隨著新冠病毒在全球蔓延，越來越多的公司正面臨著很多與之前不同的新問題。比如，如何保持公司對于客戶需求變化的適應？如何適應行業的下一個增長曲線？

用好人工智能十分關鍵。

因此，人工智能的未來也成為了越來越多公司關注的焦點。

人工智能是神秘的，同時也是變革性的。人工智能令人興奮，同時也令人恐懼。最重要的是，人工智能無所不在。在過去的幾年里，我們一直聽到這種搖擺不定的敘述，未來也依舊如此。

但是，在這前所未有的一年里，有一件事情變得非常清楚：企業需要找到一種安全的、富有創造性、大膽地應用人工智能的方法，以便在短期和長期內都變得更加強大。

到目前為止，人工智能的缺點仍然存在，比如：缺乏信任、數據質量差、某些數據缺乏以及缺少合適的工具和人才等。到 2021 年，公司和高層領導將直面這些挑戰，同樣不是因為他們愿意這樣做，而是因為他們必須如此。

加速走出危機

面對新冠病毒大流行，許多公司都做了在以前看似不可能的事情，甚至有時候，這些事情是一夜之間完成的。在新客戶追求現實的壓力下，人工智能未來成為焦點。

公司的價值取決于公司如何對待客戶，并且富有彈性、創造力和適應性，以適應行業的下一個增長曲線。

公司的成功在很大程度上取決于對人工智能技術的速度和效果的利用，既能讓員工適應新常態，又能建立讓公司與眾不同的平臺。

事實上，技術加速是我們對未來一年預測的共同主線。這意味著投資新技術，但是由于新冠大流行仍然是一個現實，2021 年的預算正受到嚴格審查，這也意味著利用和實現公司已經擁有技術的價值，去實現最終償還阻礙人們的技術債務。

2021 年，不僅是 15％ 已經精通數字技術的公司，而是所有公司在技術驅動的體驗、運營、產品和生態系統上加倍努力的一年。

2021 年與人工智能

近日，作為一家專業的評測機構，Forrester 對人工智能在即將到來的 2021 年的發展趨勢做出了預測：

他們認為，人工智能和機器學習將滲透到新的用戶案例和體驗中。在 2021 年時，聰明的公司會將人工智能推向新的領域，例如用于遠程工作的全息會議和按需個性化的制造當中。他們將制定戰略計劃，在會議室中建立模擬，并進入智能邊緣體驗。

與此同時，一些幸運的暫時落后者將使用無代碼自動機器學習（AutoML）來更快地實現 5 個、50 個或 500 個人工智能用例，并利用強大的數據科學團隊超越競爭對手，這些團隊采用傳統的、代碼優先的方法進行機器學習。

工作場所人工智能將提高自動化和擴充需求。到 2021 年，超過 1／3 的具有適應性和固定增長模式的公司將依靠人工智能來幫助解決基于位置的、體力勞動的或人工操作的員工以及在家工作的知識員工的工作場所中斷問題。

這包括將人工智能應用于智能文檔提取、客戶服務代理擴充、重返工作崗位健康跟蹤或用于社會分離的半自動機器人。

2021 年將在人工智能的可信數據方面取得更多的進步。2021 年將展示人造數據的好壞。它分為兩種形式：允許用戶創建數據集來訓練人工智能的合成數據和反其道而行之的假數據，以及它會擾亂訓練數據以故意擺脫人工智能。

企業還面臨著來自消費者利益團體和監管機構的越來越大的壓力，要求他們證明人工智能的數據血統，包括數據審計追蹤以確保合規性和道德使用。

在 2021 年，區塊鏈和人工智能將開始更加認真地聯合起來，以支持數據來源、完整性和使用情況跟蹤。

2021 年，是人工智能大放異彩的時候了。

Forrester 預測 2021 年：

消費者被迫逃避現實——社交距離吸引了另外 10％－12％的美國消費者嘗試擴展現實；首席營銷官重塑自己和他們的團隊——隨著首席營銷官控制整個客戶生命周期，在忠誠度和保留營銷上的支出將增加 30％；客戶體驗官進行推新，而不僅僅是裝修——2021 年，25％ 的品牌將在客戶體驗官質量方面取得統計上的顯著進步；首席信息官引領大膽的變革者——30％ 的公司將增加在云服務、安全和風險、網絡和移動性方面的支出；新冠肺炎永遠改變了領導和雇傭方式——遠程辦公將達到新冠疫情前水平的 300％；員工數據越多，機遇就越大，但法律風險也越大——與侵犯員工隱私相關的監管和法律活動將加倍；遠程工作導致內部威脅增加——33％ 的數據泄露將由內部事件造成，高于目前的25％；工作場所自動化和人工智能將繼續存在——35％ 的公司將加倍削減工作場所的人工智能；數字路徑讓 B2B 營銷人員更接近買家——超過 1／3 的 B2B 技術買家將聊天機器人評為 10 大參與渠道；B2B 賣家在人工智能的幫助下加深買家關系——超過 60％ 的 B2B 賣家會被 AI 和自動化啟用；云服務在大流行恢復中占據中心位置——2021 年，全球公共云基礎設施市場將增長 35％，達到 1200 億美元。
責編AJX