毫無疑問，人工智能幾乎可以對所有的行業產生巨大的影響。雖然許多公司已經認識到人工智能是一種競爭優勢，但隨著技術的成熟以及組織對其功能和潛力的深入了解，這種認識只會越來越多。

為了幫助你準備迎接這些即將發生的變化，以下是選擇的四個可能會在明年影響組織和消費者的AI趨勢。

1.人們開始辨別假AI和真AI

在云成為主流之前，許多公司銷售已安裝的軟件應用程序或購買硬件，并聲稱它們是云。實際上，他們所做的只是以不同的方式去包裝他們的產品。人工智能正在經歷一個類似的超炒作周期。隨著真正AI產品數量的增長，假AI的發生率也在增長。

近日，似乎有不斷涌現的新公司正在推出他們的“人工智能”平臺。但是，將AI添加到您的業務計劃中可能會吸引更多的投資者，但如果無法向客戶提供洞察力和自動化操作，就無法做其他事情。

不幸的是，有些公司投入一些資金在人工智能上，而這些實驗沒有提供任何實際價值。一旦發生這種情況，他們將需要重新設置AI的功能。好消息是，隨著越來越多的買家、消費者和企業紛紛投入并開始推動AI的實際成果，真正的AI產品將上升到頂端，并且更容易辨別假冒和真實AI產品。總的來說，管理人員和高管將回到基本面，開始關注價值和數據，而不是數據科學。

2.重新定義了數據科學技能

“哈佛商業評論”(Harvard Business Review)在2012年加入數據科學家時，是21世紀最性感的職業，當時科技公司意識到他們正坐在數據寶庫的寶座上。如今，數據科學人才嚴重短缺，據IBM介紹，到2020年，對數據科學家的需求將猛增28%。因此，各行各業的公司紛紛要求投資建設自己的數據科學團隊。為了滿足需求，我們正在看到數據科學家如何受到培訓和聘用的根本性轉變。不是直接從學術界招聘數據科學家，而是跨行業的公司和初創公司投資于其領域的頂尖專業人士，并且將向他們傳授數據科學技能。

在接下來的一年里，隨著數據科學人才庫從內到外的增長，我們將開始看到數據科學滲透到更多的行業。也可以看到不同的學術課程提供從建筑學到醫學和工程學的數據科學軌跡。最終，我們將看到“純粹”數據科學家人數的下降，以及擁有與各自領域相關的數據科學技能的專業人員的增加。數據科學將遵循與統計學或編程相同的途徑，或多或少地在所有學科中傳授。這種轉變將產生一系列領域和垂直特定的人工智能產品經理 ，但迄今為止缺乏這方面的人員，他們對數據和數據科學有足夠的了解，并能將業務問題轉化為人工智能驅動的解決方案。

3.垃圾郵件

營銷人員多年來一直在談論一對一的營銷和個性化，但2018年可能是這一夢想實際上成為現實的一年。隨著人工智能技術變得越來越復雜，能夠攝取和分析博客和美國證券交易委員會文件等公共數據源，營銷人員將清楚地了解他們的前景和客戶正在尋找、研究和撰寫的內容。　　

他們可以將這些大量的公共數據集中在一個業務層面，并有足夠的背景來真正了解我們的買家，并自動開始相關的對話。由于這成為一種更為常見的做法，垃圾郵件可能會不復存在。

對于營銷人員來說，這是一個令人興奮的預測，他們一直在努力與客戶建立聯系，但同樣令人興奮的是，在過去的幾年中，他們接觸到更多的人工智能和個性化服務。隨著亞馬遜Alexa和Siri等技術在Apple Watch上的興起，AI對客戶而言更為標準化。

4.人工智能超越了初創企業

盡管大多數關于人工智能的炒作都集中在創業和風險投資領域，但我們開始看到各行各業的大公司都在關注這項技術。 Walgreens和Autocad等多家公司資助和開發自己的AI產品。這將在明年繼續形成，因為越來越多的企業公司把帽子扔到了一起。而且很有可能的是，由于AI擁有更多的專有數據和業務工作流程，因此AI將在這些公司中取得更大的成功。他們在推動創新方面處于優勢，因為眾所周知，數據是更智能、更有效的AI技術的關鍵。

人工智能這項技術和我們對過去幾年來所取得的進展的理解，AI日益變得更加“真實”和適用。 2018年，我們將看到消費者和企業為未來的發展而提高標準。