自動駕駛汽車應(yīng)該被設(shè)計為可以打破法律限制，它必須學(xué)會超速行駛，并與其他駕駛員的速度相匹配，以便確保其他駕駛員的安全。比如遇到車禍時，超速如果能拯救更多的生命，AI就必須學(xué)會違反法律/駕駛規(guī)則。2020年，我們將看到更多關(guān)于設(shè)計非法行為算法的爭論。

2. Affectiva聯(lián)合創(chuàng)始人

兼首席執(zhí)行官Ranael Kaliouby

我們將看到數(shù)據(jù)合成方法的興起，以應(yīng)對人工智能中的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的人工智能算法只有在經(jīng)過訓(xùn)練并在大量數(shù)據(jù)上得到驗(yàn)證后才能正確工作，但人工智能公司常常面臨著獲取準(zhǔn)確數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。

為了解決這一問題，公司可以對已收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合，以創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)合成并不能消除收集真實(shí)世界數(shù)據(jù)的需求，但它可以擴(kuò)大數(shù)據(jù)集，這對于開發(fā)更精確的人工智能算法至關(guān)重要。

3. Dynamic Yield首席執(zhí)行官Liad Agmon

全球最大的B2C品牌商已經(jīng)將他們的注意力轉(zhuǎn)移到個性化和人工智能驅(qū)動的客戶體驗(yàn)上，而且正在努力將他們的愿景變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

這是由于部門結(jié)構(gòu)、技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施老化，以及缺乏能夠闡明業(yè)務(wù)需求并將其轉(zhuǎn)化為技術(shù)解決方案的高級和中級管理人員造成的。這樣的轉(zhuǎn)變對他們的生存至關(guān)重要，所以我們將看到行業(yè)越來越重視AI創(chuàng)造的客戶體驗(yàn)。

4. Trifacta聯(lián)合創(chuàng)始?兼CSO Joe Hellerstein

在整個2020年，我們希望看到AI/ML更多的關(guān)注從研究轉(zhuǎn)向工程，更加關(guān)注管理和生產(chǎn)。還期望看到對數(shù)據(jù)挖掘的更多投資，這是許多項(xiàng)?的最?瓶頸。而且應(yīng)該更加關(guān)注對AI/ML通道的跟蹤，這有助于預(yù)測生產(chǎn)中的服務(wù)質(zhì)量，形成數(shù)據(jù)挖掘和產(chǎn)品質(zhì)量的良性循環(huán)。

5. Aiqudo?席執(zhí)?官John Foster

隨著語?對消費(fèi)者來說變得越來越有?，通過語?查詢將會激增。每?個查詢都代表?個消費(fèi)意圖，而且與消費(fèi)者想要采取的?動?度相關(guān)——?向交易的?價值消費(fèi)者意圖。任何以消費(fèi)者為中?的AI平臺都需要能夠收集和分析由語?命令代表的?量?價值消費(fèi)者意圖。

6. 以?列創(chuàng)新局Aharon Aharon

近年來，我們看到越來越多的國家在制定國家??智能戰(zhàn)略。??智能的巨?經(jīng)濟(jì)價值將有可能提?生活各個??的效率和幸福感。但是，從政府機(jī)構(gòu)的?度來看，在實(shí)施這項(xiàng)技術(shù)的同時，必須有適當(dāng)?shù)幕A(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)庫的可用性和規(guī)章制度，特別是在自主決策和隱私方面。還必須有充分的人力資本，以應(yīng)對AI時代帶來的勞動力市場挑戰(zhàn)。

7. LogMeIn高級技術(shù)總監(jiān)Ryan Lester

事實(shí)上，語音還不成熟，2020年也達(dá)不到目標(biāo)。即使是一些最先進(jìn)的基于人工智能的語音解決方案，也只適用于某些特定的應(yīng)用，在受控環(huán)境之外不穩(wěn)定。

語音會變得更好，也會找到合適的應(yīng)用場景，我們會習(xí)慣使用它，但是2020年，它還沒有準(zhǔn)備好，應(yīng)用范圍還很窄，所以不要把所有的雞蛋都放在那個籃子里。

8. ActiveViam董事總經(jīng)理GeorgeBory

零售商將越來越多地將AI?作營銷推薦，許多零售商會努?將這些源?AI的決策轉(zhuǎn)化為可定價，供應(yīng)鏈和商品銷售的業(yè)務(wù)規(guī)則。但并不是所有公司都意識到使?AI技術(shù)進(jìn)?數(shù)據(jù)分析只是邁向真正轉(zhuǎn)型過程的第?步。

9. XLabs?席執(zhí)?官Radhika Dirks

到2020年，從全球的幾個角落，我們將開始看到為解決棘手、有意義的問題?構(gòu)建的AI；為幫助人類做我們?法做到的事情?構(gòu)建的AI，?不是僅僅試圖模仿我們的能?。這就是我們所說的下?代AI。

10. Hailo聯(lián)合創(chuàng)始人OrrDanon

隨著AI本身真正融入芯?中，?個全新邊緣計算時代才剛剛起步。??智能芯?已經(jīng)能夠更有效地處理視覺數(shù)據(jù)，為未來的自動駕駛汽?鋪平了道路。

對于智能城市，人工智能芯片將協(xié)助完成實(shí)時交通監(jiān)控、尋找失蹤人員和尋找被盜車輛等關(guān)鍵任務(wù)。對于智能家居來說，芯片將通過在邊緣處理數(shù)據(jù)來確保更多的隱私和可靠性。人工智能芯片的新時代意味著技術(shù)的新時代。

11. MemSQL CMO PeterGuagenti

我們將在2020年開始看到?些重?突破和?些真正的變?。可以說，在某種程度上，AI/ML將走出實(shí)驗(yàn)室并滲透到你的生活中。如果2020年出現(xiàn)衰退，將會加速即將到來的AI/ML影響，這是因?yàn)锳I/ML已經(jīng)在提高人類工作效率。 

12. Aluxio創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官李浩遠(yuǎn)

昨天的Hadoop平臺團(tuán)隊(duì)是今天的AI/Analytics團(tuán)隊(duì)。過去的統(tǒng)計模型現(xiàn)在已經(jīng)與計算機(jī)科學(xué)融合，并已成為AI和機(jī)器學(xué)習(xí)。因此，數(shù)據(jù)、Analytics和AI團(tuán)隊(duì)不再相互孤立。實(shí)際上，他們需要合作并共同努?，以從他們都使用的相同數(shù)據(jù)中獲取價值。2020年，我們將看到更多的組織圍繞數(shù)據(jù)堆棧建立專門的團(tuán)隊(duì)

13. SIOS Technology全球營銷副總裁

Frank Jablonski

機(jī)器學(xué)習(xí)和??智能將通過提高云效率來節(jié)省成本。要做到這?點(diǎn)，將需要應(yīng)?程序了解何時需要更多資源，然后?動擴(kuò)展這些資源以滿?不斷增?的需求。相反，該技術(shù)將需要了解何時不再需要特定的資源，并安全地將其關(guān)閉以將成本最小化。

14. harmon.ie 聯(lián)合創(chuàng)始人

兼CEO Yaacov Cohen

圖像識別和機(jī)器學(xué)習(xí)的新進(jìn)展將使上下?識別和內(nèi)容推薦成為可能，從而幫助信息?作者應(yīng)對信息泛濫的問題。AI將有助于工作場所的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并通過基于?戶當(dāng)前的上下?提供信息減輕認(rèn)知負(fù)擔(dān)。

15. UJET創(chuàng)始人兼CEO Anand Janefalkar

2020年，人工智能將顯著改善員工體驗(yàn)（EX）。能夠自動、即時地從多個渠道收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)并提供可操作的洞察力，這將使支持代理能夠更快、更輕松、更準(zhǔn)確地處理客戶查詢，并獲得非常令人滿意的問題解決方案。

16. Cleo 產(chǎn)品開發(fā)高級副總裁JorgeRodriguez

由于供應(yīng)鏈行業(yè)在數(shù)字化方面歷來采用緩慢，因此收集的數(shù)據(jù)根本不足以讓人工智能/ML算法提出可靠的建議。當(dāng)我們開始看到一個更現(xiàn)代化的供應(yīng)鏈在2020年出現(xiàn)，AI/ML算法將使我們能夠更全面看到供應(yīng)鏈，并提供寶貴的見解，以簡化以前繁瑣的過程，如產(chǎn)品重定向、新的合作伙伴和供應(yīng)商培訓(xùn)、訂單取消、供過于求。

17. Mastercard高級副總裁

兼Brighterion負(fù)責(zé)人Sudhir Jha

會有越來越多企業(yè)在大規(guī)模生產(chǎn)中部署復(fù)雜的人工智能模型。到目前為止，大多數(shù)人工智能應(yīng)用要么是實(shí)驗(yàn)（即不在生產(chǎn)中），要么是簡單的推薦/預(yù)測/回歸模型，要么是應(yīng)用在較小的問題上。到2020年，我們將看到更多的企業(yè)更加大膽地實(shí)現(xiàn)他們的人工智能雄心，并要求他們的供應(yīng)商支持大規(guī)模部署。

18. Cloudian CMO JonToor

隨著數(shù)據(jù)量持續(xù)爆炸式增長，關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一是如何獲得這些數(shù)據(jù)的全部戰(zhàn)略價值。Object存儲將有助于在2020年處理人工智能和多語言工作負(fù)載，因?yàn)檫@種新的存儲體系結(jié)構(gòu)以傳統(tǒng)文件存儲不具備的方式利用元數(shù)據(jù)。

19. 雅虎小企業(yè)商務(wù)工程師PhilGrier

到2020年，人工智能將有助于縮小許多資源有限的小企業(yè)面臨的商業(yè)能力差距。有了人工智能，小企業(yè)可以通過自動化工作流程（如員工管理、IT服務(wù)管理或合規(guī)性管理）實(shí)現(xiàn)更好的庫存和交付管理，無縫高效地管理其門店。基于人工智能的聊天機(jī)器人和虛擬助理進(jìn)一步簡化業(yè)務(wù)交易，提高運(yùn)營效率，同時也提供了最佳的客戶體驗(yàn)。

20. Moz高級SEO科學(xué)家Britney Muller

到2020年，非技術(shù)性SEO將更容易應(yīng)用人工智能技術(shù)。從人工智能自動化元描述，到自動化標(biāo)題或重定向，這項(xiàng)技術(shù)將滲透到日常任務(wù)中，這些任務(wù)通常是耗時但必要的。但是專家們不應(yīng)該害怕新事物，相反，他們應(yīng)該保持一個行業(yè)創(chuàng)新的脈搏，并盡可能與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域更緊密地結(jié)合起來。

21. Intuition Robotics市場副總裁

Dafna Presler

我們將開始看到特定領(lǐng)域的數(shù)字伴侶，它們將幫助我們完成任務(wù)并更好地利用技術(shù)，例如，一個AI副駕駛員，將幫助我們在車內(nèi)使用技術(shù)，成為更安全的駕駛員，并在駕駛過程中預(yù)測我們的需求。

22. Infosys Consulting自動化

和人工智能全球合作伙伴Simon Moss

5G、物聯(lián)網(wǎng)集成以及將分布式和多樣化的數(shù)據(jù)源連接到‘智能系統(tǒng)’的相關(guān)能力，將推動消費(fèi)者在內(nèi)容管理、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化以及基于傳感器的數(shù)據(jù)源數(shù)量激增的集成領(lǐng)域的巨大人工智能機(jī)會。電信公司、娛樂和能源公司在這些領(lǐng)域的障礙相對較低。

23. PagerDuty工程高級副總裁

Tim Armandpour

到2025年，“實(shí)時”還不夠好。整個行業(yè)將需要AI才能超越實(shí)時性來進(jìn)?預(yù)測。我們將需要更進(jìn)一步，以預(yù)測即將發(fā)生的事情，就像?象學(xué)家預(yù)測天??樣。?量準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集可以提供背景信息并突出新出現(xiàn)方式，揭示概率的程度。在人工智能的幫助下，預(yù)測是可以實(shí)現(xiàn)的。

24. ASCM首席執(zhí)行官Abe Eshkenazi

到2020年，我們將見證更多從以人為中心到以數(shù)據(jù)為中心的自動化決策轉(zhuǎn)變，這一轉(zhuǎn)變利用了預(yù)測性和規(guī)定性分析，包括人工智能。這將要求各行業(yè)在其供應(yīng)鏈中更好地利用技術(shù)和分析，以滿足客戶對定制產(chǎn)品和服務(wù)的需求。

隨之而來的將是對勞動力重新配置和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施改造更大需求。我們已經(jīng)看到對供應(yīng)鏈內(nèi)專業(yè)發(fā)展課程和認(rèn)證的需求超過了?專業(yè)4年制 學(xué)位課程的需求。

25. Synaptics首席技術(shù)官PatrickWorfolk

邊緣處理與人工智能創(chuàng)造了更好的物聯(lián)網(wǎng)體驗(yàn)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備制造商知道基于邊緣的處理的好處，但直到現(xiàn)在，在成本、性能和安全性方面的許多挑戰(zhàn)使得在消費(fèi)品和系統(tǒng)中實(shí)施變得不切實(shí)際。將邊緣處理與云連接結(jié)合使用的轉(zhuǎn)變已經(jīng)開始，并將在2020年繼續(xù)發(fā)展。從消費(fèi)者的角度來看，這一趨勢將帶來更快、更可靠、更私密的物聯(lián)網(wǎng)體驗(yàn)。

26. Virtana首席執(zhí)行官PhilippeVincent

到2020年，AIOps(即 Artificial Intelligence for IT Operations，智能運(yùn)維)的解決方案將有更大需求，它基礎(chǔ)監(jiān)控設(shè)施、工作負(fù)載自動化和容量規(guī)劃集成到一個平臺中。因此，未能采用AIOps服務(wù)模式的供應(yīng)商和未能投資于端到端基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè)將無法滿足客戶要求。 

27. Laserfiche公司戰(zhàn)略副總裁

和首席信息官Thomas Phelps

到2020年，我們將開始看到傳統(tǒng)的企業(yè)內(nèi)容管理（ECM）（包括企業(yè)內(nèi)部(Intranet)內(nèi)容管理、Web內(nèi)容管理、電子商務(wù)交易內(nèi)容管理和企業(yè)外部網(wǎng)(Extranet)信息共享內(nèi)容管理）平臺開始專注于協(xié)作服務(wù)，以使內(nèi)部和外部業(yè)務(wù)伙伴都能夠訪問內(nèi)容。傳統(tǒng)的ECM提供商專注于為指定的受眾（業(yè)務(wù)主管、客戶等）提供數(shù)據(jù)和自動化存儲庫，但在未來的一年里，我們將看到企業(yè)在AI/ML方面的投資轉(zhuǎn)變，讓工作流程更可視化。

28. Taranis聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Ofir Schlam

隨著氣候變化的迫近，農(nóng)民和農(nóng)學(xué)家面臨著許多艱巨的挑戰(zhàn)。農(nóng)業(yè)也逐漸數(shù)字化管理，人工智能將簡化整個過程，從收集圖像到提供可操作的決策，它將提高準(zhǔn)確性和減少人為錯誤。農(nóng)業(yè)數(shù)字革命將使農(nóng)民及其農(nóng)藝合作伙伴更容易制定進(jìn)一步的解決方案，以應(yīng)對氣候變化的影響。

29. Credorax首席執(zhí)行官IgalRotem

人工智能在支付領(lǐng)域的作用不僅是推動數(shù)據(jù)科學(xué)和防范支付欺詐，它還需滿足全球支付領(lǐng)域的新需求，我們將看到人工智能在確保商戶合規(guī)性和客戶體驗(yàn)方面發(fā)揮著不可或缺的作用。在未來的幾年里，人工智能將使企業(yè)能夠簡化運(yùn)營，更好地服務(wù)客戶，并反過來在經(jīng)濟(jì)和文化上創(chuàng)造指數(shù)級的發(fā)展。

30. Skyline AI聯(lián)合創(chuàng)始人

兼首席執(zhí)行官Guy Zipori

在未來幾年，企業(yè)應(yīng)該少關(guān)注科技如何取代傳統(tǒng)工作，而更多關(guān)注人工智能和人類專長如何相互補(bǔ)充。我們堅信人工智能和人類專長的結(jié)合，我們稱之為科學(xué)和藝術(shù)。

科技永遠(yuǎn)能夠比人類更快地完成任務(wù)。但也有一些領(lǐng)域的技術(shù)永遠(yuǎn)無法取代人類。例如，談判需要直覺、信心和交易經(jīng)驗(yàn)，而計算機(jī)無法復(fù)制。我們的信念是，我們需要繼續(xù)努力，爭取在2020年在科學(xué)和藝術(shù)之間找到完美的平衡。

31. Qlik全球市場高級主管Dan Sommer

現(xiàn)在比以往任何時候都容易在數(shù)據(jù)庫搜索和分析，我們有工具，以確保數(shù)據(jù)可以用到正確的地方。數(shù)據(jù)的神秘主義已經(jīng)消失：2019年Hadoop分銷商的整合和迅速消亡是這一轉(zhuǎn)變的信號。下一個重點(diǎn)領(lǐng)域?qū)⑹欠浅７稚⒌?，或“廣泛的數(shù)據(jù)”。數(shù)據(jù)格式越來越多樣化和碎片化，因此，適合不同類型數(shù)據(jù)的不同類型的數(shù)據(jù)庫增加了一倍以上。

32. Jiminy聯(lián)合創(chuàng)始?

兼?席執(zhí)?官Tal Guttman

如今，許多AI解決?案都試圖將?戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為廣告收入，我希望在2020年看到更多的AI解決?案每天如何為我?作，?不是用來“關(guān)注”我。AI的隱私問題在很多領(lǐng)域都存在，包括養(yǎng)育??，?際關(guān)系和受教育程度等等。從積極的?度來看，AI帶來了個性化。但是，這些AI公司必須優(yōu)先保護(hù)他們收集的個?數(shù)據(jù)。

33. Genpact首席數(shù)字官Sanjay Srivastava

我們將看到數(shù)字道德官員的出現(xiàn)，他們將負(fù)責(zé)實(shí)施道德框架以做出決策，包括安全性、偏見、用途等。

34. Gloat InnerMobility聯(lián)合創(chuàng)始?

兼CTO Amichai Schreiber

2020年??智能將被證明是改善職業(yè)的重要工具。通過??智能，雇主將能夠?yàn)閱T?提供更多的機(jī)會，并促進(jìn)他們獲得更多多樣性經(jīng)驗(yàn)。借助AI，員工將能夠擴(kuò)展和增強(qiáng)他們的技能，并確保他們在快速發(fā)展的市場中保持重要地位。問責(zé)制將繼續(xù)與AI發(fā)展并駕?驅(qū)，尤其是在解釋結(jié)果和防?偏???。

35. Sapiens CMO Yaffa Cohen-Ifrah

保險業(yè)正在發(fā)?根本性的轉(zhuǎn)變：保險公司知道他們需要??改善客戶體驗(yàn)，并確保其產(chǎn)品具有針對性和個性化。2020年，??智能使保險公司能夠更好地利用他們掌握的大量數(shù)據(jù)，以從客戶洞察中受益，從?最?程度地提高其服務(wù)和產(chǎn)品。這將提升客戶滿意度，讓業(yè)務(wù)更加?效。

36. Udemy Learning副總裁ShelleyOsborne

機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能創(chuàng)新背后的力量，這些創(chuàng)新正在席卷全球。在過去3年中，我們看到Udemy平臺上的人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)課程發(fā)生了決定性的轉(zhuǎn)變，因?yàn)槠髽I(yè)試圖解決他們的知識缺口。

隨著對數(shù)據(jù)科學(xué)家和人工智能專家的需求不斷增加，我們預(yù)計，我們所稱的Capability學(xué)院將繼續(xù)增長。Capability學(xué)院是一個深入培訓(xùn)計劃，旨在發(fā)展和維持支持特定業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和功能領(lǐng)域的技能能力。

37. Serrala技術(shù)和產(chǎn)品

高級副總裁Vishal Awasthi

到2020年，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用將會增長，特別是在銀行業(yè)和金融業(yè)，人工智能解決方案將能夠加速和改進(jìn)財務(wù)和財務(wù)流程。具體來說，我們將看到智能聊天機(jī)器人的部署，這些智能聊天機(jī)器人將回答客戶和供應(yīng)商的查詢，以及用于發(fā)票獲取、現(xiàn)金應(yīng)用、異常或爭議處理、計算客戶信用風(fēng)險和檢測欺詐的智能軟件代理。

38. Jabra?型企業(yè)

?級副總裁Holger Reisinger

機(jī)器對話中的同理心將變得非常重要。如果機(jī)器在對話中能有一定同理心，那么語音助手的應(yīng)用將會得到極大的改善。Alexa和其他玩家可能會變得更加情緒化，并在用戶的反應(yīng)中察覺到挫敗感。在2020年及以后，這將是一個重大的改進(jìn)。

39. Qentelli總裁Sanjay Jupudi

2020年將更加關(guān)注可解釋的人工智能，以減少預(yù)測中的偏差。數(shù)據(jù)科學(xué)家將成為產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)的一個組成部分，并與他們密切合作，為應(yīng)用程序開發(fā)創(chuàng)造一種數(shù)據(jù)優(yōu)先的方法，而不是專注于讓應(yīng)用程序生成的數(shù)據(jù)變得有意義。

40. Splunk杰出工程師Eric Sammer

自然語言處理（NLP）與人工智能相結(jié)合，將越來越多地做出人類觀察者難以理解的決策，無論是通過分析股票數(shù)據(jù)來做出投資決策，還是通過解析堆積如山的非結(jié)構(gòu)化社交媒體來對品牌進(jìn)行廣泛的情緒分析，或是圍繞品牌或特定智能進(jìn)?廣泛的情感分析。

但是，訓(xùn)練就是一切。許多算法正在對存在固有偏見和問題的現(xiàn)有人類實(shí)踐進(jìn)行訓(xùn)練。如果你認(rèn)為可以在一開始就從NLP算法中消除這一點(diǎn)，是很幼稚的。

41. OST CIO Jim VanderMey

到2020年，醫(yī)療機(jī)構(gòu)將利用人工智能幫助醫(yī)務(wù)人員為患者提供癥狀預(yù)測。開發(fā)可以從一個衛(wèi)生系統(tǒng)轉(zhuǎn)換到另一個衛(wèi)生系統(tǒng)的人工智能工具將是一個難題，但一旦醫(yī)療行業(yè)積極推動,該解決方案將成為醫(yī)療行業(yè)重要組成部分。

42. DataStax開發(fā)人員關(guān)系副總裁

Patrick McFadin

隨著越來越多的公司著手解決有關(guān)事物、地點(diǎn)和人之間關(guān)系的問題，圖像技術(shù)將在企業(yè)中變得更加重要。2020年圖像技術(shù)面臨的問題是缺乏具有特定技能的人才。

43. WillowTree首席執(zhí)行官TobiasDengel

語音使用將繼續(xù)爆炸式增長，但不會像你想象的那樣。像Alexa和Siri這樣的助手在音樂、播客和天氣等方面的體驗(yàn)中已經(jīng)有了一些突破。語音交互已經(jīng)深入我們的生活，例如訂購?fù)聿?、購買電影票或研究產(chǎn)品。2020年每一個應(yīng)用程序都必須重新設(shè)計為語音優(yōu)先，就像十年前我們都以移動應(yīng)用功能為第一一樣。

44. FogHorn軟件工程副總裁SenthilKumar

利用邊緣人工智能和自學(xué)習(xí)模型的力量，到2020年，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以超越傳統(tǒng)的分析能力，顯著提高預(yù)測功能和總體投資回報率。有了邊緣AI，軟件可以主動地與實(shí)時數(shù)據(jù)流進(jìn)行交互，并滿足源代碼或源代碼附近的智能需求，從而提高整體生產(chǎn)力、效率和節(jié)約成本。

45. Zoom Video Communications

CPO OdedGal

通過Echo和Siri等服務(wù)，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）已經(jīng)普及給家庭消費(fèi)者。2020年，隨著廉價的即插即用技術(shù)的出現(xiàn)，物聯(lián)網(wǎng)將在工作場所實(shí)現(xiàn)普及化，從而提高會議的用戶體驗(yàn)和效率。人工智能對這一過程至關(guān)重要。

46. Emergency Capital合作伙伴Jake Saper

GDPR和CCPA是監(jiān)管數(shù)據(jù)的良好開端，但很快，人工智能和數(shù)據(jù)解決方案公司將超越這些準(zhǔn)則，并承諾他們收集的任何用戶數(shù)據(jù)將被用于直接造福于這些用戶。能夠做出承諾的組織將提供人工智能和數(shù)據(jù)解決方案，收集用戶行為和環(huán)境的數(shù)據(jù)，將用戶的行為與最佳結(jié)果關(guān)聯(lián)起來。

47. Adobe Analytics產(chǎn)品管理總監(jiān)

John Bates

到2020年，人工智能將在推動與數(shù)據(jù)的雙向?qū)υ挿矫姘l(fā)揮更大的作用。人工智能完成了繁重的工作，深入到數(shù)據(jù)中，并發(fā)現(xiàn)了一些洞察（團(tuán)隊(duì)一開始甚至不知道要尋找的洞察）。

隨著時間的推移，人工智能可以了解到什么有利于最終用戶，并相應(yīng)地進(jìn)行搜索。它延續(xù)了人與機(jī)器之間的和諧，將人類創(chuàng)造力和環(huán)境的力量與機(jī)器的力量結(jié)合在一起。人工智能作為一個“永不停歇”的助手，可以填補(bǔ)資源缺口，讓團(tuán)隊(duì)有更多的創(chuàng)造性，從事更高價值的工作。

48. Talend CTO和COO LaurentBride

隨著智能化的興起，利用人工智能增強(qiáng)人的能力將繼續(xù)是一個微妙的平衡。無論是用于重復(fù)性任務(wù)，還是理解交互對話，人工智能將開始滲透到業(yè)務(wù)的幾乎所有領(lǐng)域。

49. Looker?席 產(chǎn)品官Nick Caldwell

2020年，視頻deepfakes和對話聊天機(jī)器人的有力結(jié)合，幾乎可以以假亂真。這些AI善于進(jìn)入客戶服務(wù)、購物和醫(yī)療保健領(lǐng)域。他們轉(zhuǎn)向社交媒體、安全和政治活動等方面。歸根結(jié)底，我們不知道做假和做假的人有什么區(qū)別。

50.Calabrio首席產(chǎn)品官M(fèi)attMatsui

到2020年，公司將意識到只考慮由人工智能驅(qū)動的基于事實(shí)的理性決策，限制了對客戶行為的理解。但作為人類，我們決策的核心是情感。未來，企業(yè)必須學(xué)會平衡使用人工智能和人工人性，這是人類決策背后的情感驅(qū)動因素，有時是非理性驅(qū)動因素。

51. Adobe Sensei副總裁Scott Prevost

人工智能推動了軟件領(lǐng)域的變革，更廣泛地說，推動了跨行業(yè)企業(yè)如何提供數(shù)字體驗(yàn)。進(jìn)入2020年及以后，公司將通過以“人工智能優(yōu)先”的心態(tài)設(shè)計客戶體驗(yàn)，而不僅是為特定任務(wù)智能化工具，或?yàn)閭鹘y(tǒng)軟件添加“智能”功能，而是將人工智能作為解決問題的重要元素，從而變得更具前瞻性。

52. CommScope超大規(guī)模解決方案

副總裁John Schmidt

我們預(yù)計，隨著企業(yè)越來越多地使用他們收集的數(shù)據(jù)來構(gòu)建和部署支持新服務(wù)和產(chǎn)生新業(yè)務(wù)決策的人工智能模型，2020年人工智能的使用將加快。AI公司不僅要在其核心數(shù)據(jù)中心配備更快的網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器，還要在邊緣數(shù)據(jù)中心部署更接近最終用戶的人工智能模型。到2020年，我們預(yù)計數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商將越來越關(guān)注如何為客戶提供其所需的人工智能云服務(wù)。

53. Commvault 技術(shù)推廣員MattTyrer

2020年，隨著業(yè)界對analytics的關(guān)注，將受到越來越大的監(jiān)管壓力。如果沒有“干凈的”有價值的數(shù)據(jù)，那些人工智能項(xiàng)目將步履蹣跚。我預(yù)計更多的企業(yè)將在他們的“數(shù)據(jù)成熟度”中達(dá)到這一點(diǎn)，其中analytics項(xiàng)目是重點(diǎn)。

54. Adobe內(nèi)容與商務(wù)?級總監(jiān)Loni Stark

人工智能的最大潛力不是“人工”?是“增強(qiáng)”智能。我們?nèi)绾卧O(shè)計和制造可訪問的機(jī)器智能，以幫助我們做出最佳決策和采取?動？當(dāng)我們讓??智能與其他各式各樣的?坐在?起時，我們可以提?團(tuán)隊(duì)的績效。我們才剛剛開始探索增強(qiáng)智能的潛?。

55. Pexip副總裁JordanOwens

2020年將最終創(chuàng)造出一種與電話會議一樣具有適應(yīng)性的會議內(nèi)體驗(yàn)。對用戶來說，這意味著要確保合適的人得到合適的關(guān)注，用戶能在合適的時間獲得合適的信息，每個人都能夠更快地做出更具活力的決策。從基礎(chǔ)設(shè)施的角度來看，這意味著在多個系統(tǒng)中收集信息并通過利用人工智能來調(diào)整基于預(yù)測行為的未來需求。

56. Teradata?業(yè)智能咨詢業(yè)務(wù)主管Cheryl Wiebe

當(dāng)今世界所稱的人工智能將在2020年分為幾個領(lǐng)域，市場營銷人員將不可避免地為這些領(lǐng)域創(chuàng)建更簡潔的名稱。其中包括：機(jī)器人過程自動化（RPA）；自動化特征工程和選擇；感知人工智能，即物理感知的自動化和精細(xì)化；資源分配人工智能，即優(yōu)化技術(shù)與實(shí)時感知和響應(yīng)需求的結(jié)合。

57. Soft Robotics首席執(zhí)行官Carl Vause

關(guān)于人工智能，因?yàn)閿?shù)據(jù)存在于組織內(nèi)并不意味著數(shù)據(jù)是可用的、可轉(zhuǎn)移的格式。2020年企業(yè)將開始認(rèn)識到他們的數(shù)據(jù)沒有為人工智能準(zhǔn)備好，他們的業(yè)務(wù)流程會效率低下或不準(zhǔn)確。

58. InfluxData?席執(zhí)?官Evan Kaplan

物聯(lián)?的?規(guī)模擴(kuò)展和軟件工具的增?趨勢將在2020年將更多地集中在時間序列數(shù)據(jù)上。智能汽車和與互聯(lián)?相連的機(jī)器正開始產(chǎn)??量需要公司分析的數(shù)據(jù)。許多企業(yè)將認(rèn)識到，他們需要一個特定的時間序列數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，以挖掘其業(yè)務(wù)潛力的全部價值。

59. Gainsight?席信息官Karl Mosgofian

??智能被低估和夸?了，因?yàn)樗梢愿淖儤I(yè)務(wù)，但是企業(yè)不確定如何充分利?它。CIO 應(yīng)該評估哪些流程可以實(shí)現(xiàn)?動化，從而為員?騰出時間來為企業(yè)提供更深?的?解。那些使SaaS公司提供較低交付成本的產(chǎn)品將隨著環(huán)境的成熟和競爭的加劇?控制市場。

60. TCN聯(lián)合創(chuàng)始?兼?席技術(shù)官Jesse Bird

隨著人工智能的發(fā)展，它將很快成為接觸中心技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的預(yù)期入口。此外，小型聯(lián)絡(luò)中心和大型聯(lián)絡(luò)中心都可以使用人工智能。人工智能還將開始與全渠道解決方案集成，以立即解決消費(fèi)者的問題/需求。然而，人工智能應(yīng)用的最大轉(zhuǎn)變預(yù)計將來自于collection行業(yè)，因?yàn)樗雌饋砑饶苴s上，又能自動遵守不斷變化的聯(lián)邦通信委員會（FCC）法規(guī)。

61. Neurala聯(lián)合創(chuàng)始人、

首席執(zhí)行官M(fèi)ax Versace

隨著人工智能和數(shù)據(jù)的集中化，制造商被迫向頂級云提供商支付巨額費(fèi)用，以訪問保持系統(tǒng)正常運(yùn)行的數(shù)據(jù)。因此，在邊緣部署和改進(jìn)訓(xùn)練人工智能的新方案將變得更加普遍。隨著我們進(jìn)入新的一年，越來越多的制造商將開始轉(zhuǎn)向邊緣，以生成數(shù)據(jù)，將延遲問題降到最低，并降低大量的云費(fèi)用。通過在需要的地方（邊緣）運(yùn)行人工智能，制造商可以保持其數(shù)據(jù)的所有權(quán)。

62. Run.AI聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO Omri Geller

到2020年，我們將開始觸及深度學(xué)習(xí)的計算能力極限。隨著摩爾定律的放緩，公司將耗盡復(fù)雜人工智能任務(wù)的計算資源。我們將不得不考慮優(yōu)化，并以最有效的方式使用我們擁有的資源，而不僅僅是在問題上投入更多的GPU。

63. 埃森哲倫敦Liquid工作室

創(chuàng)始人Laetitia Cailleteau

到2020年，我們將把對話式人工智能的集成作為c-suite的首要任務(wù)。這是埃森哲從C-suite客戶那里了解到的需求，這些客戶對將對話式人工智能技術(shù)融入其商業(yè)模式感興趣。同樣的研究還引用了C-suite領(lǐng)導(dǎo)的承諾作為擴(kuò)展人工智能的必要條件。

64. HazelcastCTO、副總裁John DesJardins

隨著5G帶來更多物聯(lián)網(wǎng)使用，并為disruption創(chuàng)造新的機(jī)會，實(shí)時內(nèi)存加速機(jī)器學(xué)習(xí)將需要解決這些挑戰(zhàn)。AI/ML將越來越接近邊緣和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，并將成為創(chuàng)造卓越應(yīng)用體驗(yàn)的最佳途徑。

65. Moogsoft首席執(zhí)行官PhilTee

我們今天熟悉的人工智能技術(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、事件聚類和回歸，將與不太熟悉的技術(shù)相結(jié)合，如拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析（TDA）和生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。TDA在商業(yè)應(yīng)用中有希望，因?yàn)閿?shù)據(jù)有形狀和形狀的重要性。TDA映射數(shù)據(jù)集的幾何結(jié)構(gòu)，這些數(shù)據(jù)集是大的、高維的或有噪聲的，以檢測模型并給出解釋。

66. Eggplant Software?席技術(shù)官

Antony Edwards

2020年，由于人工智能算法做出錯誤決策，銀行網(wǎng)站或零售網(wǎng)站將出現(xiàn)中斷。例如，人工智能算法將觀察到異常行為，并錯誤地確定正在發(fā)生的漏洞。然后，它會使系統(tǒng)離線，從而導(dǎo)致收入損失和影響用戶體驗(yàn)。當(dāng)人們變得更加懷疑和規(guī)避風(fēng)險時，這一事件將導(dǎo)致轉(zhuǎn)向“決策支持”。

67. InCloudCounsel的聯(lián)合創(chuàng)始?

兼?席技術(shù)官Lane Lillquist

雖然2020年不會是我們交出汽車自動駕駛鑰匙的一年，但我們應(yīng)該看到人工智能方面的一些漸進(jìn)但有意義的進(jìn)展。看到人工智能繼續(xù)以看似簡單的方式在各種技術(shù)產(chǎn)品中發(fā)揮作用，從而使流程更加高效，這將是令人興奮的事情。

68. Zinier首席執(zhí)行官ArkaDhar

到2020年，公司將不再關(guān)注傳統(tǒng)應(yīng)用程序的交付，而更多地關(guān)注銷售人工智能用例。他們將為客戶提供特定用例的人工智能模型（即在5G基礎(chǔ)設(shè)施中診斷維修需求）和不同用例的單獨(dú)模型（即確定何時需要停用石油和天然氣基礎(chǔ)設(shè)施）。企業(yè)將不再依賴于一刀切的應(yīng)用程序，而是利用高度專業(yè)化的模型來定制用例，最終會產(chǎn)生更好的結(jié)果。

69. EasyVista北美高級副總裁JohnPrestridge

對話式人工智能的使用將為員工和客戶的參與提供一個新的渠道。除了簡單的聊天機(jī)器人，上下文感知、自然語言處理、智能交互能力和更強(qiáng)大的意圖庫的強(qiáng)大組合將使虛擬代理能夠采取行動。虛擬代理不僅能夠在對話中進(jìn)行對話，而且能夠無縫地過渡到提供多媒體體驗(yàn)，以指導(dǎo)用戶獲得信息、答案或解決問題。

70. Mood Media全球首席產(chǎn)品官

Trey Courtney

我們在零售業(yè)使用人工智能方面還很早。到目前為止，大多數(shù)的使用都是在供應(yīng)鏈中進(jìn)行的，例如自動化庫存數(shù)據(jù)管理和客戶服務(wù)（通過聊天機(jī)器人來回答問題）。我相信，我們將看到更多的零售商部署人工智能技術(shù)，例如測量商店流量和調(diào)整數(shù)字屏幕內(nèi)容的攝像頭，以及部署語音助手，客戶在商店購物時可以使用這些技術(shù)。

71. Freestar總裁KurtDonnell

人工智能將在構(gòu)建理想廣告棧的不斷演進(jìn)中發(fā)揮不可或缺的作用。AI將允許出版商動態(tài)調(diào)整需求源，這是一種歷史上由人類執(zhí)行的行為，最終創(chuàng)造了一種實(shí)時實(shí)現(xiàn)收入最大化的方法。

72. CognitiveScale CTO Matt Sanchez

雖然越來越多的公司將采取‘人工智能優(yōu)先’的方式進(jìn)行數(shù)字化改造項(xiàng)目，但許多公司仍將難以實(shí)施人工智能，最大的挑戰(zhàn)來自于自動化決策系統(tǒng)缺乏信任和透明度。除非倫理問題得到解決，否則人工智能的應(yīng)用速度將會減慢，威脅到它在許多企業(yè)中的價值。平衡人工智能的風(fēng)險和人工智能的價值，將成為大多數(shù)財富500強(qiáng)CEO和董事會的首要議題。

73. Centrline Digital集團(tuán)客戶總監(jiān)

Michelle Yancey

因?yàn)槿斯ぶ悄?，營銷人員收集、分析和執(zhí)行目標(biāo)營銷活動的速度將繼續(xù)加快，從而產(chǎn)生更有效的營銷策略。營銷人員將能夠?yàn)楹线m的人創(chuàng)建合適的內(nèi)容片段，并實(shí)時將該片段放在合適的頻道中，而不是從現(xiàn)在開始的六個月內(nèi)。

74. Tremor Video CTO Tal Mor

人工智能引擎將繼續(xù)是廣告技術(shù)的重要組成部分。2020年，過度依賴人工優(yōu)化的公司將進(jìn)一步落后，因?yàn)闆]有人能夠與人工智能引擎的力量競爭。此外，越來越多的趨勢是將人工智能工具從核心業(yè)務(wù)擴(kuò)展到跨團(tuán)隊(duì)的操作方面。隨著所使用的工具繼續(xù)商品化，它將使越來越多的團(tuán)隊(duì)能夠利用它們，不管他們是否是人工智能專家。

75. Anagram總經(jīng)理Jenna Umbrianna

人工智能的擴(kuò)展應(yīng)用，從機(jī)器學(xué)習(xí)和推理到面向消費(fèi)者的實(shí)際應(yīng)用（例如語音識別、機(jī)器人技術(shù)），將增加技術(shù)創(chuàng)新和消費(fèi)者對數(shù)據(jù)收集和使用不信任之間的緊張關(guān)系。最終，這一動態(tài)將為推進(jìn)一項(xiàng)針對消費(fèi)者隱私的全國性全面監(jiān)管政策帶來巨大壓力。

76. ViralGains首席執(zhí)行官

兼董事長Tod Loofbourrow

廣告是說服的科學(xué)和藝術(shù)。勸說就是理解、預(yù)測和改進(jìn)人類行為的科學(xué)。人工智能將使我們更接近一個不那么煩人、更討人喜歡、有用、相關(guān)和娛樂的廣告時代。

77. MNI目標(biāo)媒體?級副總裁Matt Fanelli

人工智能的一個經(jīng)常被忽視的方面是它與人類智能的融合。作為人，我們擁有獨(dú)創(chuàng)性、創(chuàng)造力和創(chuàng)新性的解決問題的能力；在可預(yù)見的未來，這很可能仍然是機(jī)器無法替代的。

因此，當(dāng)高技能的個人指導(dǎo)并應(yīng)用該技術(shù)為品牌實(shí)現(xiàn)穩(wěn)固的業(yè)務(wù)成果時，人工智能的真正價值就得以實(shí)現(xiàn)。在2020，廣告商將非常重視有強(qiáng)大的團(tuán)隊(duì)，可以從A中獲取最大價值。

78. Rightpoint移動和新興技術(shù)副總裁

Ben Johnson

我們已經(jīng)看到智能助理的轉(zhuǎn)變，我們預(yù)計這將在2020年繼續(xù)。智能助理的制造者正從一種拉動式思維轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N推動式思維（這被稱為“主動式”助理）。舉個例子，如果你的手機(jī)學(xué)習(xí)了你的日常工作，并意識到你已經(jīng)偏離了它，比如說，由于交通問題，那么它可以建議取消你即將到來的約會或者發(fā)送一條“遲到”信息。了解這一趨勢的公司也明白，這些用例只有通過人工智能才能解鎖。

79.Babel Street首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Brandon Haynie

隨著人工智能繼續(xù)進(jìn)入主流，它對數(shù)據(jù)的渴望將繼續(xù)增長。開發(fā)快速轉(zhuǎn)換和集成數(shù)據(jù)的工具，使其更易于構(gòu)建模型，將大大減少數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的時間。結(jié)果將使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠自由地應(yīng)用他們的技術(shù)，并允許較小的組織在不需要大型多功能團(tuán)隊(duì)的情況下開發(fā)模型。

80. DarwinAI CEO Sheldon Fernandez

隨著圍繞可解釋性的技術(shù)制定新的標(biāo)準(zhǔn)，可解釋性人工智能將在2020年及以后繼續(xù)取得進(jìn)展，隨后將緩慢發(fā)展新技術(shù)，以解決商業(yè)領(lǐng)袖、非技術(shù)受眾的可解釋性問題。

例如，在房地產(chǎn)領(lǐng)域，隨著人工智能應(yīng)用的不斷普及，為拒絕抵押貸款提供一個令人信服的解釋是必要的。盡管我們將看到技術(shù)工具和標(biāo)準(zhǔn)不斷發(fā)展，但外行工具的進(jìn)展將緩慢，一些狹隘的、特定領(lǐng)域的解決方案將首先出現(xiàn)。就像90年代普通大眾對“網(wǎng)絡(luò)”的理解一樣，隨著技術(shù)的能力和使用的普及，人們對人工智能的認(rèn)識、理解和信任也會逐漸提高。

81. Synaptics首席技術(shù)官PatrickWorfolk

2020年筆記本電腦和智能手機(jī)的語音助理將繼續(xù)變得更加智能，并支持您的日常工作需要。例如，你可以說“打開我昨天處理文檔”或“給我找大衛(wèi)今天的郵件”。這一趨勢將使人們的時間變得更有效率，專注于更高層次的工作，而不是固定在他們的郵件或短信上。

82. XANT?席執(zhí)?官Chris Harrington

人工智能繼續(xù)受到很多關(guān)注和大量投資。隨著炒作周期的繼續(xù)，企業(yè)將更加重視人工智能的真正制造者或破壞者：數(shù)據(jù)。人工智能算法只和提供它們的數(shù)據(jù)一樣好。到2020年，我們將看到那些沒有好的、干凈的數(shù)據(jù)的人工智能公司，在其他擁有可靠數(shù)據(jù)的公司蓬勃發(fā)展的同時，遇到絆腳石。

83. Intercom首席機(jī)器學(xué)習(xí)工程師Fergal Reid

我們現(xiàn)在正處于業(yè)務(wù)智能化的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，以正確方式整合自動化的企業(yè)將經(jīng)歷前所未有的增長。2020年及以后，與客戶進(jìn)行對話式互動的企業(yè)將看到團(tuán)隊(duì)效率的提高、客戶關(guān)系的加強(qiáng)和更快的增長。

84. Capacity首席數(shù)據(jù)官DaveCostenaro

到2020年，我預(yù)計在醫(yī)療保健領(lǐng)域，人工智能將取得重大進(jìn)展。從生物學(xué)到后臺到臨床，醫(yī)學(xué)中充斥著復(fù)雜的、多變量的問題，是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的理想平臺。但AI還有很多問題需要解決，比如病人隱私，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的偏見，以及平衡人類和算法之間的協(xié)作，但這些都不是不可克服的，都可以通過深思熟慮、有紀(jì)律的方法來克服。潛在的收益是如此之大，我相信人工智能將在這一領(lǐng)域取得重大進(jìn)展。

85. Talespin產(chǎn)品經(jīng)理Remmelt Blessinga

到2020年，人工智能和虛擬人技術(shù)，可以洞察我們?nèi)绾螌⒓寄軕?yīng)用于現(xiàn)實(shí)和情感體驗(yàn)。我們首次看到人們真正與虛擬人物打交道，這是通過人工智能消除人與計算機(jī)之間的傳統(tǒng)溝通障礙（語音輸入、語音識別和情感分析）而實(shí)現(xiàn)的。這將有助于關(guān)鍵軟技能的真正發(fā)展，創(chuàng)造一個更具社會性和溝通性的工作環(huán)境。

86. Super Hi-Fi聯(lián)合創(chuàng)始人

兼首席執(zhí)行官Zack Zalon

人工智能將繼續(xù)激增，最令人興奮的是它如何幫助我們更好地了解我們周圍的世界，從醫(yī)學(xué)到媒體。人工智能使我們能夠在更深的層次上學(xué)習(xí)音樂和內(nèi)容，比如音樂迷是如何聆聽的，這樣我們就可以自動地提供更具吸引力和娛樂性的聆聽體驗(yàn)。

通過人工智能，我們現(xiàn)在可以在一毫秒內(nèi)生產(chǎn)出過去在廣播工作室需要幾個小時的產(chǎn)品，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，到2020年，它只會越來越好，越來越快。

87. VentureFuel創(chuàng)始人Fred Schonenberg

合成媒體將繼續(xù)改進(jìn)，使我們能夠在任何GIF中看到自己，或改變我們的聲音，以便在任何地方使用，但這將導(dǎo)致越來越真實(shí)的deepfakes，使人們能夠輕松地假設(shè)和操縱人物角色，給網(wǎng)絡(luò)安全帶來更大的壓力。

88. ClickTived聯(lián)合創(chuàng)始人

兼首席執(zhí)行官Chris Roebuck

在2020年及以后，人工智能將繼續(xù)在技術(shù)和營銷方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。利用AI/ML有助于公司在其后端更智能化，最終有助于更有效地與消費(fèi)者溝通。能夠預(yù)測消費(fèi)者想要什么，并能夠?yàn)樗麄兲峁┒ㄖ企w驗(yàn)（基于他們的興趣/購買模式和記錄），這將是非常有價值的進(jìn)步。

89. VUniverse創(chuàng)始人

兼首席執(zhí)行官Evelyn Watters

在2020年及以后，用戶不再自己尋找和試圖決定下一步要看什么，內(nèi)置的預(yù)測技術(shù)將根據(jù)你獨(dú)特的品味和觀看習(xí)慣，建議觀看什么內(nèi)容以及何時觀看。動態(tài)推薦不僅要考慮用戶的喜好和偏好，還要考慮生活事件、季節(jié)性的觀看習(xí)慣、時事和伴侶的偏好。 

90. Resulticks首席執(zhí)行官

Redickaa Subrammanian

2020年及以后，社交媒體營銷的關(guān)鍵區(qū)別在于智能化。以前，品牌依賴社交媒體管理者或團(tuán)隊(duì)來創(chuàng)建內(nèi)容并在線回復(fù)客戶的查詢，而這個角色將越來越多地被聊天機(jī)器人和人工智能軟件所取代，這將使品牌擁有24*7的社交活動。機(jī)器學(xué)習(xí)算法將幫助公司根據(jù)客戶在社交媒體上的行為，優(yōu)化他們發(fā)布的社交內(nèi)容，并更好地在一個級別的細(xì)分市場上提供個性化的產(chǎn)品推薦

91. Aidoc聯(lián)合創(chuàng)始?

兼?席執(zhí)?官Elad Walach

2020年將是人工智能成為醫(yī)療領(lǐng)域主流的一年。2019年是早期采用人工智能的一年，之后，隨著人工智能的口碑在社會上的傳播，更多的醫(yī)療中心將開始意識到人工智能的好處。相反，這會導(dǎo)致人工智能醫(yī)療公司整體數(shù)量減少，因?yàn)闀汹A家和輸家。

92. Explorium數(shù)據(jù)科學(xué)副總裁ShaiYanovski

隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，人工智能的發(fā)展將呈指數(shù)級增長。這已經(jīng)開始通過神經(jīng)架構(gòu)搜索和自動特征生成等方法來實(shí)現(xiàn)了。

93. Dataiku?席客戶官Kurt Muehmel

隨著越來越多更好的人工智能超過數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師的可用性，公司將轉(zhuǎn)向技術(shù)、培訓(xùn)和教育，使現(xiàn)有的團(tuán)隊(duì)升級，并引入更多以前前所未聞的聲音。這將有助于減少偏見，提高人工智能的責(zé)任感。

94. JDA 公司BlueYonder的戰(zhàn)略顧問

兼創(chuàng)始? Michael Feindt

人工智能將在2020年及以后推動可持續(xù)發(fā)展。通過利用人工智能算法，公司可以測量環(huán)境和社會影響，自動進(jìn)行糾正，并優(yōu)化運(yùn)營以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)性。盡管可持續(xù)發(fā)展的挑戰(zhàn)日益復(fù)雜，但這些技術(shù)可以幫助企業(yè)通過減少浪費(fèi)、提高生產(chǎn)效率、采用更智能的運(yùn)輸策略和減少資源消耗來負(fù)責(zé)任地運(yùn)營和盈利。

95. Unbounce產(chǎn)品營銷總監(jiān)TamaraGrominsky

到2020年，越來越多的小企業(yè)參與者將開始積極嘗試采用人工智能技術(shù)，但由于現(xiàn)有工具成本高昂，以及對‘機(jī)器’缺乏了解，他們將受到阻礙。軟件供應(yīng)商以一種易于理解、普通企業(yè)都能負(fù)擔(dān)得起的方式構(gòu)建人工智能，他們將看到獲得市場份額的巨大優(yōu)勢。

96. Splice Machine?席執(zhí)?官

Monte Zweben

到2020年，那些將機(jī)器學(xué)習(xí)作為其關(guān)鍵任務(wù)流程的一部分成功運(yùn)作的公司將打破組織孤立，組建多學(xué)科團(tuán)隊(duì)。這些團(tuán)隊(duì)將包括數(shù)據(jù)工程師、應(yīng)用程序開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家，他們將專注于應(yīng)用程序而不是數(shù)據(jù)湖。他們將把本地機(jī)器學(xué)習(xí)集成到應(yīng)用程序中，以避免數(shù)據(jù)沼澤。

97. Kinetica首席產(chǎn)品官IrinaFarooq

鑒于人工智能技術(shù)的現(xiàn)狀，可解釋的人工智能并不是一個合理的目標(biāo)或期望；然而，我們需要確保新的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)平臺有必要的基礎(chǔ)設(shè)施來實(shí)現(xiàn)治理、透明度和可重復(fù)性。

如果我們能夠預(yù)先評估培訓(xùn)模型所需的數(shù)據(jù)，并持續(xù)評估模型的性能，那么我們就可以發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中產(chǎn)生無意偏見的缺陷，并對這些缺陷加以糾正。

98. Conversocial首席執(zhí)行官

Ido Bornstein HaCohen

機(jī)器人不再局限于簡單的客戶交互。它們利用自然語言處理來更好地理解用戶的意圖，并提供有用的、適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。隨著越來越多的對話被機(jī)器人成功導(dǎo)航，品牌將提高其使用率，以提高響應(yīng)時間，并推動更高的聯(lián)絡(luò)中心效率。

99. Resonai CEO Emil Alon

到2020，我們將把增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)視為一種解決跨行業(yè)問題和改變企業(yè)經(jīng)營方式的商業(yè)解決方案。人工智能將繼續(xù)擴(kuò)展到新的行業(yè)，如商業(yè)房地產(chǎn)、商場和其他零售設(shè)施。主要產(chǎn)品功能包括室內(nèi)導(dǎo)航AR、AR搜索、AR售票系統(tǒng)。領(lǐng)先的應(yīng)用程序/用例將包括用于建筑物維護(hù)和運(yùn)營的應(yīng)用程序、作為物聯(lián)網(wǎng)中央控制器的應(yīng)用程序以及用于建筑物訪問控制和導(dǎo)航的數(shù)字門房。 

100. AlphaSense產(chǎn)品搜索和

人工智能主管Chris Ackerson

雖然整個企業(yè)對人工智能的投資有了巨大的增長，但一個主要的挑戰(zhàn)，尤其是對IT專業(yè)人士來說，是衡量其投資回報率。由于建立培訓(xùn)數(shù)據(jù)集的挑戰(zhàn)、機(jī)器學(xué)習(xí)的不確定性以及機(jī)器學(xué)習(xí)平臺工具的不成熟，人工智能驅(qū)動的企業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)時間比預(yù)期的要長。不管這些挑戰(zhàn)如何，人工智能將對應(yīng)用和行業(yè)產(chǎn)生不可忽視的影響。

101. Altimetrik首席數(shù)據(jù)官Abhijit Sahay

人工智能將在明年東京奧運(yùn)會上全面展示。我們可以期待，由人工智能驅(qū)動的機(jī)器人助理將成為奧運(yùn)會前的宣傳噱頭之一，并在現(xiàn)場活動中積極幫助官員，例如在足球比賽中標(biāo)記“場外”。人工智能還可能參與預(yù)測美國總統(tǒng)選舉中的投票和預(yù)測，進(jìn)一步將這項(xiàng)技術(shù)納入主流觀點(diǎn)。

102. Uniphore首席執(zhí)行官UmeshSachdev

語音分析工具是支持機(jī)器人流程自動化（RPA）的重要橋梁，到2020年，我們將看到這兩項(xiàng)技術(shù)繼續(xù)攜手合作。我們將通過實(shí)時將情感與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分層，看到預(yù)期意圖方面的最大進(jìn)展。在接下來的1-2年里，我們將能夠確定人們支付過期賬單的可能性。這種類型的客戶意圖最終將成為業(yè)務(wù)分析和規(guī)劃的關(guān)鍵所在。

103. Credit Sesame聯(lián)合創(chuàng)始人

兼首席執(zhí)行官Adrian Nazari

得益于機(jī)器學(xué)習(xí)的顯著進(jìn)步，2020年將是人工智能全面解決金融服務(wù)問題的一年。2019年，投資管理等資產(chǎn)領(lǐng)域的機(jī)器人顧問（robo advisor）崛起，但事實(shí)證明，破解個人金融的負(fù)債問題要困難得多?，F(xiàn)在，人工智能已經(jīng)發(fā)展到可以考慮到債務(wù)管理的所有因素，為消費(fèi)者提供個性化和可操作的建議。

104. Primulabs首席執(zhí)行官VickiHolt

由于廣泛的數(shù)據(jù)收集能力，加上高性能的可訪問計算能力，我們將看到人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)的許多方面支持制造業(yè)。通過提供設(shè)計速度、反饋和優(yōu)化來提高他們的體驗(yàn)。

其次，機(jī)器學(xué)習(xí)將極大地影響制造效率，以改善諸如過程控制、錯誤檢測和需求預(yù)測等領(lǐng)域，從而使供應(yīng)鏈更加靈活。

105. Fiddler聯(lián)合創(chuàng)始人

兼首席執(zhí)行官Krishna Gade

基層思想領(lǐng)袖和初創(chuàng)企業(yè)將掀起一股熱潮，讓人工智能變得公平、負(fù)責(zé)和透明。鑒于此，更多的財富100強(qiáng)公司將尋找治理人工智能的方法，以最大限度地降低算法風(fēng)險，美國更多的州將出臺有關(guān)人工智能的法規(guī)?？山忉尩娜斯ぶ悄軐⒑芸斐蔀閹椭鉀Q這些問題的主流。

106. CCC信息服務(wù)首席執(zhí)行官

Githesh Ramamurthy

到2020年，我們將看到人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在汽車保險領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用。普通的文書工作將通過大量基于人工智能的流程來解決，而人類將獲得自由，以提供高接觸度、個性化的體驗(yàn)，在經(jīng)歷創(chuàng)傷事件后為投保人提供情感支持。 

107. Facebook美洲區(qū)負(fù)責(zé)人

Christine Trodella

人工智能將無縫地、逐步地融入到我們的日常工作中，使我們在工作中更有效率、更有效率。與人們在電影中看到的“殺手機(jī)器人”不同，這種智能化幾乎是看不見的。

隨著越來越多的任務(wù)智能化，領(lǐng)導(dǎo)層需要優(yōu)先考慮對工作職責(zé)可能發(fā)生變化的員工進(jìn)行持續(xù)培訓(xùn)。他們還需要在招聘溝通、團(tuán)隊(duì)合作、同理心時強(qiáng)調(diào)軟技能，我們知道這是一種算法無法替代的技能。

108. Sutherland首席分析官Phani Nagarjuna

隨著人工智能的不斷發(fā)展，2020年設(shè)備和應(yīng)用程序?qū)⑻峁└觽€性化的服務(wù)；這將通過對用戶行為和搜索模式的進(jìn)一步了解而成為可能，使組織能夠更深入地了解用戶偏好，從而實(shí)時提供更多以人為中心的體驗(yàn)。

109. Functionize數(shù)據(jù)科學(xué)主任Jon Seaton

未來，隨著人工智能技術(shù)變得越來越關(guān)鍵，每個人都將采用某種類型的人工智能技術(shù)。但團(tuán)隊(duì)知道如何構(gòu)建人工智能并不意味著他們知道如何正確使用它。

你可以為幾乎任何東西構(gòu)建一個算法，但這并不意味著它在業(yè)務(wù)中會有實(shí)用性，或者有能力適應(yīng)新的數(shù)據(jù)。隨著軟件的復(fù)雜性增長，理解AI和使用它之間的差異將是至關(guān)重要的，因?yàn)槲覀冞M(jìn)入2020。

110. Globality首席財務(wù)官Keith Hausmann

AI通過理解和響應(yīng)人類意圖的復(fù)雜性，徹底改變了傳統(tǒng)B2B服務(wù)的買賣，以及傳統(tǒng)模擬的過程。機(jī)器能夠通過直觀的需求識別過程對潛在貿(mào)易伙伴優(yōu)勢和能力的廣泛了解，定義復(fù)雜需求并將其與理想貿(mào)易伙伴（供應(yīng)商）匹配。隨著人工智能在每次交互中更好地了解個人偏好和公司要求，特別是企業(yè)文化和價值觀等無形領(lǐng)域，用戶體驗(yàn)將繼續(xù)得以改善。

111. Lentiq產(chǎn)品和工程副總裁AlexBordei

5G將帶來高帶寬，并支持廣泛應(yīng)用（比如車聯(lián)網(wǎng)），將把大量的機(jī)器學(xué)習(xí)計算和模型服務(wù)推向邊緣。這將要求應(yīng)用程序開發(fā)人員使用類似CDN（Content Delivery Network，即內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)）的服務(wù)，用于數(shù)據(jù)處理和提供模型。我們也將開始看到人工智能技術(shù)在其他領(lǐng)域有更多有趣的應(yīng)用。

112. BIP Capital風(fēng)險投資家Dan Drechel

人工智能將被用來了解更多關(guān)于消費(fèi)者產(chǎn)品和服務(wù)的信息，以便讓商家了解消費(fèi)者最感興趣的內(nèi)容。Facebook很早就把人工智能應(yīng)用于營銷，其他平臺也緊隨其后。這些平臺能夠通過人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測分析對數(shù)據(jù)作出反應(yīng)，更個性化為客戶問題提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的解決方案。

113. Illinois Technology Association

首席執(zhí)行官Julia Kanouse

雖然人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將使工作場所更智能化，但只有一小部分工作將被完全取代。相反，我們將看到，人類將越來越多地與機(jī)器并肩工作。這在過去發(fā)生過，從農(nóng)場拖拉機(jī)到辦公電子表格。日常任務(wù)或復(fù)雜分析的智能化將有助于豐富許多工作職能，并使個人能夠擁有更多的時間和注意力集中在企業(yè)戰(zhàn)略需求上。

114. Flybits創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官

Hossein Rahnama

過去幾年，人工智能一直在大肆宣傳，但現(xiàn)在我們開始看到這項(xiàng)技術(shù)的真正能力和局限性。雖然人工智能可以做出預(yù)測，但它缺少適應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界場景的人類元素。現(xiàn)在的人工智能最大的缺失環(huán)節(jié)是缺乏上下文理解。為了填補(bǔ)這一空白，到2020年，我們將開始看到語境智能的增加，以及通過數(shù)據(jù)分析來獲取用戶位置、天氣等信息。

115. Paylocity首席執(zhí)行官Steve Beauchamp

2020年，我們將看到人力資源主管利用人工智能更好地確定哪些員工可能離職。隨著人力資源數(shù)據(jù)集維度（如調(diào)查回復(fù)、員工互相評價和員工參與度等）的擴(kuò)展，評估員工算法的質(zhì)量也會隨之提高。這對于更好地確定員工離職和提高留用率的人力資源主管來說，使用人工智能來洞察員工敬業(yè)度將是至關(guān)重要的。

116. Cielo首席技術(shù)和產(chǎn)品創(chuàng)新官

Adam Godson

到2020年，人工智能將逐漸取代人類來幫助企業(yè)流程智能化，它可以幫助招聘人員確定他們在哪些領(lǐng)域可以消除偏見。人工智能不太可能做好最后的招聘選擇，但它將大大加快今天招聘人員完成的許多步驟。

117. Envoy Global 首席執(zhí)行官RichardBurke

2020年，我們預(yù)計人工智能將更頻繁地用于以就業(yè)為基礎(chǔ)的移民領(lǐng)域，為律師、人力資源主管和外國人才提供更無縫、壓力更小的移民程序。通過將人工智能和技術(shù)融入移民過程，人力資源主管將擁有所需的資源、工具和數(shù)據(jù)，以支持外國公民，并以周到、高效和持續(xù)的合規(guī)性管理移民計劃。

118. Modern Hire創(chuàng)新招聘

執(zhí)行副總裁Eric Sydel

到2020年，我們預(yù)計人才招聘團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)使用人工智能來推動公平，更好地預(yù)測招聘，簡化流程和改善候選人體驗(yàn)。人才招聘團(tuán)隊(duì)還將使用人工智能來更好地預(yù)測候選人在工作中成功的可能性，實(shí)施偏差控制，并為候選人提供實(shí)時反饋。由于人工智能在招聘中繼續(xù)發(fā)揮著重要作用，各組織必須確保其招聘技術(shù)有利于單個應(yīng)聘者，并采用透明、可驗(yàn)證、可復(fù)制和可發(fā)布的開放標(biāo)準(zhǔn)。

119. BNED數(shù)字學(xué)生解決方案總裁

Kanuj Malhotra

2020年，高等教育將繼續(xù)看到人工智能的價值。我們將看到人工智能在學(xué)習(xí)工具中的應(yīng)用越來越廣泛，這些工具可以預(yù)測各種學(xué)科的使用情況，特別是在STEM中，它能為學(xué)生提供更個性化路徑。此外，人工智能在寫作定性分析方面（包括論據(jù)結(jié)構(gòu)、相關(guān)性和風(fēng)格），將使高等教育更多地使用基于人工智能的寫作解決方案。

120. Lightico聯(lián)合創(chuàng)始人

兼首席執(zhí)行官Zviki Ben Ishay

隨著企業(yè)在2020年從使用向評估轉(zhuǎn)變，人工智能的應(yīng)用案例將發(fā)生變化。那些采用人工智能解決方案的公司，其目的是讓客戶和員工產(chǎn)生意想不到或超乎想象的互動效果，而不僅是利用人工智能簡化流程。人工智能的真正優(yōu)勢將被揭示出來，它將消除繁瑣的任務(wù)，為利益相關(guān)者提供一致、積極的互動，使他們的日常生活變得更輕松。

本文轉(zhuǎn)自AI商業(yè)周刊（公眾號ID：aibizweek），轉(zhuǎn)載請備注來源。