Srividya Sridharan
副總裁兼研究總監(jiān)

　　在過去的幾年里，您是否聽到過很多關(guān)于人工智能(AI)的論述？AI是神秘的，是變革性的，是令人興奮的，是讓人恐懼的，是無處不在的……這些搖擺不定的論述在未來也將繼續(xù)聽到。但是，在前所未有2020年，有一件事變得非常清楚：企業(yè)需要找到一種安全地、富有創(chuàng)造性地、大膽使用AI的方法，以便在短期和長期內(nèi)都能變得更加強大。AI仍有瑕疵，但是瑕不掩瑜。在過去的2020年，AI已經(jīng)成為剛需，推動領(lǐng)導者更有信心地擁抱AI。

　　AI領(lǐng)域的問題依舊存在：比如缺乏信任、數(shù)據(jù)質(zhì)量差、數(shù)據(jù)不足以及缺少合適的工具與人才。在2021年，公司與高層將不得不直面這些挑戰(zhàn)。我們預測，2021年正是AI大放異彩的時刻：

　　2021年，最為大膽的企業(yè)將把AI推向新的前沿，比如遠程的全息會議和按需個性化的生產(chǎn)。它們會將戰(zhàn)略規(guī)劃游戲化，在作戰(zhàn)室模擬演練，并將智能引入邊緣體驗。傳統(tǒng)的AI強者擁有強大的數(shù)據(jù)科學團隊，偏好傳統(tǒng)的、代碼優(yōu)先的方式進行機器學習開發(fā)。但落后者并非全無機會，他們可以使用無代碼自動機器學習（AutoML）更快地實現(xiàn)數(shù)以百計的AI用例，從而有機會后來居上，雛鳳清于老鳳聲。

　　在2021年，超過三分之一處于調(diào)試期與成長期的企業(yè)將會把目光投向AI，寄希望于AI來顛覆部分員工的辦公方式：包括有固定工位、從事實體性工作、會與人接觸的員工，以及居家辦公的知識工作者。相關(guān)的AI應用包含智能文檔提取、輔助客戶服務、返工健康追蹤以及助力社交隔離的半自動機器人等。

　　2021年我們將看到數(shù)據(jù)對AI或好或壞的影響：正面的合成數(shù)據(jù)可以幫助客戶擴大數(shù)據(jù)集，更好地訓練AI模型；負面的假數(shù)據(jù)將會干擾AI模型，帶來一系列安全風險。企業(yè)也面臨著來自消費者和監(jiān)管機構(gòu)日益增加的壓力——他們要求企業(yè)證明AI所用數(shù)據(jù)的來源，包括數(shù)據(jù)的審查和追蹤來確保其合規(guī)與倫理性。在2021年，區(qū)塊鏈與人工智能的聯(lián)合將被提上日程，一起支持數(shù)據(jù)出處、完整性以及使用追蹤。

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