從預測的數量可以看出，行業專家對人工智能、機器學習和數據科學的興趣非常高。數據科學和機器學習初創廠商DataKitchen公司首席執行官Chris Bergh也對這些技術進行了預測。他指出，到2027年，全球人工智能市場預計將以33%的復合年增長率增長。但這種顯著增長伴隨著一個隱藏的風險：由于人工智能偏見和實施過程中缺乏問責制而造成企業的聲譽損害。
Bergh說，“問題在于人工智能算法可能納入和延續種族、性別、族裔和其他社會不平等數據，并大規模部署。數據行業的開發商已經認識到人工智能偏見的嚴重影響，并尋求采取積極措施來減輕。他們意識到人工智能偏差只是一個質量問題，人工智能系統應該像從裝配線生產出來的汽車一樣受到同樣水平的過程控制。2022年，數據組織將圍繞其人工智能系統建立強大的自動化流程，使其對利益相關者更加負責。”
根據日前發布的TIOBE指數，Python在2021年快速興起，超過Java成為世界上最流行的語言。那么這種多功能腳本語言將在2022年帶來什么? Anaconda公司社區創新高級總監Stan Seibert 表示，Python將繼續融入人們的生活。
他在一篇對2022年進行預測的博客文章中寫道，“到2022年，Python還將繼續擴展到數據科學以外的新用例。對于微控制器和物聯網設備等用例，其他編程語言通常占據主導地位。我們將會看到，由于Micro Python和Circuit Python的興起，Python的應用將不斷增長。”
Anaconda公司高級技術客戶經理Joseph J.Currenti和Lucia從另一個角度提出了這個問題，他們表示，隨著開發人員希望通過人工智能創造更多沉浸式游戲體驗，他們希望Python在游戲開發中得到更多的應用。
人工智能需要數據和計算(通常在云中)的結合才能成功。普華永道公司全球人工智能主管Anand Rao表示，到2022年，將看到人工智能與數據和云計算融合，需要更具凝聚力的管理方法。
Rao說，“就其本身而言，人工智能無法解決重要問題。它需要數據和可擴展的計算能力。這就是為什么行業領先的企業越來越多地將數據、人工智能、云計算(DAC)作為一個統一的整體進行管理的原因。我們將看到2022年涌入的企業采用生命周期方法來管理這三個相互關聯的操作。企業不斷關注戰略和加強運營。當數據、人工智能和云計算順暢地協同工作時，其結果構建了一個靈活而強大的系統，可以從數據中實現更多價值，并更快地解決更多問題。”
Excelero公司產品副總裁Jeff Whitaker表示，分析在2021年快速增長，但企業仍然面臨著他們在數據中心內能夠完成的工作與他們希望在云中運行的Web規模部署類型之間的差距。
Whitaker說，“到2022年，用于計算、網絡和存儲的新的云計算基礎設施正在建設中，我們將看到分析環境的融合。因此，許多企業會將其核心業務應用程序和數據庫環境遷移到云端，將其數據整合到一個中央資源中。從商業智能、數據庫分析到人工智能/機器學習環境，現在完全有可能使用云計算引擎和Web規模的數據平臺在云中完成近乎實時的數據分析。”
Explorium公司聯合創始人兼首席技術官Omer Har表示，擁有好的人工智能模型很棒，但需要更好的數據。
他指出，“行業專家正在圍繞由人工智能先驅Andrew Ng倡導的想法進行探討，即提高人工智能性能的最佳方法是使用更好的數據，而不是更好的算法。這并不是說算法不重要。研究表明，企業可以通過在精心策劃的更廣泛數據上訓練現有算法來更多、更快地提高人工智能的性能。到2022年，我們將看到訪問外部數據成為一項強大的競爭優勢。在以前，企業希望使用人工智能技術獲得優勢，而現在他們的目標是通過在最新的相關數據上訓練他們的人工智能來超越競爭對手。”
雖然很多企業成功地將人工智能應用于信息豐富的領域，例如自然語言處理(NLP)和圖像分析，但Sema4公司的首席數據官Andrew Kasarskis認為，擴展這些人工智能部署的能力是一個重大障礙，因為一個未滿足的基本要求：數據管理資源的有效分配。
Kasarskis說：“這是對技術和流程創新的需求。在獲取大量標記良好的數據來訓練人工智能時，不可避免地需要實施一些人工和半人工的工作。這些工作總是成本高昂，無法很好地擴展，并且經常使技術專家遠離創造重要價值的活動。”
英偉達公司工程部仿真技術副總裁Rev Lebaredian表示，合成數據的出現推動了一些人工智能應用的發展，這一趨勢將在2022年達到新的高度。
Lebaredian說，“在過去十年中，人工智能的創新速度一直在加快，但如果沒有大量高質量和多樣化的數據，人工智能就無法進步。如今，從現實世界捕獲并由人類標記的數據在質量和多樣性方面都不足以發展到人工智能的下一個層次。到2022年，我們將看到通過精確的模擬器從虛擬世界生成的合成數據激增，以訓練先進的神經網絡。”
Ubuntu Linux發行商Canonical公司產品經理Rob Gibbon認為，機器學習和人工智能將在2022年得到更廣泛的采用。
他說，“人工智能終于成熟了，這在很大程度上要歸功于TensorFlow、Keras、PyTorch和MXNet深度學習項目等協作開源計劃。到2022年，我們將看到機器學習和人工智能在可以想象的最廣泛的應用中得到更廣泛的采用——從最瑣碎和平凡的應用到真正具有變革性的應用。”
考慮在2022年采用機器人流程自動化?AKASA公司聯合創始人兼首席技術官Varun Ganapathi表示，更好的想法可能是用人工智能和人員通過自動化技術來完成某些流程。
Ganapahi說，“在過去十年中，許多行業的數字化轉型努力推動了機器人過程自動化(RPA)的大規模采用。事實上，RPA是一項具有數十年歷史的技術，其能力確實存在局限性——而損壞的RPA修復起來既昂貴又耗時。新興的基于機器學習的技術平臺與自動化方法相結合，已經在重新定義跨多個行業實現自動化的可能性。”
Expert.ai公司創始人兼首席技術官Marco Varone表示，如今擁有大量先進的分析和預測工具和技術。他預測，到2022年將達到一個新的高度，能夠以混合方式將它們組合在一起，以實現有價值的目標。
Varone說，“混合人工智能是一個關鍵趨勢和戰略方向，我們將在2022年看到更多的實例。最近，我們看到自然語言理解(NLU)取得了重大進展，基于不同技術、符號人工智能和機器學習的結合，提高整體效果，更好地解決更復雜的企業認知問題。這是人工智能的未來發展方向，因為可以利用現有的最佳技術來解決問題。”
Neo4j公司數據科學產品管理總監Alicia Frame表示，擁有開發人工智能應用所需經驗和技能的數據科學從業者的職責范圍通常很狹窄。而在2022年人員招聘緊縮的情況下，將看到人工智能專業人員職責的范圍擴大。
Frame說，“到2022年，企業員工將需要扮演‘公民數據科學家’的角色，他們使用預測/規范分析模型，但他們的主要工作職能并不在數據科學和分析領域。數據科學領域是增長最快的領域之一，隨著勞動力目前正在經歷‘辭職潮’，企業需要讓數據科學人員更容易獲得，以幫助填補團隊成員的空缺。”
許多企業希望完全由數據驅動。但多米諾數據實驗室首席執行官Nick Elprin表示，在人工智能技術這個籃子里放太多雞蛋是錯誤的，他預見到算法業務將再次出現重大失敗。
Elprin說，“雖然Zillow公司退出iBuying市場并沒有公開的事后分析，但這是算法業務風險的警告信號。模型驅動的業務非常強大，但也很難做到正確。隨著越來越多的企業制定模型驅動戰略，我們將看到更多的企業陷入困境——或者是因為他們沒有正確管理概率風險，沒有將數據科學與業務流程和領域知識正確整合，或者是因為過于依賴人工智能，不了解基本面和統計數據。”
擁有分析洞察力是一回事，但實際上對此有所作為則完全是另一回事。TIBCO公司首席分析官Michael O'Connell表示，到2022年，人們將看到更多企業從分析轉向行動和決策。
O'Connell說，“當今瞬息萬變的商業環境需要實時可見性以及來自數據和分析的最新建議。為了在后疫情時代中生存下來，企業需要能夠根據他們擁有的數據預測下一步發展，并圍繞決策和行動制定更多規則。衡量影響和關閉決策智能循環的流程將突出他們的關注點。”
理光公司技術高級副總裁兼數字服務中心負責人BobLamendola表示，過去，人工智能的采用者往往都是大公司。但在2022年將開始看到更多的中小企業參與其中。
Lamendola說，“如今，人工智能正在許多試點項目中得到部署和探索，以更好地了解技術、發現挑戰并驗證結果。雖然人工智能的采用現在更多地在大型企業，但我們預計明年中型市場和一些小型企業的重點和采用將發生重大轉變。通過洞察和分析驅動的引擎，并具有自我修復和自動修復的能力，重新想象IT運營的機會非常誘人，并且不容忽視。”
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