân chủ hóa tại nơi làm việc với sự ra đời của công nghệ plug-and-play giá cả phải chăng, giúp cải thiện trải nghiệm và năng suất của người dùng trong các cuộc họp. AI sẽ rất quan trọng cho quá trình này”-Oded Gal, CPO, zoom video Truyền thông
GDPR và CCPA là khởi đầu tốt trong việc điều chỉnh dữ liệu, nhưng các công ty giải pháp dữ liệu và AI tốt nhất sẽ vượt xa các hướng dẫn đó và hứa rằng mọi dữ liệu của người dùng họ thu thập sẽ được sử dụng để trực tiếp mang lại lợi ích cho những người dùng đó. Các tổ chức có thể thực hiện lời hứa đó sẽ cung cấp các giải pháp AI và dữ liệu thu thập dữ liệu về hành vi và bối cảnh của người dùng, tương quan hành động của người dùng với kết quả tốt nhất, sau đó dạy cho người dùng cách thực hành tốt nhất và họ sẽ tinh chỉnh các thực tiễn đó với mỗi người dùng Kiêu vụJake Saper, Đối tác, Vốn mới nổi
Vào năm 2020, AI sẽ đóng vai trò lớn hơn nhiều trong việc thúc đẩy đối thoại hai chiều với dữ liệu. AI thực hiện công việc nặng nhọc, đi sâu vào dữ liệu và khám phá những hiểu biết sâu sắc (những điều mà các đội thậm chí không biết để tìm kiếm ở nơi đầu tiên). Theo thời gian, AI có thể tìm hiểu những gì mang lại lợi ích cho người dùng cuối và phục vụ tìm kiếm phù hợp. Nó tiếp tục một sự hài hòa có thể tồn tại giữa con người và máy móc, tập hợp những điểm mạnh của sự sáng tạo và bối cảnh của con người, với sức mạnh và quy mô của máy móc. AI có thể lấp đầy một khoảng trống tài nguyên, với tư cách là trợ lý ‘luôn luôn sẵn sàng’, giải phóng các nhóm cho các nhiệm vụ sáng tạo và có giá trị cao hơn, CHUYỆNJohn Bates, Giám đốc quản lý sản phẩm, Adobe Analytics
“ Với sự trỗi dậy của tự động hóa để thực hiện ngày để chức năng kinh doanh ngày, tận dụng AI nâng cao khả năng của con người sẽ tiếp tục là một sự cân bằng tinh tế. Dù được sử dụng để tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại (dữ liệu chuẩn bị, vv) hoặc đường ống kết nối thông qua thông tin theo ngữ cảnh từ bạn và đồng nghiệp của bạn, AI sẽ bắt đầu thâm nhập vào mọi lĩnh vực của chức năng kinh doanh”-Laurent cô dâu, CTO và COO, Talend
Vào năm 2020, Thử nghiệm Turing được thông qua một cách dứt khoát, và sự kết hợp mạnh mẽ giữa các video sâu và các chatbot trò chuyện mang lại sự vênh vang lớn như AI của con người. Những AI nhân từ này tiến vào dịch vụ khách hàng, mua sắm và chăm sóc sức khỏe. Họ có một bước ngoặt đen tối hơn đối với phương tiện truyền thông xã hội, an ninh đen và các chiến dịch chính trị. Cuối cùng, chúng tôi không biết sự khác biệt giữa con người hành động giả và giả mạo con người”-Nick Caldwell, Giám đốc sản phẩm, Looker
“Vào năm 2020, các công ty sẽ nhận ra rằng họ đang hạn chế sự hiểu biết về hành vi của khách hàng bằng cách chỉ xem xét việc ra quyết định hợp lý được kích hoạt bởi công nghệ dựa trên thực tế dựa trên AI. Điều còn thiếu là con người, cốt lõi của việc ra quyết định là cảm xúc. về phía trước, các công ty phải học cách cân bằng việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo với Nhân loại nhân tạo, điều này giải thích cho các trình điều khiển cảm xúc và đôi khi không hợp lý đằng sau việc ra quyết định của con người. Các công ty sẽ tìm ra cách sử dụng AI hợp lệ và có giá trị trong lý do dựa trên thực tế, và sự cần thiết phải cân bằng điều này với việc tạo ra các mối liên kết cảm xúc thông qua các tương tác của con người “.ModMatt Matsui, Giám đốc sản phẩm, Calabrio
100% AI đang thúc đẩy sự thay đổi mô hình trong phần mềm và rộng hơn là cách các doanh nghiệp trong các ngành công nghiệp cung cấp trải nghiệm kỹ thuật số. Hướng đến năm 2020 và hơn thế nữa, các công ty sẽ trở nên có tư duy tiến bộ hơn bằng cách thiết kế trải nghiệm của khách hàng với tư duy ‘đầu tiên là AI’ vượt ra ngoài việc tự động hóa các công cụ cho các nhiệm vụ cụ thể hoặc thêm các tính năng ‘thông minh’ vào phần mềm truyền thống, mà tận dụng AI như một đối tác giải quyết vấn đề Giáo dục trực tiếp, Phó chủ tịch kỹ thuật, Adobe Sensei
Chúng tôi hy vọng sẽ thấy việc sử dụng AI tăng tốc vào năm 2020, khi các công ty ngày càng sử dụng dữ liệu họ thu thập để xây dựng và triển khai các mô hình AI cung cấp năng lượng cho các dịch vụ mới và tạo ra những hiểu biết kinh doanh mới. Nếu họ hy vọng giữ cho các công ty này hài lòng, các trung tâm dữ liệu cần đáp ứng, không chỉ với các mạng và máy chủ nhanh hơn trong các trung tâm dữ liệu cốt lõi của họ, mà cả các trung tâm dữ liệu cạnh cho phép triển khai các mô hình AI gần hơn với người dùng cuối. Vào năm 2020, chúng tôi hy vọng chủ sở hữu và nhà điều hành trung tâm dữ liệu sẽ ngày càng tập trung vào cách họ có thể cung cấp hiệu suất mà khách hàng của họ cần cho các dịch vụ đám mây hỗ trợ AI, CHUYỆNJohn Schmidt, VP, Cloud Hyperscale Solutions, CommScope
Vào năm 2020, việc tập trung vào phân tích sẽ được thúc đẩy bởi áp lực tuân thủ và quy định gia tăng, rủi ro từ vi phạm dữ liệu và ransomware và nhu cầu phân loại dữ liệu chính xác cho các dự án Trí tuệ nhân tạo và Machine learning. Không có dữ liệu giá trị ‘sạch’, các dự án AI và ML đó sẽ vấp ngã. Tôi hy vọng sẽ có nhiều doanh nghiệp đạt được điểm này trong ‘sự trưởng thành dữ liệu’ của họ, nơi các dự án phân tích được ưu tiên hàng đầu – Matt Tyrer, Nhà truyền giáo công nghệ, Commvault
Tiềm năng tiềm năng lớn nhất đối với AI không phải là trí thông minh ‘nhân tạo’ mà là ‘tăng cường’. Làm thế nào chúng ta có thể thiết kế và làm cho trí thông minh của máy có thể truy cập để nó có thể giúp chúng ta đưa ra quyết định và hành động tối ưu? Khi chúng ta cho trí tuệ nhân tạo ngồi vào bàn với những người đa dạng khác, chúng ta sẽ tăng hiệu suất của đội. Chúng ta chỉ mới bắt đầu khám phá tiềm năng của trí thông minh tăng cường – Loni Stark, Giám đốc cấp cao, Nội dung & Thương mại, Adobe
Năm 2020 sẽ về cuối cùng tạo ra trải nghiệm trong cuộc họp thích ứng như trải nghiệm trước cuộc gọi. Đối với người dùng, điều đó có nghĩa là đảm bảo đúng người lấy đúng trọng tâm, người dùng luôn có thông tin phù hợp trước mặt họ vào đúng thời điểm và mọi người đều có thể đưa ra quyết định năng động hơn nhanh hơn. Từ góc độ cơ sở hạ tầng, điều đó có nghĩa là thu thập thông tin trên vô số hệ thống và áp dụng nó vào nhu cầu trong tương lai bằng cách tận dụng AI để điều chỉnh dựa trên hành vi dự đoán, CHUYỆNJordan Owens, VP của kiến trúc, Pexip
Những gì thế giới đang gọi AI ngày nay sẽ phân chia thành một số lĩnh vực vào năm 2020, mà một người nào đó trong tiếp thị chắc chắn sẽ tạo ra những cái tên sáng giá hơn cho. Chúng bao gồm: Tự động hóa quá trình robot (RPA); kỹ thuật tính năng tự động và lựa chọn; nhận thức AI, đó là tự động hóa và sàng lọc nhận thức vật lý; và phân bổ nguồn lực AI, sự kết hợp của các công nghệ tối ưu hóa để cảm nhận và đáp ứng các nhu cầu trong thời gian thực, thời gian thời gian thực, Trưởng nhóm thực hành, Tư vấn thông minh công nghiệp, Teradata
“Đối với Trí tuệ nhân tạo, chỉ vì dữ liệu tồn tại trong một tổ chức không có nghĩa là dữ liệu ở dạng có thể chuyển nhượng được. 2020 là năm mà các doanh nghiệp sẽ bắt đầu hiểu rằng dữ liệu của họ không sẵn sàng cho AI, kết xuất doanh nghiệp của họ xử lý không hiệu quả, không hiệu quả hoặc không chính xác “, điều đó, CEO, Soft Robotics
Một sự mở rộng lớn cho Internet vạn vật và xu hướng ngày càng tăng của thiết bị phần mềm sẽ tập trung gia tăng vào dữ liệu chuỗi thời gian vào năm 2020. Xe hơi thông minh và máy kết nối internet đang bắt đầu tạo ra khối lượng lớn dữ liệu được đóng dấu thời gian mà các công ty cần thu thập và phân tích, trong khi các chiến lược đo lường và giám sát phần mềm mới đã tạo ra các bản ghi lớn các sự kiện cần xử lý tương tự. Những xu hướng này chiếm phần lớn nhất trong tăng trưởng dữ liệu hiện nay và dữ liệu từ các nguồn này luôn có yếu tố cốt lõi là thời gian rất quan trọng đối với bất kỳ phân tích có ý nghĩa nào. Nhiều doanh nghiệp sẽ nhận ra rằng họ cần một chiến lược cụ thể cho dữ liệu chuỗi thời gian để lượm lặt toàn bộ giá trị tiềm năng kinh doanh của mình LÊNHEvan Kaplan, CEO, InfluxData
Phần mềm AI AI bị đánh giá thấp và quá cường điệu ở chỗ nó có thể biến đổi cho một doanh nghiệp, nhưng các nhà lãnh đạo không chắc chắn làm thế nào để sử dụng tốt nhất từ nó. CIO nên đánh giá những quy trình nào có thể được tự động hóa để giải phóng thời gian cho người lao động để cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn cho doanh nghiệp. Các công nghệ như AI cũng sẽ mở rộng các tính năng phần mềm chưa được khám phá. Những công ty cho phép các công ty SaaS cung cấp chi phí giao hàng thấp hơn sẽ kiểm soát thị trường khi sự trưởng thành trong không gian và cạnh tranh ngày càng tăng trên đường phố NottKarl Mosgofian, CIO, Gainsight
Khi AI phát triển, nó sẽ sớm trở thành điểm vào dự kiến cho các tiêu chuẩn công nghệ của trung tâm liên lạc. Ngoài ra, AI sẽ có thể truy cập và tận dụng bởi cả trung tâm liên lạc nhỏ hơn và trung tâm liên lạc lớn. AI cũng sẽ bắt đầu tích hợp với các giải pháp omnichannel để giải quyết ngay các câu hỏi / nhu cầu của người tiêu dùng. Tuy nhiên, sự thay đổi lớn nhất trong việc sử dụng AI dự kiến sẽ đến từ ngành công nghiệp bộ sưu tập vì có vẻ như vừa bắt kịp và tự động tuân thủ các quy định thay đổi liên tục của FCC, ngay lập tức, các nhà sáng lập và CTO, TCN , TCN , TCN
Sau khi AI và dữ liệu trở nên tập trung, các nhà sản xuất buộc phải trả phí khổng lồ cho các nhà cung cấp điện toán đám mây hàng đầu để truy cập dữ liệu đang duy trì hoạt động của hệ thống. Do đó, các tuyến mới để đào tạo AI có thể được triển khai và cải tiến ở rìa sẽ trở nên phổ biến hơn. Khi chúng ta bước sang năm mới, ngày càng nhiều nhà sản xuất sẽ bắt đầu chuyển sang cạnh để tạo dữ liệu, giảm thiểu các vấn đề về độ trễ và giảm phí đám mây lớn. Bằng cách vận hành AI ở những nơi cần thiết (ở rìa), các nhà sản xuất có thể duy trì quyền sở hữu dữ liệu của họ, CHUYỆNax Versax, Tiến sĩ, Giám đốc điều hành đồng sáng lập, Neurala
“ Trong năm 2020, chúng tôi sẽ bắt đầu tung ra các giới hạn của sức mạnh tính toán Deep Learning. Khi Luật Moore chậm lại, các công ty sẽ cạn kiệt tài nguyên điện toán cho các nhiệm vụ AI phức tạp. Thay vì chỉ ném thêm GPU vào một vấn đề, chúng ta sẽ phải suy nghĩ về việc tối ưu hóa và sử dụng các tài nguyên mà chúng ta có theo cách hiệu quả nhất, CHUYỆNOmri Geller, Đồng sáng lập và CEO, Run.AI
Vào năm 2020, chúng ta sẽ thấy sự tích hợp của AI đàm thoại nổi lên như một ưu tiên hàng đầu cho những người trong bộ phần mềm c. Điều này theo dõi nhu cầu Accdvisor đã thấy từ các khách hàng trong bộ C, những người quan tâm đến việc kết hợp các công nghệ AI đàm thoại vào các mô hình kinh doanh của họ. Nghiên cứu tương tự cũng trích dẫn cam kết do C-suite dẫn đầu là điều cần thiết để nhân rộng AI Điên, Lítetia Cailleteau, Trưởng nhóm đàm thoại toàn cầu AI tại Accergy và là người sáng lập của London Liquid Studios
Ngay khi 5G dẫn đến việc áp dụng IoT lớn hơn và tạo ra những cơ hội mới cho sự gián đoạn, việc machine learning thời gian thực được tăng tốc trong bộ nhớ sẽ cần thiết để giải quyết những thách thức này. AI / ML sẽ tiếp cận gần hơn với các thiết bị cạnh và IoT và sẽ nổi lên như là cách tiếp cận tốt nhất để tạo ra trải nghiệm ứng dụng tuyệt vời, CHUYỆNJohn DesJardins, VP của Solution Architecture và CTO, Hazelcast
Các kỹ thuật AI mà ngày nay chúng ta quen thuộc, các mạng như mạng nơ ron, phân cụm sự kiện và hồi quy, sẽ được kết hợp với các kỹ thuật ít quen thuộc hơn như phân tích dữ liệu tôpô (TDA) và mạng lưới thần kinh tổng quát. TDA giữ lời hứa trong các ứng dụng thương mại vì dữ liệu có hình dạng và vấn đề hình dạng. TDA bản đồ cấu trúc hình học của các bộ dữ liệu lớn, rất chiều hoặc ồn ào để phát hiện mẫu và những hiểu biết khám phá ra hành”-Phil Tee, Giám đốc điều hành, Moogsoft
Năm 2020 sẽ chứng kiến sự ngừng hoạt động của người tiêu dùng đối với một trang web ngân hàng hoặc trang web bán lẻ được điều khiển bởi thuật toán AI đưa ra quyết định sai lầm. Thuật toán AI sẽ quan sát hành vi bất thường và xác định sai, ví dụ, vi phạm đang xảy ra. Sau đó, nó sẽ đưa hệ thống ngoại tuyến, dẫn đến mất doanh thu và dịch vụ cho khách hàng. Sự cố này sẽ dẫn đến một sự thay đổi trở lại để ‘hỗ trợ quyết định’ khi mọi người trở nên hoài nghi và không thích mạo hiểm, có thể gặp rủi ro và không thích rủi ro Ednt, EdO, CTO, Phần mềm cà tím
“Mặc dù năm 2020 sẽ không phải là năm chúng ta trao chìa khóa tự lái cho ô tô của mình, nhưng chúng ta sẽ thấy một số cải tiến gia tăng nhưng có ý nghĩa trong AI, cùng với số lượng ứng dụng ngày càng tăng. Thật thú vị khi thấy AI tiếp tục để làm việc theo cách của mình vào tất cả các loại sản phẩm công nghệ theo những cách có vẻ đơn giản giúp quá trình hoạt động hiệu quả hơn “, LỚP Lillquist, Đồng sáng lập và CTO, InCloudCdvisor
Vào năm 2020, các công ty sẽ tập trung ít hơn vào việc vận chuyển các ứng dụng truyền thống và tập trung nhiều hơn vào việc bán các trường hợp sử dụng AI. Họ sẽ cung cấp cho khách hàng các mô hình AI cho một trường hợp sử dụng cụ thể (nghĩa là chẩn đoán nhu cầu sửa chữa trong cơ sở hạ tầng 5G) và các mô hình riêng biệt cho một trường hợp sử dụng khác (nghĩa là xác định khi nào cơ sở hạ tầng dầu khí cần phải nghỉ hưu). Tổ chức sẽ dựa ít hơn vào một kích thước phù hợp cho tất cả các ứng dụng và thay vào đó đòn bẩy mô hình chuyên đánh giá cao đối với trường hợp sử dụng tùy chỉnh, mà cuối cùng sẽ mang lại kết quả tốt hơn”-Arka Dhar, Giám đốc điều hành, Zinier
Việc sử dụng AI đàm thoại sẽ cung cấp một kênh mới để thu hút cả lực lượng lao động và khách hàng. Di chuyển ngoài các chatbot đơn giản, sự kết hợp mạnh mẽ của nhận thức ngữ cảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khả năng có tương tác thông minh và các thư viện có ý định mạnh mẽ hơn sẽ cho phép các tác nhân ảo hành động. Các tác nhân ảo sẽ không chỉ có thể trò chuyện mà còn có thể chuyển đổi liền mạch sang việc cung cấp trải nghiệm đa phương tiện để hướng dẫn người dùng thông tin, câu trả lời hoặc khắc phục sự cố. EasyVista
Chúng tôi vẫn còn rất sớm trong việc áp dụng AI trong bán lẻ. Cho đến nay, hầu hết việc áp dụng đã nằm trong chuỗi cung ứng, chẳng hạn như tự động hóa quản lý dữ liệu hàng tồn kho và dịch vụ khách hàng (chatbot để trả lời câu hỏi). Tôi tin rằng chúng ta sẽ thấy nhiều nhà bán lẻ triển khai các công nghệ hỗ trợ AI, như máy ảnh đo lưu lượng cửa hàng và điều chỉnh nội dung màn hình kỹ thuật số, cũng như triển khai các trợ lý hỗ trợ giọng nói mà khách hàng có thể sử dụng khi mua sắm tại cửa hàng. Courtney, Giám đốc hợp tác và sản phẩm toàn cầu, Mood Media
AI AI sẽ đóng một vai trò không thể thiếu trong quá trình phát triển liên tục của việc xây dựng chồng quảng cáo lý tưởng. AI sẽ cho phép các nhà xuất bản tự động điều chỉnh các nguồn nhu cầu, một hành động được thực hiện bởi con người trong lịch sử và cuối cùng tạo ra một cách để tối đa hóa doanh thu trong thời gian thực, giật gân, Chủ tịch, Freestar
Trong khi nhiều công ty sẽ áp dụng cách tiếp cận ‘AI First’ cho các dự án chuyển đổi kỹ thuật số của họ, nhiều người vẫn sẽ đấu tranh để vận hành AI, với những thách thức lớn nhất xuất phát từ sự thiếu tin tưởng và minh bạch trong các hệ thống ra quyết định tự động. Trừ khi các vấn đề đạo đức được giải quyết, việc áp dụng AI sẽ chậm lại, đe dọa giá trị của nó ở nhiều doanh nghiệp. Cân bằng giữa rủi ro của AI so với giá trị của AI sẽ trở thành một cuộc thảo luận hàng đầu đối với hầu hết các CEO và ban điều hành của Fortune 500, các trò chơi trực tuyến, CTO, CognitiveScale
Nhờ vào AI, tốc độ mà các nhà tiếp thị sẽ có thể thu thập, phân tích và thực hiện các chiến dịch được nhắm mục tiêu sẽ tiếp tục nhanh hơn, dẫn đến các chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn. Các nhà tiếp thị sẽ có thể tạo ra các mảnh đúng nội dung cho đúng người và đặt mảnh trong kênh ngay trong thời gian thực, như trái ngược với sáu tháng kể từ bây giờ”-Michelle Yancey, Giám đốc Tài khoản Group, Centerline kỹ thuật số
Các động cơ AI AI sẽ tiếp tục là một thành phần thiết yếu của công nghệ quảng cáo. Vào năm 2020, các công ty phụ thuộc quá nhiều vào tối ưu hóa thủ công sẽ bị bỏ lại phía sau vì không con người nào có thể cạnh tranh với sức mạnh của động cơ AI. Ngoài ra, có một xu hướng ngày càng mở rộng các công cụ AI từ kinh doanh cốt lõi sang các khía cạnh hoạt động giữa các nhóm. Khi các công cụ được sử dụng tiếp tục được thương mại hóa, nó sẽ cho phép ngày càng nhiều đội sử dụng chúng, cho dù họ là chuyên gia về AI hay không phải là EDIPTal Mor, CTO, Rungor Video
Ứng dụng mở rộng của AI AI, từ machine learning và lý luận (ví dụ: nhắm mục tiêu ngữ nghĩa, ‘bạn cũng có thể thích’) đến việc sử dụng thực tế, đối mặt với người tiêu dùng (ví dụ: nhận dạng giọng nói, robot) sẽ làm gia tăng căng thẳng giữa đổi mới công nghệ và mất lòng tin của người tiêu dùng với việc thu thập và sử dụng dữ liệu. Cuối cùng, sự năng động đó sẽ tạo áp lực đáng kể để tiến tới một chính sách quản lý toàn diện, toàn diện đối với quyền riêng tư của người tiêu dùng, ông EDJJJ Umbrianna, Tổng Giám đốc, Anagram
Quảng cáo trên máy tính là khoa học và nghệ thuật thuyết phục. Và thuyết phục là tất cả về sự hiểu biết, dự đoán và cải thiện khoa học về hành vi của con người. Trí thông minh nhân tạo sẽ đưa chúng ta đến gần hơn với thời đại khi quảng cáo ít gây phiền nhiễu và dễ chịu hơn, hữu ích, có liên quan và giải trí, GIRLTod Loofbourrow, CEO và Chủ tịch, ViralGains
Một khía cạnh thường bị bỏ qua của AI là trí thông minh của con người mà nó được hợp nhất. Là người, chúng tôi sở hữu sự khéo léo, sáng tạo và khả năng giải quyết vấn đề sáng tạo; điều này có thể sẽ vẫn không thể thay thế bằng máy móc trong tương lai gần. Do đó, giá trị thực sự của AI được hiện thực hóa khi các cá nhân có kỹ năng cao đang chỉ đạo và áp dụng công nghệ để đạt được kết quả kinh doanh vững chắc cho các thương hiệu. Vào năm 2020, các nhà quảng cáo sẽ đặt ưu tiên cho việc có các đội mạnh có thể trích xuất giá trị tối đa từ AI Gian ĐiênMatt Fanelli, SVP, Digital, MNI Targeted Media
Chúng tôi đã thấy một sự thay đổi trong trợ lý thông minh để không kéo, nhưng chúng tôi hy vọng nó sẽ tiếp tục vào năm 2020. Các nhà sản xuất trợ lý thông minh đang tránh xa tâm lý kéo và chuyển sang tâm lý thúc đẩy (điều này được gọi là ‘ chủ động ‘trợ lý). Một ví dụ về điều này, nếu điện thoại của bạn học được thói quen của bạn và nhận ra rằng bạn đã đi chệch khỏi nó, giả sử, do lưu lượng truy cập, thì nó có thể đề xuất trả lại các cuộc hẹn sắp tới của bạn hoặc gửi tin nhắn ‘chạy trễ’. Các công ty hiểu được xu hướng này cũng hiểu rằng các trường hợp sử dụng này chỉ được mở khóa thông qua AI Biệt LànhBen Johnson, VP, Công nghệ di động và mới nổi, Rightpoint
Sau khi AI tiếp tục di chuyển vào dòng chính, sự khao khát dữ liệu của nó sẽ tiếp tục tăng lên. Việc phát triển các công cụ để nhanh chóng chuyển đổi và tích hợp dữ liệu để giúp việc xây dựng các mô hình dễ tiếp cận hơn sẽ giúp giảm đáng kể thời gian đầu tư cho việc chuẩn bị dữ liệu. Kết quả này sẽ giúp các nhà khoa học dữ liệu miễn phí áp dụng thủ công của họ cũng như cho phép các tổ chức nhỏ hơn phát triển các mô hình mà không cần đến các nhóm đa chức năng lớn. Brandon Haynie, Nhà khoa học dữ liệu trưởng, Phố Babel
Những tiến bộ trong lĩnh vực AI có thể giải thích sẽ tiếp tục vào năm 2020 và hơn thế nữa khi các tiêu chuẩn mới được phát triển xoay quanh định nghĩa kỹ thuật về khả năng giải thích, dần dần theo các công nghệ mới để giải quyết vấn đề giải thích cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, khán giả phi kỹ thuật. Ví dụ, trong bất động sản, đưa ra một lời giải thích thuyết phục về lý do tại sao một ứng dụng thế chấp bị từ chối bởi một nền tảng điều khiển AI cuối cùng sẽ là một điều cần thiết khi việc áp dụng AI tiếp tục. Mặc dù chúng ta sẽ thấy các công cụ và tiêu chuẩn kỹ thuật đang phát triển, tiến độ cho các công cụ giáo dân sẽ chậm hơn với một số giải pháp hẹp và cụ thể theo miền xuất hiện trước tiên. Giống như sự hiểu biết chung của mọi người về ‘web’ trong thập niên 90, nhận thức, hiểu biết và tin tưởng vào AI sẽ dần tăng lên khi khả năng và việc sử dụng công nghệ lan truyền, ông giật MitchSheldon Fernandez, CEO,DarwinAI
Hầu hết mọi người dành một lượng thời gian đáng kể để thiết lập các cuộc họp, chuẩn bị cho các cuộc họp và làm cho thiết bị CNTT hoạt động. Tôi hình dung rằng thời gian thu hẹp vào năm 2020 và trong những năm tới nó sẽ chẳng đi đến đâu (hy vọng). Trợ lý giọng nói cho máy tính xách tay và điện thoại thông minh sẽ tiếp tục trở nên thông minh hơn và hỗ trợ nhu cầu công việc hàng ngày của bạn khi đang di chuyển. Ví dụ: bạn sẽ có thể nói, ‘Mở tài liệu tôi đã làm việc vào ngày hôm qua’ hoặc ‘Tìm email cho tôi của David từ hôm nay.’ Xu hướng này sẽ mở ra thời gian của người dân để có năng suất cao hơn và tập trung vào công việc cấp cao hơn, chứ không phải dán mắt vào email hoặc văn bản của họ”-Patrick Worfolk, CTO, Synaptics
AI AI tiếp tục nhận được nhiều sự chú ý và số tiền đầu tư khổng lồ. Khi chu kỳ cường điệu tiếp tục, nó sẽ trở nên quan trọng hơn đối với các công ty tập trung vào thứ thực sự tạo ra hoặc phá vỡ AI: dữ liệu. Các thuật toán AI chỉ tốt như dữ liệu cung cấp cho chúng. Trong năm 2020, chúng ta sẽ thấy các công ty AI mà không có tốt, dữ liệu sạch, nhấn ngại khối như các công ty khác với dữ liệu rắn phát triển”-Chris Harrington, giám đốc điều hành, XANT
“Chúng tôi hiện đang ở điểm bùng phát cho việc áp dụng kinh doanh tự động hóa và AI. Các doanh nghiệp kết hợp tự động hóa đúng cách, xem xét trải nghiệm của khách hàng và toàn bộ hành trình của khách hàng, sẽ trải qua sự tăng trưởng chưa từng có. khách hàng sẽ thấy hiệu quả của nhóm tăng lên, mối quan hệ khách hàng mạnh mẽ hơn và tăng trưởng nhanh hơn ĐÊMFergal Reid, Kỹ sư machine learning chính, liên lạc
Vào năm 2020, tôi hy vọng sẽ thấy những tiến bộ sâu sắc trong AI trên toàn lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Các vấn đề phức tạp, đa biến có rất nhiều trong y học, từ sinh học đến văn phòng hỗ trợ đến giường ngủ là những nền tảng lý tưởng cho các thuật toán machine learning. Vẫn còn nhiều nếp nhăn, chẳng hạn như quyền riêng tư của bệnh nhân, sự thiên vị trong dữ liệu đào tạo và cân bằng sự hợp tác vừa phải giữa con người và thuật toán, nhưng không ai trong số chúng là không thể vượt qua và tất cả đều có thể khắc phục bằng cách tiếp cận có kỷ luật. Những lợi ích tiềm năng là rất lớn đến nỗi tôi tin rằng AI sẽ tạo ra những bước đột phá quan trọng trong lĩnh vực này TRỌNGDave Costenaro, Giám đốc dữ liệu, Năng lực
Vào năm 2020, AI và công nghệ con người ảo sẽ được thúc đẩy để cải thiện đào tạo lãnh đạo bằng cách cung cấp những hiểu biết tốt hơn về cách chúng ta áp dụng các kỹ năng của mình vào trải nghiệm thực tế và cảm xúc. Chúng tôi lần đầu tiên nhìn vào những người thực sự gắn bó với các tính cách ảo, điều này có thể thực hiện được nhờ AI loại bỏ các rào cản giao tiếp truyền thống giữa con người và máy tính (dưới dạng nhập liệu bằng giọng nói, nhận dạng giọng nói và phân tích cảm xúc). Điều này đang diễn ra theo cách có lợi cho sự phát triển thực sự của các kỹ năng mềm quan trọng, tạo ra một môi trường làm việc xã hội và giao tiếp nhiều hơn, LÊNHRemmelt Blessinga, Giám đốc sản phẩm, Talespin
Phần thú vị nhất sẽ tiếp tục tăng mạnh trong AI là cách nó giúp chúng ta hiểu rõ hơn về thế giới xung quanh, từ y học đến truyền thông. AI đang trao quyền cho chúng ta tìm hiểu về âm nhạc và nội dung ở mức độ sâu sắc hơn nhiều, giống như cách người hâm mộ âm nhạc thực sự nghe để chúng ta có thể tự động mang lại trải nghiệm nghe hấp dẫn và thú vị hơn. Thông qua AI, giờ đây chúng ta có thể sản xuất trong một phần nghìn giây, những gì trong quá khứ sẽ mất hàng giờ trong một đài phát thanh và với những tiến bộ trong machine learning ở đường chân trời gần, nó sẽ chỉ trở nên tốt hơn và nhanh hơn vào năm 2020. và CEO, Super Hi-Fi
Phương tiện truyền thông tổng hợp sẽ tiếp tục cải thiện cho phép chúng tôi nhìn thấy bản thân mình trong bất kỳ GIF nào hoặc chuyển đổi giọng nói của mình để sử dụng ở bất cứ đâu nhưng điều đó sẽ dẫn đến các tác phẩm sâu ngày càng xác thực cho phép mọi người dễ dàng giả định và thao túng, tạo thêm căng thẳng cho an ninh mạng. Người sáng lập, VentureFuel
100% AI sẽ tiếp tục cung cấp một vai trò quan trọng trong công nghệ và tiếp thị vào năm 2020 và hơn thế nữa. Tận dụng AI và ML giúp các công ty tạo ra nhiều tự động hóa hơn trong phần phụ trợ của họ, cuối cùng giúp giao tiếp hiệu quả hơn với người tiêu dùng. Có thể dự đoán những gì người tiêu dùng mong muốn và có khả năng phục vụ họ một trải nghiệm tùy chỉnh (dựa trên lợi ích / mô hình mua và lịch sử của họ) sẽ chứng minh được di chuyển vô cùng quý báu về phía trước”-Chris Roebuck, đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành, Clicktivated
Vào năm 2020 và hơn thế nữa, thay vì người dùng tìm kiếm và cố gắng xác định xem nên xem gì tiếp theo, công nghệ dự đoán tích hợp sẽ gợi ý nội dung nào sẽ xem và khi nào, theo hồ sơ sở thích độc đáo và thói quen xem của bạn. Khuyến cáo động sẽ đưa vào tài khoản không chỉ thích của người sử dụng và sở thích, mà còn các sự kiện cuộc sống, thói quen xem theo mùa, công việc hiện tại, và sở thích của bạn đồng hành”-Evelyn Watters, người sáng lập và Giám đốc điều hành, VUniverse
Sự khác biệt chính cho tiếp thị truyền thông xã hội trong năm 2020 và hơn thế nữa, nằm ở tự động hóa. Trường hợp trước đây, các thương hiệu dựa vào các nhà quản lý phương tiện truyền thông xã hội hoặc nhóm người để tạo nội dung và trả lời các truy vấn của khách hàng trực tuyến, vai trò này sẽ ngày càng được thay thế bằng chatbot và phần mềm AI, cho phép các thương hiệu có sự hiện diện xã hội 24/7. Machine learning thuật toán sẽ giúp các công ty tối ưu hóa nội dung xã hội mà họ đưa ra, dựa trên hành vi của khách hàng trên phương tiện truyền thông xã hội, và trở nên tốt hơn ở cung cấp đề xuất sản phẩm cá nhân ở mức phân khúc-of-one”-Redickaa Subrammanian, Giám đốc điều hành, Resulticks
“Năm 2020 sẽ là năm AI đi đầu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Sau năm 2019, là năm đầu tiên áp dụng, nhiều trung tâm y tế sẽ bắt đầu nhận ra lợi ích của AI khi truyền miệng trong cộng đồng. thực sự dẫn đến ít công ty chăm sóc sức khỏe AI hơn vì sẽ có người chiến thắng và kẻ thua cuộc “.ElElad Walach, đồng sáng lập và CEO, Aidoc
“AI sẽ phát triển … thông qua AI. Sự tiến bộ của AI sẽ trở nên theo cấp số nhân khi các công nghệ dựa trên AI thực sự xây dựng AI trở nên được áp dụng rộng rãi hơn. Điều này đã bắt đầu thông qua các phương pháp như tìm kiếm kiến trúc thần kinh và tạo ra tính năng tự động”. , VP Khoa học dữ liệu, Explorium
Khi nhu cầu cần nhiều hơn nữa và AI tốt hơn, vượt xa khả năng của các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu được đào tạo bài bản, các công ty sẽ chuyển sang công nghệ, đào tạo và giáo dục, nâng cấp các đội hiện có của họ và liên quan đến nhiều tiếng nói chưa từng thấy trước đây. Điều này sẽ giúp dẫn đến ít thiên vị hơn và có trách nhiệm hơn AI Mạnh ĐàmKurt Muehmel, Giám đốc khách hàng, Dataiku
AI AI sẽ thúc đẩy sự bền vững trong năm 2020 và hơn thế nữa. Bằng cách tận dụng các thuật toán AI, các công ty có thể đo lường các tác động môi trường và xã hội, tự động thực hiện các chỉnh sửa có trách nhiệm và tối ưu hóa các hoạt động cho tính bền vững. Mặc dù thách thức về tính bền vững ngày càng phức tạp hơn, nhưng các công nghệ này có thể giúp các doanh nghiệp vận hành có trách nhiệm và có lợi nhuận bằng cách giảm chất thải, sản xuất hiệu quả hơn, chiến lược vận chuyển thông minh hơn và giảm mức tiêu thụ tài nguyên. Michael Feindt, Cố vấn chiến lược và người sáng lập Blue Yonder, một công ty JDA
Vào năm 2020, ngày càng nhiều người chơi kinh doanh nhỏ sẽ chủ động cố gắng áp dụng công nghệ hỗ trợ AI nhưng sẽ bị kìm hãm do chi phí quá cao của các công cụ có sẵn và thiếu hiểu biết về ‘cỗ máy’. Các nhà cung cấp phần mềm xây dựng AI theo cách dễ hiểu và giá cả phải chăng cho doanh nghiệp trung bình sẽ thấy một lợi thế rất lớn trong việc giành thị phần Thị LongTamara Grominsky, Giám đốc Tiếp thị Sản phẩm, Unbounce
Vào năm 2020, các công ty sẽ thành công trong việc vận hành machine learning như là một phần của các quy trình quan trọng của họ sẽ phá vỡ các silo tổ chức để thành lập các nhóm đa ngành. Các nhóm này sẽ bao gồm các kỹ sư dữ liệu, nhà phát triển ứng dụng và nhà khoa học dữ liệu, những người sẽ tập trung vào các ứng dụng thay vì vào các hồ dữ liệu. Họ sẽ tích hợp machine learning tự nhiên vào các ứng dụng để tránh tình trạng đầm lầy dữ liệu, luNHMonte Zweben, CEO, Splice Machine
Được đưa ra với tình trạng hiện tại của công nghệ AI, AI có thể giải thích không phải là mục tiêu hay kỳ vọng hợp lý; tuy nhiên, chúng tôi cần đảm bảo rằng các nền tảng dữ liệu hỗ trợ machine learning mới có cơ sở hạ tầng cần thiết để thực hiện quản trị, minh bạch và lặp lại. Nếu chúng ta có thể đánh giá dữ liệu đào tạo một mô hình trước đó và liên tục đánh giá hiệu suất của mô hình đó, thì chúng ta có thể tìm thấy các lỗ hổng trong hệ thống tạo ra sự thiên vị không chủ ý và khắc phục chúng trước khi chúng ta phải nghe về chúng trên Twitter. Farooq, Giám đốc sản phẩm, Kinetica
Các Bots không còn giới hạn trong các tương tác đơn giản của khách hàng. Họ sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu rõ hơn ý định của người dùng và đưa ra các phản hồi phù hợp, hữu ích. Với nhiều cuộc hội thoại được lèo lái thành công bởi bot, thương hiệu sẽ tăng việc sử dụng của họ để cải thiện thời gian đáp ứng và lái xe hiệu quả trung tâm liên lạc lớn hơn”-Ido Bornstein-HaCohen, Giám đốc điều hành, Conversocial
Vào năm 2020, chúng ta sẽ thấy AR được coi là một giải pháp kinh doanh giải quyết các vấn đề trong các ngành công nghiệp và thay đổi cách thức hoạt động của các doanh nghiệp. AI và AR sẽ tiếp tục mở rộng sang các ngành công nghiệp mới như bất động sản thương mại và các ngành dọc khác trong bất động sản vật lý như trung tâm thương mại và các cơ sở bán lẻ khác. Các tính năng chính của sản phẩm sẽ bao gồm AR cho Điều hướng trong nhà, tìm kiếm AR, hệ thống bán vé AR. Các ứng dụng / trường hợp sử dụng hàng đầu sẽ bao gồm các ứng dụng để bảo trì và vận hành tòa nhà, các ứng dụng như bộ điều khiển IoT trung tâm và hướng dẫn viên kỹ thuật số để kiểm soát truy cập và điều hướng của các tòa nhà siêu âmEmil Alon, CEO, Resonai
Trong khi đầu tư vào AI trên toàn doanh nghiệp đã phát triển vượt bậc, một thách thức lớn đặc biệt đối với các chuyên gia CNTT là đo lường ROI của nó. Các sản phẩm doanh nghiệp do AI cung cấp đã mất nhiều thời gian để sản xuất hơn dự kiến do những thách thức trong việc xây dựng bộ dữ liệu đào tạo, tính chất không xác định của machine learning và thiếu sự trưởng thành của các công cụ nền tảng machine learning. Bất kể những thách thức này, AI sẽ có ảnh hưởng trên các ứng dụng và các ngành công nghiệp không thể bỏ qua”-Chris Ackerson, Giám đốc Product Search và trí tuệ nhân tạo, AlphaSense
Trí thông minh nhân tạo sẽ được trưng bày đầy đủ tại Thế vận hội Olympic ở Tokyo vào năm tới. Chúng ta có thể mong đợi các trợ lý robot, được hỗ trợ bởi AI, là một phần của các pha nguy hiểm công khai dẫn đến Thế vận hội và tích cực giúp đỡ các quan chức trong các sự kiện trực tiếp, như gắn cờ ‘ngoài lề’ trong các trận bóng đá, chẳng hạn. AI cũng sẽ có khả năng được tham gia trong việc dự đoán điểm bỏ phiếu và dự báo trong cuộc bầu cử tổng thống Mỹ, tiếp tục đưa công nghệ này vào quan điểm chính thống”-Abhijit Sahay, chuyển đổi Giám đốc-Data, Altimetrik
Các công cụ phân tích Speech Speech là cầu nối quan trọng để hỗ trợ Tự động hóa quá trình robot (RPA), và vào năm 2020, chúng ta sẽ thấy hai công nghệ này tiếp tục hoạt động cùng nhau. Chúng ta sẽ thấy sự tiến bộ nhất trong việc dự đoán ý định bằng cách xếp lớp cảm xúc và sự chân thành với dữ liệu lịch sử trong thời gian thực. Trong 1-2 năm tới, chúng tôi sẽ có thể xác định những thứ như khả năng người đó thanh toán hóa đơn quá hạn của họ. Kiểu mục đích của khách hàng này cuối cùng sẽ rất quan trọng đối với việc phân tích kinh doanh và lập kế hoạch cho TRỌNUeshesh Sachdev, CEO, Uniphore
Nhờ những tiến bộ đáng kể trong machine learning, năm 2020 sẽ là năm mà AI giải quyết toàn bộ phạm vi dịch vụ tài chính. Năm 2019 chứng kiến sự gia tăng của cố vấn robo cho các tài sản, như quản lý đầu tư, nhưng việc phá vỡ khía cạnh trách nhiệm của tài chính cá nhân đã chứng tỏ khó khăn hơn nhiều. Bây giờ AI đã phát triển đến mức có thể tính đến tất cả các yếu tố liên quan đến quản lý nợ để đưa ra các khuyến nghị được cá nhân hóa và có thể thực hiện được cho người tiêu dùng Hồi giáoAdari Nazari, Đồng sáng lập và CEO, Credit Sesame
Một kết quả của khả năng thu thập dữ liệu rộng lớn cùng với sức mạnh tính toán có thể truy cập cao, chúng ta sẽ thấy AI và sản xuất machine learning tăng cường trên nhiều khía cạnh của ngành công nghiệp. Trọng tâm chính sẽ là khách hàng, làm việc để nâng cao trải nghiệm của họ bằng cách cung cấp tốc độ thiết kế, phản hồi và tối ưu hóa. Secondarily, machine learning sẽ bao la ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất để cải thiện các lĩnh vực như kiểm soát quá trình, phát hiện lỗi và nhu cầu dự đoán, cho phép chuỗi cung ứng linh hoạt hơn”-Vicki Holt, Giám đốc điều hành, Protolabs
Sau đó, sẽ có một nền tảng từ các nhà lãnh đạo và các nhà khởi nghiệp tư tưởng cơ sở để làm cho AI công bằng, có trách nhiệm và minh bạch. Với suy nghĩ này, nhiều công ty Fortune 100 sẽ tìm cách quản trị AI để giảm thiểu rủi ro thuật toán và nhiều tiểu bang ở Mỹ sẽ đưa ra các quy định xung quanh AI. AI có thể giải thích sẽ sớm trở thành xu hướng chính để giúp giải quyết những vấn đề này, ngay lập tức, ông DrakeKrishna Gade, đồng sáng lập và CEO, Fiddler
Vào năm 2020, chúng ta sẽ thấy AI ứng dụng và machine learning trong bảo hiểm ô tô ở quy mô. Thủ tục giấy tờ trần tục sẽ được giải quyết với số lượng lớn các quy trình dựa trên AI, trong khi con người sẽ được giải phóng để mang lại trải nghiệm cá nhân hóa, cảm động, cung cấp hỗ trợ cảm xúc cho các chính sách sau một sự kiện đau thương, ngay lập tức
Phần mềm AI AI sẽ được tích hợp liền mạch và dần dần vào công việc hàng ngày của chúng tôi để giúp chúng tôi hiệu quả và hiệu quả hơn trong công việc. Không giống như ‘robot giết người’ mà mọi người nhìn thấy trong phim, loại tự động hóa này sẽ gần như vô hình. Khi nhiều nhiệm vụ trở nên tự động, lãnh đạo cần ưu tiên đào tạo liên tục cho nhân viên có trách nhiệm công việc có thể thay đổi. Họ cũng sẽ cần nhấn mạnh các kỹ năng mềm khi tuyển dụng giao tiếp, làm việc theo nhóm, thấu cảm, điều mà chúng ta biết không thể thay thế bằng thuật toán Tiêu hóaChristine Trodella, Trưởng Châu Mỹ, Nơi làm việc , Facebook
Sau khi AI tiếp tục phát triển, năm 2020 sẽ chứng kiến các thiết bị và ứng dụng cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa nhiều hơn; điều này sẽ được thực hiện thông qua sự hiểu biết ngày càng tăng về hành vi và kiểu tìm kiếm của người dùng, cho phép các tổ chức có cái nhìn sâu sắc hơn về sở thích của người dùng và do đó cung cấp nhiều trải nghiệm lấy con người làm trung tâm hơn trong thời gian thực. Kinh
Trong tương lai, mọi người sẽ áp dụng một số loại công nghệ AI khi nó ngày càng trở nên quan trọng hơn. Nhưng chỉ vì các đội biết cách xây dựng AI không có nghĩa là họ biết cách sử dụng nó đúng cách. Bạn có thể xây dựng một thuật toán cho hầu hết mọi thứ nhưng điều đó không có nghĩa là nó sẽ có tiện ích trong một doanh nghiệp hoặc có khả năng thích ứng dữ liệu mới. Khi sự phức tạp trong phần mềm tăng lên, việc hiểu được sự khác biệt giữa việc xây dựng AI và sử dụng nó sẽ rất quan trọng khi chúng ta bước vào năm 2020, ĐiênJon Seaton, Giám đốc Khoa học Dữ liệu, Chức năng
100% AI đang cách mạng hóa việc mua và bán các dịch vụ B2B phức tạp, theo truyền thống để lại các quy trình tương tự, bằng cách hiểu và đáp ứng sự phức tạp của ý định của con người. Máy và deep learning giúp người dùng các dịch vụ B2B phức tạp có thể xác định và khớp các yêu cầu phức tạp với các đối tác thương mại (nhà cung cấp) lý tưởng thông qua quy trình nhận dạng nhu cầu trực quan và hiểu biết sâu rộng về sức mạnh và khả năng của đối tác thương mại. Trải nghiệm người dùng tiếp tục được cải thiện khi AI trở nên thông tin tốt hơn về các sở thích cá nhân và yêu cầu của công ty với mọi tương tác, đặc biệt là các lĩnh vực vô hình như văn hóa tổ chức và các giá trị của LÊIKeith Hausmann, Giám đốc doanh thu, Globality
Băng thông đặc biệt của nhóm 5G và các ứng dụng mà nó cho phép, chẳng hạn như các phương tiện được kết nối, sẽ đẩy rất nhiều tính toán và mô hình machine learning phục vụ cho Telco Edge. Điều này sẽ yêu cầu các nhà phát triển ứng dụng tiêu thụ các dịch vụ giống như CDN nhưng để xử lý dữ liệu và phục vụ mô hình. Chúng ta cũng sẽ bắt đầu thấy nhiều ứng dụng thú vị hơn về kỹ thuật AI trong các lĩnh vực khác, ngôi sao , ngôi sao và công nghệ, Lentiq
Phần mềm AI AI sẽ được sử dụng để tìm ra những cách mới để tìm hiểu thêm về người tiêu dùng sản phẩm và dịch vụ nhằm đưa họ đến nội dung có khả năng được họ quan tâm nhất. Trong khi Facebook là người sớm chấp nhận AI từ góc độ tiếp thị, các nền tảng khác đang theo sau. Các ứng dụng như ứng dụng này có khả năng phản ứng với dữ liệu thông qua AI, machine learning và phân tích dự đoán được trang bị để cung cấp các giải pháp dựa trên dữ liệu cho các vấn đề của khách hàng thông qua hỗ trợ cá nhân hóa, tự động hóa quy trình và các tính năng khác , Vốn BIP
Trong khi AI và machine learning sẽ tăng số lượng tự động hóa tại nơi làm việc, chỉ một tỷ lệ nhỏ công việc sẽ được thay thế hoàn toàn. Thay vào đó, những gì chúng ta sẽ thấy là con người sẽ ngày càng làm việc bên cạnh máy móc. Điều đó đã xảy ra trong quá khứ, từ máy kéo trong các trang trại đến bảng tính trong môi trường văn phòng. Việc tự động hóa các công việc nhàm chán hoặc phân tích phức tạp sẽ giúp làm phong phú thêm nhiều chức năng công việc và cho phép các cá nhân để tập trung nhiều thời gian và sự chú ý vào các nhu cầu chiến lược của doanh nghiệp”-Julia Kanouse, Giám đốc điều hành, Hiệp hội Công nghệ Illinois
Trong vài năm qua, AI AI đã được quảng cáo rầm rộ, nhưng bây giờ chúng ta bắt đầu thấy những khả năng thực sự và các giới hạn của công nghệ. Trong khi AI có thể đưa ra dự đoán, nó thiếu yếu tố thích ứng của con người với các tình huống trong thế giới thực. Nhìn chung, liên kết bị thiếu lớn nhất trong AI hiện nay là thiếu chuyên môn về bối cảnh và lĩnh vực. Để lấp đầy khoảng trống đó, vào năm 2020, chúng ta sẽ bắt đầu thấy việc sử dụng trí thông minh theo ngữ cảnh ngày càng tăng và dữ liệu cần thiết để rút ra những hiểu biết như vị trí của người dùng, thời tiết và nhiều hơn nữa. Hossein Rahnama, Người sáng lập và Giám đốc điều hành, Flybits
Vào năm 2020, chúng ta sẽ thấy các nhà lãnh đạo nhân sự tận dụng AI để xác định rõ hơn nhân viên nào có thể sắp sửa bỏ việc. Khi bộ dữ liệu nhân sự mở rộng với các yếu tố mới như phản hồi khảo sát, mức độ nhận biết ngang hàng của nhân viên và mức độ gắn kết của nhân viên trong các nền tảng truyền thông nhân sự, do đó, chất lượng của các thuật toán trong khả năng đánh giá tình cảm của nhân viên. Đối với các nhà lãnh đạo nhân sự tìm kiếm để xác định rõ hơn về thái độ mà luân chuyển nhân viên ổ đĩa và tăng duy trì, sử dụng AI để cung cấp cái nhìn sâu vào sự tham gia của nhân viên sẽ rất quan trọng”-Steve Beauchamp, Giám đốc điều hành, Paylocity
Vào năm 2020, AI sẽ được sử dụng để giúp các công ty thúc đẩy tự động hóa trong quy trình của họ bằng cách thực hiện công việc đủ chính xác để thay thế các nhiệm vụ chỉ hoàn thành trước đây của con người. Khi AI được tận dụng chính xác, nó có thể giúp nhà tuyển dụng xác định các khu vực nơi họ có thể loại bỏ sự thiên vị, chẳng hạn như trong các mô tả công việc. AI là không có khả năng sẵn sàng để thực hiện lựa chọn tuyển dụng chính thức, nhưng nó sẽ tăng tốc độ đáng kể lên nhiều bước được hoàn thành bởi nhà tuyển dụng ngày hôm nay”-Adam Godson, Công nghệ và Giám đốc sản phẩm sáng tạo, Cielo
Vào năm 2020, chúng tôi hy vọng AI sẽ được sử dụng thường xuyên hơn trong không gian nhập cư dựa trên việc làm để cung cấp cho luật sư, lãnh đạo nguồn nhân lực và tài năng nước ngoài một quy trình nhập cư liền mạch và ít căng thẳng hơn. Bằng cách tích hợp AI và công nghệ vào quá trình nhập cư, các nhà lãnh đạo nhân sự sẽ được trang bị các nguồn lực, công cụ và dữ liệu họ cần để tài trợ cho các công dân nước ngoài và quản lý các chương trình nhập cư một cách chu đáo, hiệu quả và tiếp tục tuân thủ điều tra, MitchRichard Burke, CEO, Envoy Global
Vào năm 2020, chúng tôi hy vọng sẽ thấy các nhóm thu nhận tài năng tiếp tục sử dụng AI để thúc đẩy sự công bằng, dự đoán tốt hơn phù hợp cho việc thuê, hợp lý hóa quy trình và cải thiện trải nghiệm của ứng viên. Các nhóm thu nhận tài năng cũng sẽ sử dụng AI để dự đoán tốt hơn khả năng thành công của ứng viên trong công việc, thực hiện kiểm soát thiên vị và cung cấp cho ứng viên phản hồi theo thời gian thực. Như AI tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trong tuyển dụng, tổ chức phải đảm bảo công nghệ tuyển dụng của họ có lợi cho thí sinh cá nhân và thông qua các tiêu chuẩn mở mà là trong suốt, có thể kiểm chứng, tái sản xuất và được xuất bản”-Eric Sydell, Tiến sĩ, Phó Chủ tịch của Đổi mới, Thuê hiện đại
Giáo dục đại học sẽ tiếp tục thấy giá trị của việc thực hiện các giải pháp dựa trên AI khi chúng ta đi vào năm 2020. Chúng ta sẽ thấy việc sử dụng AI ngày càng tăng trong các công cụ học tập có thể đo lường và dự đoán việc sử dụng trên nhiều đối tượng, đặc biệt là trong STEM, theo thứ tự để cung cấp cho sinh viên những con đường cá nhân hóa hơn để thành công. Ngoài ra, những tiến bộ của AI trong các phân tích định tính về cách viết văn bản bao gồm cấu trúc lập luận, mức độ phù hợp và giai điệu sẽ dẫn đến việc sử dụng ngày càng nhiều các giải pháp viết dựa trên AI trong ed edKanuj Malhotra, Chủ tịch Giải pháp Sinh viên Kỹ thuật số, BNED
Khi các doanh nghiệp chuyển từ thực hiện sang đánh giá vào năm 2020, chúng ta sẽ bắt đầu thấy các trường hợp sử dụng phổ biến của AI thay đổi. Các công ty đã áp dụng các giải pháp AI với mục đích gây ấn tượng với khách hàng và nhân viên bằng các tương tác bất ngờ hoặc qua các tương tác hàng đầu, sẽ không thấy kết quả giống như các công ty sử dụng AI để đơn giản hóa các tương tác theo cách hiệu quả nhất, như làm thủ tục giấy tờ. Sức mạnh thực sự của AI sẽ được tiết lộ về việc loại bỏ các nhiệm vụ cồng kềnh của AI để cung cấp cho các bên liên quan những tương tác tích cực, nhất quán giúp cuộc sống hàng ngày của họ trở nên dễ dàng hơn ĐiênZviki Ben-Ishay, Đồng sáng lập và CEO, Lightico
Nguồn Forbes
Bài viết liên quan
- AI trong ngành Logistics: Những lợi ích chính và ứng dụng
- Máy chủ tăng tốc cho AI thúc đẩy tăng trưởng chi tiêu cho trung tâm dữ liệu
- Tôi có cần CPU kép không?
- Xây dựng hệ thống dữ liệu hiệu suất cao cho AI với VAST Data Platform
- Hướng dẫn lựa chọn GPU phù hợp cho AI, Machine Learning
- LLM: Lịch sử và tương lai của các mô hình ngôn ngữ lớn