在此將重點放在IT領導者最迫切需要了解的趨勢，人們并不希望聽到人工智能正在接管人類工作這樣的故事，而是需要為企業的團隊和業務提供具體的見解。
因此，人們需要深入了解人工智能的關鍵趨勢，以及機器學習等領域，IT領導者應該在2019年對此密切關注。
1. 人工智能為數字化轉型的下一階段發展提供動力
“與大多數有關自動駕駛汽車和機器人將最終影響就業市場的預測和討論不同，數字化轉型將成為事實，但由于制度、政治和社會的原因需要一定的時間才能實現，人工智能最大的發展趨勢將是加速數字化，這種變革使現有的業務系統變得更加智能。”夏威夷大學希德勒商學院教授、信息技術系主任Tung Bui博士說。
到目前為止，對于人工智能驅動的轉型來說，一些舉措實際上毫無用處。Bui對這一趨勢采用一句話總結為 “智能化”，并預測人工智能將越來越多地提供發展動力。Bui主持了夏威夷系統科學國際會議。他在會上指出，從航空公司和酒店預訂系統到網絡應用程序和醫療保健系統，這些行業領域的數字化轉型計劃實際上遇到了阻礙。
“我預測人們將會見證一場類似于海底潮汐的無聲革命。”Bui說，“其影響將是那些有效地將人工智能引入其業務系統的人員之間的競爭力轉移。”
RELX Group同樣預測，隨著數字化轉型時代的發展，人工智能和機器學習的采用對于公共和私有組織保持競爭力至關重要。然而在最近的一次民意調查中，該公司發現只有18%的企業高管對于人工智能和機器學習技術具有增加投資的計劃。
2.新的人才缺口：需要人工智能技能
還有另一個問題：人工智能技能以及機器學習等相關領域的人才如今供不應求。
Es.ve公司創始人兼首席執行官Pat Calhoun說：“大多數組織都希望將人工智能作為其數字化轉型的一部分，但是沒有開發人員、人工智能專家和語言學家來開發他們自己的或者甚至培訓預構建解決方案的引擎來實現這一承諾。”
像Calhoun公司這樣為IT服務臺提供虛擬支持代理(有時稱為聊天機器人)的供應商正在大力投資開發人工智能工具，這些工具不需要用戶具有大量的技術專業知識來部署和管理。
但企業挖掘人工智能的全部潛力需要專業人才才能實現，其中包括正在實施的早期階段。
Awake Security公司首席執行官Rahul Kashyap說：“由于有如此多的‘人工智能驅動’解決方案可用于解決各種商業問題，企業對在人工智能解決方案的‘黑匣子’中發生的事情變得更加了解。人工智能算法被訓練、結構化或通知的方式可能導致輸出有著顯著差異。而適合某家公司的技術并不一定適合另一家公司。”
3.投資于內部開發人工智能技能
LexisNexis公司執行副總裁兼首席技術官Jeff Reihl表示，具有前瞻性思維的IT領導者不會將其希望只寄托在人工智能的外部人才。在2019年，他們將投資現有團隊開發必要的人工智能技能。
就像數據科學家一樣，人工智能的人才也很稀缺，這意味著市場上的人才可以獲得更多的利益補償，但對于招聘這些人才的企業來說并不現實的。如果等待勞動力市場調整和發展成熟，那么可能將落后于人。
Reihl說：“企業會認真對待新興技術的培訓工作，比如人工智能、機器學習等。”明智的公司會與行業專家和大學合作，教授和培訓員工獲得相應的技能。而這些企業將在人才保留和招聘方面具有優勢。”
4.人工智能將改變而不是取代現有的團隊
人工智能一個流行的說法是“將讓所有人失去工作，機器人將主導未來世界”。這并不是毫無根據的說法。正如Bui所說，人工智能和相關技術肯定會對未來的各種工作崗位產生重大影響。但是現在，人工智能的應用可能是改變或擴充現有工作崗位，而不是大批量進行替換。
Unsupervised公司首席執行官Noah Horton 說，“2019年最值得關注的趨勢是采用能夠支持現有團隊的人工智能解決方案。”Horton以數據工程和管理為例。對于擁有有限資源的團隊來說，這是一個必要的選擇，因為人工智能可以提供幫助。
事實上，精明的IT領導者并不是真的希望人工智能取代人類，他們希望人工智能幫助解決關鍵目標和挑戰，特別是當他們沒有足夠的人員時。
“人工智能并不是解決技能差距的靈丹妙藥，但它是解決人們最復雜和資源密集型挑戰的重要部分。”Awake Security的Kashyap說， “我希望看到那些在人員與機器之間實現這種平衡的組織，無論是內部還是作為面向客戶的產品的一部分，而在未來一年內組織將通過人工智能獲得最大的成功。”
RELX Group公司的調查以支持人工智能作為業務推動者的愿景，而不是取代IT部門或其他部門的工作。
根據調查結果，人工智能和機器學習的三個最常用的用途是提高效率或員工生產力(51%的受訪者這樣認為)，為未來的商業決策提供信息(41%的受訪者這樣認為)，并簡化流程(39%的受訪者這樣認為)。
5.安全性將越來越依賴于人工智能
SentinelOne公司首席執行官Tomer Weingarten表示，太多的組織仍然使用以往的工具和流程來對抗當前和未來的網絡安全威脅。眾所周知的安全技能短缺加劇了這個問題。
正如Kashyap所說，人工智能和機器學習將成為解決該問題的一個越來越重要的部分。
“人工智能將繼續重塑組織運行網絡安全計劃的方式。成功的網絡安全本質上是以機器速度解決大數據問題，而在這個領域使用人工智能非常有效。”Weingarten說，“隨著網絡攻擊者繼續發展他們的技術，并且由于訓練有素的網絡安全專業人員的供應與他們的技能需求之間的差距繼續擴大，人工智能和自動化對于企業保護至關重要。”
雖然詳細的觀點可能因人或組織而異，但它已成為一個被廣泛接受的觀點：網絡安全的未來將是自動化的，并且不是取代人類的工作，而是使人類能夠跟上技術的發展。
“隨著網絡安全威脅的數量日益增加，可能易受這些威脅的資產和過程的數字化程度不斷提高，從數學上講，人類不可能監視威脅和篩選成千上萬個漏洞，以確定優先處理哪些漏洞。”Balbix公司首席執行官兼創始人Gaurav Banga說，“即使是由高技能IT專業人員組成的最大的安全團隊，如果沒有人工智能的幫助，也無法有效地實現這一目標。”
6.開源人工智能社區將蓬勃發展
當今使用的許多云計算和云原生技術都源于開源項目，而人們期待人工智能、機器學習和相關技術的發展遵循類似的路徑。
“如今，開源社區內的前沿開發軟件比以往任何時候都要多，專有項目越來越難以跟上開源提供的快速發展步伐。”Linux基金會研究主管Ibrahim Haddad說，“人工智能也不例外，并且正在成為多個合作者和組織合作開發的開源軟件的主導者。”
Haddad希望更多尖端技術公司和早期采用者對于他們的內部人工智能工作實現開源，以推動下一波發展浪潮，這與谷歌公司將Kubernetes從內部系統轉變為開源項目的方式完全不同。
“我們預計會有更多公司開放內部人工智能堆棧，以圍繞這些項目建立社區。”Haddad說，“這將使企業和社區能夠協調一系列關鍵項目，這些項目將共同創建人工智能、機器學習和深度學習領域的綜合開源堆棧。而早先采用人工智能技術開源的大公司已經獲得了先發優勢，我們預計這種優勢將會有所加強。”
7. 人工智能將使企業能夠實際分析更多數據
還記得大數據嗎?其規模仍然很大，并且不斷增長。這就是為什么像數據科學家這樣的角色對企業CIO來說是難以替代的原因之一。這也是大數據和分析中揮之不去的問題之一：有用的信息才會具有價值。
“沒有一家公司能夠以足夠快的速度跟上其產生數據的增長速度。簡單地說：數據每年都在翻倍，但預算和團隊規模卻沒有。”Unsupervised公司的Horton說。他希望公司越來越依賴人工智能解決方案來幫助管理和分析他們的數據。
“2019年將有更多公司投資于人工智能引擎，這些公司可以使現有團隊在許多功能中輕松擴展數據。”他表示。
JASK公司機器學習領域首席科學家Dean Teffer希望機器學習領域能夠更加成熟，并在企業如何處理數據方面發揮更重要的作用。
“我在2019年企業人工智能應用中看到的最大趨勢是機器學習最終超越了現有的圖像標簽和文本翻譯的用例，并開始幫助企業利用其多年來收集和存儲的大量數據。”Teffer說。
Teffer澄清說，他并沒有提到“點”的使用，比如一次性分析，甚至搜索啟用。相反，他看到更多的組織設計數據管道，執行繁瑣的數據組織和建模任務，使業務用戶能夠以更加協作的方式真正參與這些新興的人工智能系統。這將產生級聯效應，從而提高數據管理角色的可見性。
Teffer說：“2019年這一趨勢的關鍵部分將提升企業數據管理在組織中的作用，因為數據是具有價值的存儲庫，而不是算法。”
8.人工智能將變得越來越隱形
從客戶體驗的角度來看，需要考慮內部和外部客戶需求。幾十年來，許多重大的技術變革發展進步都是顯而易見的。例如，大規模采用移動設備和應用程序。所有人都感覺到了這種變化的影響。例如消費者網絡略去多個進化階段，人們現在可能認為這一切都是理所當然的，但它對人們與企業之間的互動方式產生了大量的變化，其中許多變化對人們來說非常明顯，甚至是顯而易見的：例如可以在家或汽車中購買雜貨店的商品。
人工智能將有類似的重要成果，但大多數人不太可能了解某些事情是人工智能的應用。
夏威夷大學的Bui說：“2019年發生的最大的人工智能應用對大多數人來說都是不可見的。”
這對一些企業來說面臨風險，而只是因為沒有看到人工智能改變其行業、市場或商業模式，這并不意味著不會改變企業的運營。
“人工智能已經無處不在，并已經嵌入在許多應用程序中，但很多用戶可能甚至不知道它在那里。”LexisNexis公司的Reihl說，“任何期望認真對待這一趨勢的科技公司都應該進入了人工智能領域，并已超越初步應用階段。并且如果不采用人工智能，將會難以發揮競爭優勢。”
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