随着新冠病毒在全球蔓延，越来越多的公司正面临着很多与之前不同的新问题。比如，如何保持公司对于客户需求变化的适应？如何适应行业的下一个增长曲线？
用好人工智能十分关键。
因此，人工智能的未来也成为了越来越多公司关注的焦点。
人工智能是神秘的，同时也是变革性的。人工智能令人兴奋，同时也令人恐惧。最重要的是，人工智能无所不在。在过去的几年里，我们一直听到这种摇摆不定的叙述，未来也依旧如此。
但是，在这前所未有的一年里，有一件事情变得非常清楚：企业需要找到一种安全的、富有创造性、大胆地应用人工智能的方法，以便在短期和长期内都变得更加强大。
到目前为止，人工智能的缺点仍然存在，比如：缺乏信任、数据质量差、某些数据缺乏以及缺少合适的工具和人才等。到 2021 年，公司和高层领导将直面这些挑战，同样不是因为他们愿意这样做，而是因为他们必须如此。
加速走出危机
面对新冠病毒大流行，许多公司都做了在以前看似不可能的事情，甚至有时候，这些事情是一夜之间完成的。在新客户追求现实的压力下，人工智能未来成为焦点。
公司的价值取决于公司如何对待客户，并且富有弹性、创造力和适应性，以适应行业的下一个增长曲线。
公司的成功在很大程度上取决于对人工智能技术的速度和效果的利用，既能让员工适应新常态，又能建立让公司与众不同的平台。
事实上，技术加速是我们对未来一年预测的共同主线。这意味着投资新技术，但是由于新冠大流行仍然是一个现实，2021 年的预算正受到严格审查，这也意味着利用和实现公司已经拥有技术的价值，去实现最终偿还阻碍人们的技术债务。
2021 年，不仅是 15% 已经精通数字技术的公司，而是所有公司在技术驱动的体验、运营、产品和生态系统上加倍努力的一年。
2021 年与人工智能
近日，作为一家专业的评测机构，FoRResteR 对人工智能在即将到来的 2021 年的发展趋势做出了预测：
他们认为，人工智能和机器学习将渗透到新的用户案例和体验中。在 2021 年时，聪明的公司会将人工智能推向新的领域，例如用于远程工作的全息会议和按需个性化的制造当中。他们将制定战略计划，在会议室中建立模拟，并进入智能边缘体验。
与此同时，一些幸运的暂时落后者将使用无代码自动机器学习（AutoML）来更快地实现 5 个、50 个或 500 个人工智能用例，并利用强大的数据科学团队超越竞争对手，这些团队采用传统的、代码优先的方法进行机器学习。
工作场所人工智能将提高自动化和扩充需求。到 2021 年，超过 1/3 的具有适应性和固定增长模式的公司将依靠人工智能来帮助解决基于位置的、体力劳动的或人工操作的员工以及在家工作的知识员工的工作场所中断问题。
这包括将人工智能应用于智能文档提取、客户服务代理扩充、重返工作岗位健康跟踪或用于社会分离的半自动机器人。
2021 年将在人工智能的可信数据方面取得更多的进步。2021 年将展示人造数据的好坏。它分为两种形式：允许用户创建数据集来训练人工智能的合成数据和反其道而行之的假数据，以及它会扰乱训练数据以故意摆脱人工智能。
企业还面临着来自消费者利益团体和监管机构的越来越大的压力，要求他们证明人工智能的数据血统，包括数据审计追踪以确保合规性和道德使用。
在 2021 年，区块链和人工智能将开始更加认真地联合起来，以支持数据来源、完整性和使用情况跟踪。
2021 年，是人工智能大放异彩的时候了。
