2019年に人工知能はどこに向かうのでしょうか? 120人の幹部が意見を述べた

私： 「アレクサ、2019年に何が起こるか教えてください。」

Amazon AI: 「『この日の歴史』を始めますか?」

私： 「アレクサ、2019年の天気予報を教えて。」

Amazon AI: 「水晶玉には雲がいっぱいあるので、わかりません。」

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アマゾンの「音声アシスタント」や「インテリジェント会話者」とのこのような会話は、人工知能が今や人々の生活、学習、仕事に入り込んでいることを示しています。 2018 年を振り返ると、人工知能は徐々にその低迷期を脱し、本格的に実装に向けて動き出しました。では、2019 年の人工知能はどのようなものになるのでしょうか?

2019年に人工知能はどうなるでしょうか?

以下に、さまざまな探求を試み、誇大宣伝を減らし、AI をより実用的、正確、かつ集中的なものにすることを約束している 120 人の AI 関連の幹部の見解を示します。

「自動運転ファイナンスは、世界中の何百万人もの銀行顧客がこの形式またはその他の形式で使用している AI の実際のアプリケーションであり、今後数年間でさらに改善されるでしょう。現在世界中の銀行で進行中のプロジェクトに基づくと、財務目標の達成を支援するために AI を利用して財務を「管理」し、自動化されたアクションを実行する顧客がますます増えていることがわかります。効果的な自動運転ファイナンスを実現するために、金融機関は、小売、中小企業、富裕層などの顧客セグメントに特化した AI を提供する必要があります。つまり、より一般的な AI 形式から、主題の知識と専門技術を組み込んだドメイン固有のソリューションに移行する必要があります。」

—Personetics 共同創設者兼 CEO、David Sosna 氏

「2019年は、組織が独自のデータに基づいて専門的なAIシステムを構築する年になるでしょう。組織が保有するデータの量が限られている一方で、専門的なデータも必要であることを考えると、組織は社内で高品質のAIデータを簡単に作成できるツールが必要であることに気づくでしょう。この量より質のアプローチでは、組織が保有するデータの棚卸しを行い、次のような重要な質問を自問する必要があります。このデータは自分が求めているものを表し、目標を満たしているか？実稼働データはトレーニングデータと一致しているか？画像の再現性とばらつきのバランスが取れているか？データセットは多様か？新しいデータ戦略を採用することが、AIデータ問題の課題を克服し、現実世界で機能するAIを開発する上での成否を分けることになるでしょう。」

—マックス・ヴェルサーチ博士、Neurala CEO兼共同創設者

「AI によって、より高度なプロセス探索が可能になります。これは、すべてのユーザー ジャーニーを学習するアプリケーションに組み込まれたセンサーのようなもので、AI を使用してシステムと対話するための最適なパスを予測します。たとえば、運転中に Waze などの GPS を使用するのと同様に、AI は時間帯に基づいて最適なルートを明らかにし、各従業員がシステムを最も効果的に使用できる方法を解明し、個人のニーズに基づいてさまざまな可能性を提供します。」

—ウォークミー共同創設者兼社長、レファエル・スウェアリー

「2019 年には、デザイナーが人工知能を使用してコンピューター プログラムと対話し、3D プリンターで作成された部品をリアルタイムで再設計、最適化、軽量化できるテクノロジーが登場します。デザイナーは設計目標と材料パラメータを指定するだけで、残りの探索は AI が行います。既存の設計コンセプトを基に、事実上無制限の設計の組み合わせが実現します。デザイナーの権限は拡大し、さまざまなバリエーションをテストして実験することで、これまでよりも迅速に最適な設計を作成できるようになります。」

—XponentialWorks 創設者兼 CEO、Avi Reichental 氏

「クラウド コンピューティングと API の普及により、2019 年には企業における AI が有意義な価値を提供するようになるでしょう。これにより、あらゆるレベルの組織が人々の働き方や新たな機会を発見しながら、より効果的かつ効率的に働けるよう支援するという AI の理想に近づくことになります。」

—Domo 創設者兼 CEO、ジョシュ・ジェームズ

「B2Bベンダーは、AmazonとGoogleが設定したパーソナライズされたデジタル体験の高い基準に適応するのに時間がかかっていますが、業界は少なくともパーソナライズされたホームページとランディングページの価値を認識しています。顧客の期待が高まるにつれて、企業は機械学習とAIを使用して第一印象を超えるパーソナライズされた体験を提供する必要があり、それは技術文書、コミュニティポータル、チャットボットなどの他の資産にも拡張されます。」

—ズームイン CEO、ガル・オロン

「2018年、ヘルスケアにおけるAIに関する誇大宣伝が盛んに行われましたが、慢性疾患管理の予測分析から放射線科ワークフローの強化、運用効率を高める管理・財務のユースケースまで、AIが現実のものとなりつつあります。2019年には、音声やビデオがAIとともに使用され、病院から診療現場への患者の搬送が加速するでしょう。AIと5Gの融合により、よりパーソナライズされ、適応性に優れ、ARやVR技術を活用したデジタル治療法の開発も加速するでしょう。メンタルヘルスや薬物乱用治療は早期導入者となるでしょう。AIを代替や脅威ではなく、支援システムやアシスタントとみなす臨床医は、患者や同僚との差別化を図ることができるでしょう。」

--インテル ヘルス＆ライフサイエンス部門ゼネラルマネージャー、ジェニファー・エスポジト

「AIは、テキストの翻訳や産業用ドローンの駆動から患者の診断まで、多くの業界でますます重要な役割を果たしています。2019年には、AI、より正確には画像認識が、障害者の支援や自動車の自動化など、日常生活のタスクに統合されると予想されます。既存の店舗が自動化され、サプライチェーンのプロセスが推進され、シームレスなチェックアウトが提供され、顧客エンゲージメントが強化されるため、AIは日常のショッピング体験の一部にもなります。」

—マイケル・ガベイ、トリゴ・ビジョン CEO

「AI は所有権の終焉を加速させます。今日、私たちは映画や音楽を所有しておらず、Netflix や Spotify を購読しています。明日は、製品を所有しておらず、購読するようになります。AI プラットフォームは、地球上のすべての人工製品をコネクテッド スマート製品に変えています。今日、このトレンドは、自動車、スクーター、洗濯機、コーヒー メーカー、サーモスタットなど、輸送機関や家電製品で発生しています。しかし、すぐにこのトレンドは、テーブル、椅子、床、壁、衣服など、あらゆる場所で見られるようになるでしょう。その結果、私たちは何も所有する必要がなくなります。住宅サービス、食品サービス、輸送サービス、家具サービス、衣料品サービスなどのサービスを購読するだけです。私たちは真のサブスクリプション エコノミーに生きることになります。」

— Zuora 創設者兼 CEO、Tien Tzuo 氏

「サイバー攻撃者が自動化を利用すると、より簡単なツールを使ってネットワークにアクセスし、侵入することができます。しかし、防御のための自動化は、同様の効果を発揮していません。これは、非常に限られた人材プールと、テクノロジーの役割、およびデータの信頼性という 2 つの主要な要因に起因しています。これらの問題が解決されない限り、自動化は完全に信頼できるものではありません。代わりに、自動化アプリケーションは、主に侵入前の予防的な防御メカニズムとして、組織が初期段階で攻撃者を出し抜き、潜在的な損害を最小限に抑えるのに役立つ必要があります。」

——ナダブ・ザフリル、Team8 CEO

ロボット工学と AI は、電力線、線路、工場など、私たちの社会の基盤となる重要なインフラの検査や適切な機能の確保にますます活用されるようになるでしょう。来年、これら 2 つのテクノロジーの融合が加速し、2019 年は分散型 AI のブレークスルーの年となり、検査のために資産や機器の近くにインテリジェンスが分散して組み込まれるようになります。現在、検査ポイントから遠く離れた場所にある遠隔制御の産業用 IoT および AI クラウド システムは、検査ソースに近い分散型および自律型システムへの移行を開始し、検査データの収集をより効率的かつ安全に行えるようになります。 ”

—GEベンチャーズ、データサイエンス担当マネージングディレクター、アシシュ・ジェイン

「人工知能と機械学習はかつてはホットな話題でしたが、2019年にはその熱狂は薄れ始めるでしょう。多くの企業がAI戦略を確立したため、すでに多くの企業が熱狂から離れ、現実の問題の解決へと向かっています。企業がAIツールから真のビジネスへの影響を求めるようになると、焦点はAIからAI主導の結果へと移っていくでしょう。テクノロジー自体の重要性は低下し、それが提供するビジネスインサイトが重要になるでしょう。」

—ショーン・バーンズ、アウトライヤーの CEO 兼共同創設者

「消費者の AI に対する理解は劇的に変化するでしょう。AI を未来のロボットや自動運転車と関連付けるのではなく、日々の雑用に役立つ生産性や予測ツールと関連付けるようになるでしょう。」

—Domino Data Lab チーフデータサイエンティスト、Josh Poduska 氏

「2019年はデータサイエンティストの終焉の年となるでしょう。2019年には誰もがAIを学び始め、データサイエンスの分野はもはやデータサイエンティストだけのものではなくなります。真のデータサイエンティストは5,000人ほどしかいませんが、彼らに産業革命を先導させることはできません。製品マネージャーからビジネスアナリストまで、組織内のすべての人がAIスキルを身につける必要があります。データサイエンティストの終焉は、この革命の集大成となるでしょう。」

—アマン・ナイマット、Demandbase 最高技術責任者

「AI の皇帝の中には裸の人もいます。長年にわたり、注目の AI スタートアップ企業は、法律、医療、金融テクノロジーなど、ほぼすべての分野で先駆者となり、資金提供を受け、規模を拡大し、競争し、強力なアルゴリズムを構築してきました。これらの AI ソリューションは、最も低レベルのタスクの代替として位置付けられています。実際には、これらのスタートアップ企業は、トレーニング ネットワークと呼ばれるものを活用しています。そのアルゴリズムは、何百万人もの従業員の創造的なインプットと成功によって推進されるため、常に改善されています。これらの集中型ネットワークは、静的なデータ セットとコモディティ API を使用して競合する企業にとっては非常に困難です。」

—ゴードン・リッター、エマージェンスのゼネラルパートナー

「AI は既に多くのドメイン固有のタスクで人間を上回っています。今は実用化の時代です。2019 年、AI は糖尿病管理に劇的な影響を与え、何百万人もの人々の生活を改善するでしょう。さらに、AI はウェアラブル デバイスから収集された膨大な量の情報を活用、人々がより健康的な生活を送るのに役立つ実用的な洞察に変えます。そして、近い将来、教師なし機械学習は大きな飛躍を遂げるでしょう。最後に、企業が AI を使って AI をトレーニングするようになると思います。企業は AI をデータ サイエンティストの代わりに使用し、現実の問題に対してどの AI モデルがより効果的かを実験します。これにより、AI は多くの新しいタスクで人間を上回るようになります。」

—ヤロン・ハダッド、ニュートリノの主任科学者兼共同創設者

「人間が本当に使える AI を作りたいなら、それは「人工的」ではなく「知的」でなければなりません。つまり、人間的な特徴を持たなければなりません。人々が AI サービスとのつながりを感じ、生活のあらゆる場面で使いたくなるためには、これらのサービスがますます人間らしくならなければなりません。人体が自己修復できるのと同じように、これらのシステムもコードの問題を自己診断し、自己修復し、ソフトウェアの問題を自ら修正できるようにしたいのです。」

—Aurora Labs CEO兼共同創設者、ゾハール・フォックス

「私たちは、ヘルスケアにおける AI は 2019 年に流行語としての人気が薄れると考えています。ヘルスケア業界のデジタル化が進むにつれて、医師を万能の機械に置き換えるという神話は誤りであると証明されつつあります。たとえば、IBM Watson がヘルスケア業務で直面している課題は、構造化されていない医療データと複雑な患者ケアの現実を前に、強力な計算ツールだけでは効果がないことを示しています。2019 年、私たちは AI の幅広いシステムベースのアプリケーションと、AI がもたらすと約束されている不特定の洞察に懐疑的です。」

—ヨナタン・アディリ、Healthy.io 創設者兼 CEO

「2019年は、より強力で複雑なAIアルゴリズムが中心的役割を果たすだけでなく、これらのAIアルゴリズムがよりユニークで効果的になるにつれて、その価値が高まり、所有者は投資を保護する必要があります。企業はAIの開発に何百万ドルも費やし、AIはビジネスの成長の中核となることがよくありますが、これらのAIモデルを保護し、知的財産を盗難から保護し、モデルが改ざんされないようにするなど、新たなセキュリティ上の課題が生まれています。2019年は、AIを保護するために賢くならなければなりません。」

—アロン・カウフマン、デュアリティ・テクノロジーズ共同創設者兼CEO

「これまで、AI の活用は、私たちの生活の自動化と産業のスマート化に重点を置いてきました。2019 年には、AI が社会貢献のために活用され、私たちの生活がより持続可能になる方向へとシフトするでしょう。AI は、都市や産業をより環境に優しくし、世界をより良い場所にするために使用されます。アグテックや作物の最適化から公共事業や代替エネルギーまで、AI の背後にあるビッグ データ分析と機械学習は、消費者が周囲と関わる方法に革命を起こすために使用されます。」

—mPrest CEO兼共同創設者、ナタン・バラク氏

「2019年、世界の融資業界では、金融適格性と資金調達機会を予測するAIのユースケースが拡大するでしょう。AIを使用すると、貸し手は、現在は実行可能ではない申請者が将来信用を得るようになるかを予測できるため、これまでローテクな評価プロセスに縛られていた企業に資金調達の機会を提供できます。AIの動的でリアルタイムな性質により、ビジネスが成長し改善するにつれて、ビジネスのライフサイクル全体を通じて、新しい資金調達機会への継続的かつ自動的なアクセスと更新が提供されます。同じAIアプリケーションが、最終的には住宅ローンや学生ローン業界にも変革をもたらすでしょう。」

—エデン・アミラヴ、レンディング・エクスプレス CEO 兼共同創設者

「自動運転車の予測を支える AI は、予測データへのアクセスと分析方法が変わるように「作り直される」でしょう。自動運転車業界はターゲット フュージョンから生データ フュージョンへと移行し、自動運転車は動き、速度、角度、軌道をより正確に解釈できるようになり、物体、歩行者、車両の方向や将来の動きを予測するための豊富なデータを提供するようになります。」

—VAYAVISION CEO兼共同創設者、ロニー・コーエン

「商業用不動産などの数兆ドル規模の市場は、あらゆる意思決定プロセスに影響を与える複雑な相互作用の網で構成されていますが、AI テクノロジーは今や、こうした非常に複雑な取引を処理できるほど成熟しています。業界のリーダーたちが、先進技術をコア業務に統合する可能性を活用し始めると、AI はこれまで立ち入り禁止だった新しい業界にもその影響を及ぼし始めています。資産運用会社は、不確実な経済状況でパフォーマンスを向上させ、投資ライフサイクル全体にわたって価値を高めるために、AI で定義された新しい投資ツールの開発を模索しています。」

——Skyline AI CEO、ガイ・ジポリ氏

「レベル4、5の自動運転車（AV）はまだ市販されていませんが、2019年は大きな飛躍の年になるでしょう。AIが依存するデータは、データ共有アライアンスの出現により、よりアクセスしやすくなります。自動車のAIがあらゆる道路状況に適したレベルに向上するには、データ共有アライアンスが実現する必要があります。同時に、AI用に収集されるデータの種類は、視覚化されていないデータを含むように拡張されます。より良いデータは、より良いAIとより安全なAVを意味します。」

—Boaz Mizrachi、Tactile Mobility 創設者兼 CTO

「自社の製品、サービス、データ駆動型マーケティングのイノベーションに AI を活用する企業が増えるにつれ、デジタル エコシステムの悪質な行為者も同様の機能を活用して取り組みを強化し、大規模な詐欺計画を実行し、ブランドやマーケティング担当者に数億ドルの損害を与えることになります。このように、AI と機械学習ベースの詐欺防止ツールに賢明に投資する企業は、エコシステム全体を明確に「把握」し、ビジネス上の意思決定に影響を与える詐欺や汚染されたデータから身を守ることができるため、大きな競争上の優位性を獲得できます。」

—AppsFlyer グローバルマーケティング担当副社長 Ran Avrahamy 氏

「AI の研究と応用は、医療においてますます重要になってきており、よりパーソナライズされたデータ主導のアプローチを通じて患者の転帰を改善しています。ビッグ データを使用してより満足度の高いユーザー エクスペリエンスを生み出せるのと同様に、より細分化されたスモール データ情報によって特定の分析ツールが生成され、スマートフォンが強力な在宅診断および治療ツールに変わります。これは、現実世界の行動、能力、ニーズに基づいてデジタル ヘルス ユーザーを誘導するために使用され、集団健康における疾病予測と予防の回復力を促進します。2019 年には、AI は、特に慢性疾患の疾病予防と治療に適用されるデータ ヘルスの鍵となり、個人のパーソナル ケアを最適化するスモール データと、世界に影響を与えるソリューションを発見できるビッグ データの間の点を結び付けます。」

—Sweetch CEO兼創設者、ダナ・チャナン氏

「2019年は、都市部全体でより効率的な交通システムを構築するために、都市のモビリティエコシステムを理解する上で重要な年となるでしょう。現在、都市が主に交通渋滞、汚染、駐車場不足などの深刻な課題に焦点を当てている場合、2019年までには都市部における非効率的な交通の根本的な原因がより明確にわかるようになるでしょう。」人々が都市部をどのように移動するか、どこからどこへ、いつ、どの交通機関を利用して移動するか、そしてその理由を理解することは、都市がより効率的なモビリティを構築し、移動の必要性を減らし、人々が一緒に移動することを奨励し、マルチモーダル性を生み出すことを可能にする上で中心的な役割を果たします。これを実現するには、都市はこうしたデータの可視性を必要としますが、AI はこの可視性を実現するためのツールであり、予測機能と行動ポイントを促進して、私たちの行動を大幅に改善することができます。 ”

——HERE Mobility シニアバイスプレジデント、リアド・イツァク氏

「AIが仕事に与える影響については、特に農業において常に多くの懸念があります。しかし、精密農業の未来とより良い作物を育てる鍵は、1,000エーカーの農場で収集された情報から学習できるAI、画像処理、センサーにかかっています。農学者と農家は深刻な労働力不足と専門知識の欠如に直面しています。食糧の需要は増加していますが、農業は魅力的でも収益性の高い職業でも、特に商品作物に関してはそうではありません。農業活動のニーズは規模が大きく多様であるため、農家は労働者のモチベーションと従業員管理に細心の注意を払う必要があります。そのため、世界中の農場は、仕事を置き換えるのではなく、労働力の不足を補うためにAIテクノロジーを使用しています。」

—タラニスのCEO兼共同創設者、オフィル・シュラム氏

「実店舗の小売業者は、顧客体験と収益性を大幅に向上させ、競争力を維持するために AI に注目しています。2019 年には、在庫管理、顧客の小売体験の向上、ターゲット マーケティング、セルフ チェックアウトなどの新機能の追加のための新しいデータ ソース (監視カメラ、棚のカメラ、ロボット) と AI モデルが登場するでしょう。ただし、主な課題は、設計レイアウトやネットワーク インフラストラクチャの機能が異なる何千もの小売店に AI 運用を開発して拡張することです。」

—テラデータ、グローバル新興事業担当副社長、アティフ・クレイシー

「2019 年には、AI を活用したアトリビューション ツールが急速に普及すると思います。今日のデジタル環境では、アトリビューションは依然として課題です。企業は依然としてさまざまなプラットフォームからデータ ポイントをつなぎ合わせている最中で、多くの企業が購入までの経路全体を把握するのに苦労しています。つまり、どのマーケティング チャネルが収益を生んでいるのか、どのコンテンツが顧客維持に役立っているのか、カスタマー ジャーニーのどの段階にいるのか、顧客はファネルのどこで脱落するのか、といったことです。AI はカスタマー ジャーニーを順序付け、顧客がいつ企業の Web サイトにアクセスし、いつコンバージョンせずに離脱したのかを特定できます。AI 対応のアトリビューション ツールを導入する企業は、競争相手に対して優位に立つことができます。」

—カール・シュミット、CTO兼共同創設者、Unbounce

「急速に変化するテクノロジー環境において、マーケティング担当者が実用性と競争力を維持するには、サードパーティ データの将来が重要になります。注目を集めた企業のプライバシー スキャンダルと新しい包括的なデータ法の制定により、消費者はデジタル フットプリントを考慮せざるを得なくなり、ターゲット設定をより慎重に行うようになりました。今後、サードパーティ データにより、マーケティング担当者は、音声、位置情報に基づく検索、AI などの新しいテクノロジーを消費者がどのように使用しているかについてより多くの洞察を収集し、コンプライアンスを遵守し、ROI を向上させる方法でターゲット設定できるようになります。このデータは、今後何年もの間、ほとんどのマーケティング戦略を導くための鍵となるでしょう。」

—Chase Buckle、GlobalWebIndex シニアトレンドアナリスト

「AI 技術が人間の知能に匹敵するという抽象的な宣伝は、今日の真の価値は集合的な人間の経験を収集、整理、実行可能にする AI ツールにあるという事実を覆い隠しています。AI は宇宙の旅の HAL 9000 ではありません。2019 年、AI は人々をより賢く、より効果的で、より効率的にします。また、特に IT プロフェッショナルは、職場でより幸せになります。エンタープライズ IT にとって、2019 年は AI によってチームが単純なタスクの自動化からプロセス全体の自動化へと移行できる年になります。AI の何千ものユーザーと何百万ものプロセス実行の集合的な知識を活用することで、IT チームはアプリケーション開発、トラブルシューティング、さらには 1 回限りの定型的なリクエストを事前に合理化できます。AI は、1 人の人間では提供できないほど多くの知識と経験を提供し、彼らに切望されている支援を提供します。」

—ニール・キンソン、レッドウッド・ソフトウェア最高参謀長

「真の『スマートホーム』の実現にはまだまだ遠い道のりです。主な障害は、感知と動作の間に必要なリンクがないことです。現在、魅力的な未来像を提示するさまざまな技術がありますが、これらのデバイスは孤立していてコンテキストがないため、自律的に動作できず、消費者が『スマートホーム』のインテリジェンスを提供しなければならないという状況が、そのビジョンを妨げています。RF感知技術とメッシュおよびその他のネットワーク方式を組み合わせることで、ネットワーク化されたハードウェアの価値が高まり、堅牢な通信インフラストラクチャと感覚フィードバックを提供できるようになります。これは、認知システムを作成するために必要な制御と通信の融合です。この融合は、消費者の需要を満たすこの先見性のあるエコシステムを構築する先進的なテクノロジー企業によって、2019年に市場に投入されるでしょう。」

—Cognitive Systems Corp. プロダクトエンジニアリング担当副社長、Nebu Mathai 氏

「職場で AI が果たす役割が拡大するにつれ、AI は IQ だけでなく EQ、つまり人間のあらゆるものを感知し理解する能力でも評価されるようになるでしょう。企業が職場にどの AI ソリューションを選択するかを決定する際、また消費者が仮想アシスタントやスマート スピーカーなどのシステムを選択する際、人間の感情や認知状態を理解する能力が AI を評価する基準の 1 つになるでしょう。」

—ラナ・エル・カリウビー博士、Affectiva CEO 兼共同創設者

「AI の焦点は知性から共感へと移ります。顧客は、顧客データ レコードとしてではなく、個人として扱われることを知りたいため、私たちは消費者を満足させることができる AI の基本段階を超えつつあります。2019 年、ベンダーは AI の人間化と共感にさらに重点を置くでしょう。これには、顧客の動機、その瞬間の感情、特定の状況での行動、さらには周囲で何が起こっているかに関する手がかりを拾うことも含まれます。」

—Pegasystems 意思決定管理および分析担当副社長、ロブ・ウォーカー博士

「企業がより多くの AI を活用し、デジタル資産からより大きな価値を引き出すようになると、メタデータのタグ付けはエンタープライズ ストレージのより重要な要素になります。これにより、AI ツールとの優れた統合を中核とするメタデータ中心のオブジェクト ストレージに、より多くの注目が集まるでしょう。」

—ジョン・トゥール、CMO、Cloudian

「集中化されたデータは、単一のデータ ビューに置き換えられます。データはさまざまな方向から、さまざまな速度で、さまざまな形式でやって来ます。この津波を制御することは、情報化時代におけるエンパワーメントと成功の重要な指標の 1 つです。2 つの大きなトレンドがこの状況を変えています。1 つ目は、さまざまなベンダーが協力してデータ モデルを標準化していることです。2 つ目は、より重要なことですが、エンタープライズ データ カタログの出現です。これらのカタログはアクセス可能で、フェデレーションされたデータ プロパティ全体を単一のビューで表示し、「データによる購入」マーケットプレイス エクスペリエンスを提供します。ハブを共有、共同作業、使用すればするほど、ビジネスにとっての価値が高まります。さらに、データは分析の準備ができているため、分析戦略とエンタープライズ データ管理戦略が結び付きます。」

—Qlik シニアディレクター、ダン・ソマー氏

「現代の企業は、Hadoop のようなテクノロジーを凌駕し続けるでしょう。Hortonworks と Cloudera の合併は、2019 年に Hadoop から期待できる価値を示す最初の早期の兆候です。20 年前に「スモール」データ時代向けに設計されたテクノロジーは、現代のグローバルでダイナミックな企業をサポートしなくなります。データには依然として管理ツールが必要ですが、AI と機械学習の台頭により、複雑さは解消されます。」

——ロマン・スタネック、グッドデータ CEO

「昨年の注目度の高い侵害により、アプリケーション層がセキュリティの注目を集めるようになりました。アプリケーションが複雑になるにつれて、その開発によって脆弱性が増えます。DevOps はアプリケーション開発の速度向上に取り組んでいますが、脅威に手動で対応することは (予測することは言うまでもなく) ますます不可能になりつつあります。機械学習と AI は、脆弱性をより効果的かつ正確に軽減するために今後も使用されるでしょう。」

——イヴァン・ノビコフ、Wallarm CEO

「2019 年はオープンソース AI の年になるでしょう。すでに一部の企業が社内の AI プロジェクトやスタックをオープンソース化し始めており、今後 1 年間でこの傾向が加速すると予想しています。この傾向は、クラウド コンピューティングなど、すでにオープンソース化に大きく移行している他の業界で起きていることと一致しており、イノベーションの促進、市場投入までの時間の短縮、コストの削減が実現しています。プラットフォームの構築にはコストがかかり、組織は真の価値はモデル、トレーニング データ、アプリケーションにあることに気づき始めています。AI、機械学習、ディープラーニング向けの包括的なオープンソース スタックを作成するために、一連の主要プロジェクトを中心に調整が行われるでしょう。」

—Linux Foundation リサーチディレクター、イブラヒム・ハッダッド氏

「AI は、店舗での顧客体験の向上に役立ちます。AI は、店舗が顧客体験を向上させ、これまでは不可能だった方法で顧客ロイヤルティを構築するために活用されます。顧客がオンラインで買い物をするとき、パーソナライズされた推奨事項やオファーを受け取ることがよくあります。小売業者は、過去に同じレベルのパーソナライズを実現するためにビーコン技術を使用しようとしましたが、ビーコンは特定のアプリのダウンロード、Bluetooth 接続、または使いやすさを大幅に制限するその他の要素を必要とするため、ほとんど失敗と見なされてきました。この問題は、AI トレーニングされた顔認識アルゴリズムによって解決されます。2019 年には、顔認識プログラムにオプトインした顧客は、パーソナライズされた割引、ホワイトグローブ サービス、待ち時間の短縮など、店舗でさまざまなメリットを受けることができます。小売業者は最終的に、オンラインと同じレベルのパーソナライズされたサービスを店舗で顧客に提供できるようになります。」

——ピーター・トレップ、フェイスファースト CEO

「AI は、特にナレッジ ワーカーを対象とするエンタープライズ アプリケーションにますます組み込まれるようになり、AI とデータ分析は、意思決定のサポートや意思決定においてますます重要な役割を果たすようになります。同時に、すべてのデータ分析が AI であるという現在の誤解は、特にアルゴリズムをトレーニングして学習を継続させるのに十分な関連性のある具体的なデータがあるかどうかについて、より広く議論されるようになります。これにより、リアルタイム データに基づいて学習して適応できる、より高度な方法に重点が置かれるようになります。」

—ミカエル・ジョンソン、Oxx共同創設者

「企業は、高品質なデータがなければ AI を構築できないことに気づき、非構造化データを理解する上で重要なデータ リソースを持つ専門ベンダーに頼るようになるだろう。たとえば、ブルームバーグは金融セクターに特化した NLP ライブラリを構築している。」

—ブルームバーグ、データサイエンスオフィスディレクター兼CTO、ギデオン・マン

「2019年には、AIバイアスの測定とテストのためのフレームワークと標準の開発において大きな進歩が見られると予想しています。人間の判断の必要性が高まり、したがって、この種の作業、標準、手順の必要性も高まります。大きな問題が発生した場合に企業がリスクを軽減しようとするにつれて、この勢いは増すだろうと私は予測しています。」

—ジェイク・タイラー、Finn AI CEO

「ネットワークのサービス品質 (QoS) を維持するための従来の「故障と修理」アプローチはもはや十分ではありません。エンド カスタマーは接続性に大きく依存しており、サービスの中断に非常に敏感であるため、短時間の停止でもトランザクションの中断を引き起こす可能性があります。今後、AI は IT 運用を強化するための修復および最適化ツールとして登場するでしょう。初期のアプリケーションは、DDoS 攻撃の緩和やリアルタイムの自動パス選択などのセキュリティ機能に重点を置く傾向があります。最終的には、AI 定義のネットワーク トポロジと基本操作が使用され、自律型ネットワークの構築に役立ちます。」

—Ciena のソフトウェアおよびサービス担当副社長、Kailem Anderson 氏

「IT における人工知能 (AI) の爆発的な増加は、2019 年に多くのメリットと時間節約の機会をもたらすと期待されていますが、IT 意思決定者 (ITDM) は、受動的な役割ではなく、戦略的なアドバイザーへと移行する必要があります。AI は、一夜にして IT チーム全体を置き換えることはありませんし、現在のテクノロジーの導入の結果として、企業がすぐに閉鎖を余儀なくされることもありません。ただし、AI によって IT ヘルプデスクでの人間の必要性が減り始めると、生き残りを望む IT 管理会社は、本来やるべきこと、つまり成長し、より価値の高い分野に拡大し、ビジネスと密接な関係を維持することに取り組むようになるでしょう。この戦略的リーダーシップの地位に進化しなければ、ITDM 自体が消滅するでしょう。」

—LogMeIn CIO、イアン・ピット氏

「銀行の統合は、AIとデータ分析を使用して、銀行の統合が標準になります。インタラクティブキオスクを立ち上げている銀行の％。」

- マイクダイヤモンド、支払いGM、Mitek

「誇大宣伝と見出しを超えて、AIは仕事を真剣に取り組んでおり、患者がより容易になり、弁護士がより賢く、サイバーセキュリティがすぐに起こることはありませんが、AIは2019年の新しくて興味深い方法で職場の生産性を向上させます。

- Avaamoの創設者兼CEOであるRam Menon

「2018年はボットの年でした。来年には、普及している分析と意図に基づくAIがさらに飛躍し、ITサポート管理を簡素化し、即座の知識配信を可能にするプロフェッショナルサービスデスクの重要性を強調します。」

—Sutherlandの最高分析責任者、Phani Nagarjuna

「過去数年間、人工知能と機械学習はセキュリティ業界の「銀色」です。誤った情報を使用して、学習セットアップの努力を排除することは困難です。

- ニール・ガイスト、CTO、ニョトロン

「AIは多くの点で小売業界に影響を与える可能性がありますが、最も顕著なのは、サプライチェーン内のAI製品の革新がリスクの緩和、予測の改善、顧客サービスの機能を削減するため、このようなソリューションの増加を増やすことを期待しています。 ”

- ブラッド・テイラー、エンジニアリングおよび施設のシニアディレクター、ラジアル

「深い学習モデルは、モデルをだまして大規模なデータセットへの依存が成長するにつれて、そのような攻撃に対して保護され、そのような攻撃に対するモデルを研究するためにモデルを研究し始めます。

- メディアマスのチーフサイエンティスト、プラサドチャラサニ

「AIは予測可能性の追加レイヤーを追加し、組織がIoTデバイスや過去の顧客行動からパターンを見て洞察を得ることができます。最終的には、より速く、より効率的な生産と実装を促進し、顧客が補給を促進することを期待することができます。

- SAP、Data Supply Chainの社長、Hala Zeine

“2019年，人工智能将在医疗领域'跨越鸿沟'，主流的非开创性机构将使用人工智能支持临床决策的工具，用于日常工作，包括美国的放射学分析以及非洲和南美的肿瘤药物选择。此外，随着分子生物学的进步表明，许多'常见'疾病实际上是由罕见亚型组成的集群，人工智能将在海量的大数据中发现隐藏在小数据中的高价值数据。”

- Quest Analyticsの理事会メンバーであるFrank Ingari

「AIの顧客セルフサービスは、2019年に宣伝されているほど成功していません。多くの組織は、AIをより積極的に使用して繰り返しプロキシコールを自動化し、よりターゲットを絞ったアプローチを使用します。

——Chris Bauserman、製品セグメンテーションおよびマーケティングVP、Nice Incontac

「キーワードは認知的な負荷であり、RPAをより簡単にするのに役立つガイダンスと包括的な自動化を提供することで、ビジネスが認知負荷を減らすことができます。自動化を活用して、ビジネス全体のエコシステムを強化したい。」

- Maille、Strategy and Customer Experienceのディレクター、Commercecx

「AIアプリケーションはますます人気があります。主要なアプリケーションテクノロジーは、より大きなデータセットを迅速にアクセスできるようになります。

- Raghu Chakravarthi、R＆D and Support Services SVP、Actian

「カスタマーエクスペリエンスの分野の主要な障害は、ユーザーが2019年までに情報を収集、保存、保護、使用する方法について慎重であることです。企業は、購入の観点から、または潜在的なデジタル脅威の観点から顧客を保護するために、AIスペースのセキュリティを求める必要があります。

- Dan Kiely、CEO、Voxpro

「インテリジェントロボットプロセスは、2019年にスマートエンタープライズに必要な高レベルの自動化を提供する必要があるため、重要なビジネスになります。さらに、会話のAIは、これら2つのテクノロジーの組み合わせをサポートするためにさらに一歩進んでおり、より速く、より効率的で賢いAIの組み合わせになります。

- Markus noga、機械学習SVP、SAP

「人工知能（AI）は、健康のリモート監視を可能にし、疾患を予防するためにライフスタイルを変更することを自動的に推奨します。リアルタイムで変化しているため、個人の健康の写真。」

- QuanterixのCEO、CEO、社長、会長であるKevin Hrusovsky

「2019年には、多くのAIオートメーションプロジェクトが、2019年にどのパラメーターを考慮する必要があるかを評価する必要があります。プロセス。」

- ロボットプロセスオートメーションのディレクターおよび副社長であるKarev、Nice

「2019年には、米国のすべての通信事業者が戦略を開発し、予算を割り当て、運用の機械学習を収益化します。現在の知識のギャップには、データの誤読によりROIが不十分である可能性があります。」

- ジョニー・グブリル、データサイエンスおよびソリューションアーキテクチャvp、b.yond

「機械学習はうまく機能し続けますが、多くの学習アルゴリズムの統計的性質が明らかになるにつれて、それは時々とんでもない失敗に遭遇しますAns、彼らはいくつかの悪い習慣と、私たちが種としてとてもひどいことを知っているいくつかの道徳的に疑わしい習慣を開発します。

- Gary McGraw、Security Technology VP、Synopsys

「2019年には、データサイエンスと人工知能に対するビジネスアプローチを改善するために、既存のロボット工学と機械学習プログラムを補完する知識オントロジーに基づいてデータサイエンスプロジェクトを見つけることに注意してください。

- ビッグティンカンの共同設立者兼CEOであるデイヴィッド・キーン

「企業は、2019年のブームに焦点を当てるのではなく、AIの潜在的な利点に焦点を当てています組織の将来の技術的フットプリントを強化しながら、日々のビジネスの大幅な混乱を軽減します。」

- John Samuel、SVPおよびGlobal CIO、CGS

「企業がコーディングを必要としないモバイルおよびWebテストシナリオを開発するのに役立つML/AIツールの探索とアプリケーションの巨大なスパイクがあり、コード検証プロセスを高速化し、これらのツールがテストコードの高いテストレコードを提供し、組織の構成を大幅に把握します。データを削減し、DevOpsパイプラインテスト活動で検出された問題の根本原因分析を迅速に提供します。」

——Eran Kinsbruner、Clue Software Communicationsのディレクター、Perfecto

「2019年、研究プロジェクトと企業の数は指数関数的に成長し、2020年までにすべての開発者が開発者の意図を理解し、公共の未来の最良のモデルを提起し、アプリケーションが継続する前に継続的に対応する前に問題を特定することを期待しています。

- アントニオ・アレグリア、AIディレクター、アウトシステム

「AIは、悪意のある行動（スパム、フィッシングなど）を検出するために、来年のテクノロジーをターゲットにしています。

- ナタニエル・ボレンシュタイン、チーフサイエンティスト、ミメカスト

「企業は、EU法（GDPR）または国家法（CCPAなど）を遵守するために、2019年にデータプライバシーイニシアチブに真剣に焦点を当てますが、罰金自体はグローバル販売の4％に達していない場合があります。さらに、評判の損害。さらに、ほとんどの国で罰金に対する保険が利用できない場合、企業は一般的なアプローチが必要であることに注意する必要があります。」

- ZL TechnologiesのCEO兼共同設立者であるKon Leong

「2019年までに、AIシステムの価値と、サービスの根底にある倫理的根拠に焦点を当てる必要があります。長期的なビジネスの生存については、信頼がなければ、データはありません。

- オイジャス・レゲ、モバイルリロンの最高戦略責任者

「2019年、AIは、より多くの企業が、この集中的なアプローチを使用して、このシフトを非常に高速で、セキュリティをもたらすことができる垂直ソリューションで、ますます多くの企業に参入します。

- Saar Yoskovitz、共同設立者兼CEO、Augusty

「AIの最大の利点は、私たちが最も典型的な人間の特性と考えていることを証明します。

- Timo Elliott、イノベーション宣教師、SAP

「AIは、特に仮想ヘルスケアの領域での変革のための本当の機会を提供します。 ;インテリジェントシステムは、患者のアレルギー履歴、およびより重要な処方箋をサポートするための健康情報を収集できます。

- ZipnosisのCEO兼共同設立者であるJon Pearce

「2019年は、ラガードとリーダーを区別する年になる年です。 ycleは現在の傾向を逆転させます。薬物開発のタイムラインは前年比25％増加し、最大12年で成長しています。

—Isabelle dezegher、統合ソリューションVP、Parexel

「2019年までに、社会はAIの分裂を促進し、開発されている技術のより大きな透明性を要求します。新しいイノベーションをよりアクセスしやすくします。」

- ジョシュ・フィースト、CEO兼共同設立者、コギト

「2019年までに、機械学習（ML）は、グローバルに分散したエッジコンピューティングプラットフォームでより速く接続し、MLの洞察が利用可能ですが、クラウドプラットフォームまたは従来のデータセンターでは、エアラインを提供していますAIとMLにとって、その特定の人が本当にフルーツケーキまたは電気洗濯機を望んでいるかどうかは、ついに誰かが知っています。」

- アランコンボーイ、CTO、スケールコンピューティング

「2019年は、分析、機械学習、および人工知能の年のようですが、これらの新しい機能を適切なワークフローとSOCプラクティスと一致させることができないため、これらのテクノロジーを使用することができます。このテクノロジーは、2019年の買収を求めています。

- Stephen Gailey、プログラムアーキテクト、Exabeam

「2019年までに、より多くのチャットボットとドライバーの車が改善される可能性があります。

——Sneque Marketire Director、SnequeのScott Parker

「人工知能とMLが主流になるにつれて、2019年に新しいタイプのセキュリティデータ科学者が出現します。データの準備、処理、解釈には、データサイエンティストが学習する必要があります。処理および解釈され、AIおよびML Technologiesで使用して、セキュリティをリアルタイムで自動化できます。」

——Setu Kulkarni、C​​ompany Strategy VP、Whitehat Security

「2019年のトップテクノロジーのトレンドの1つは、過去に設計された配信プロセスが廃棄物を削減または排除することです。

——Bob Davis、CMO、Plutora

「企業は、AIが魔法のように非効率的な問題を解決する機能ではなく、内部プロセス変換への投資であることを認識します。テクノロジーベンダーは、AIツールとプラットフォームを展開および実装しやすくし、組織内でこの変更を作成することができる人と、この誇大宣伝を利用しようとしている人との違いを認識します。

——Connie Schiefer、製品管理VP、MYA Systems

「過去20年間、テクノロジー主導の企業が市場全体を引き継ぐにつれて、世界経済の中心はシフトしました。しかし、これはほんの始まりです。ビッグハイテク企業は、AIとデータの利点を活用して、従来の市場からまったく新しい市場に拡大し始めました企業が非常に愚かであるため、AIとMLが支配する新しいデジタル世界に適応できなくなり、より効率的なプロセスの緊急性が増加します。

——Sudheesh Nair、CEO、Thoughtspot

「2019年、AI企業は、損傷したハードウェアとプロセスを変更する努力を削減し始めます。彼らは、このプロセスのプロセスの設計方法を再構築するものであり、必要な変化を促進します。

- Alan O'Herliy、CEO、Everseen

「2019年までに、第4産の革命における人間の役割を疑うことはありません。人間と人間の関係がどちらかであるかどうかは明らかです。より大きな戦略的なビジョンと、人間と機械の間のこの相互理解で構築されたあらゆる複雑なプロセスで、本能と直感的な要素を推進することが、迅速に適用されます。

—またはAlbert TechnologiesのCEOであるShani

「2018年半ばに、AIを使用して、AIを使用して、予測および規範的な分析を中心に、ほとんどの市販のAIアプリケーションが展開しています。

- BluecoreのCEO、Fayez Mohamood

「ほとんどすべてのソフトウェア企業は、アプリケーションのユーザーのクリックが何を意味するのかを知っています。しかし、私たちが不足しているのは、ユーザーが達成したいことを真に理解しています。2019年には、AI主導のテクノロジーはユーザーの意図と基本的なソフトウェア機能の違いを理解し始めますization。」

- エピローグシステム、CEO、Michael Graham

「2019年の募集では、募集プロセスの早い段階でAIを使用する企業は、AIを適用することについて慎重に楽観的です。求職者のやり取り。」

- モンタージュのCEO、クルト・ハイキネン

「2019年までに、機関はデジタル変革を受け続け、学生の学習体験のために学生の好みに応えようとしています。キャンパス全体で互いに使用されます。」

- Barnes＆Noble EducationのDigital SolutionsのEVPのCEOであるKanuj Malhotra

「自動化テクノロジーは2019年に職場を形成するため、多くの組織が才能を見つけるために、多くの組織がAIを使用して企業の文化にどのように影響するかを検討する必要がありますが、従業員が毎日遭遇すると、企業は従業員がビジネスを促進する前に、従業員が存在することを理解する前に、従業員が存在することを理解する必要があります。それは生産性とエンゲージメントを行うことで、新しいテクノロジーを実装する際に成功します。」

—Andee Harris、Highground/Youearnedit社長

「AIは、より多くの保険テクノロジー企業と運営者が同時にAIを使用するため、保険業界でより顕著になると予想しています。

- ジェフ・サマーズ、社長、Insureon

「AIは、自動化された意思決定が、従来のホワイトカラー労働者に代わるものであることを意味します。 AIが実際に意味することを理解すること - 競争上の利点に関するハードデータを含む、運用コストとレイオフが削減されることを願っています。

- Imam Hoque、COOおよびProduct Director、Quantexa

「インテリジェントな仮想アシスタントと会話型AIは、2019年に大きな開発を達成しますが、そのスーパーセットAIはコンテンツの理解に使用されます。

——Sameer Kamat、CEO、Filestack

「企業はAIの需要を高めるにつれて、AIアプリケーションが増加するにつれて、市場には訓練されたデータサイエンティストが不足していることがわかります。

- デール・ブラウン、商業開発VP、図8

「米国とヨーロッパにとって、最大の潜在的な競争は、人工知能における中国の急速な進歩から来ています。中国は間違いなく人工知能の先駆者です。なぜAIの成功は大量の組織データの利用可能性に依存しているからです。

- ハンズ・ウォルフラム・タッペイナー、共同設立者兼社長、アンキ

「2019年には、AIの検索および分析ソリューションの需要がより一般的になります。従来の検索機能は認知検索に取って代わり、データの落とし穴を解明し、より貴重な知識と洞察を得ることができます。

- 検索およびコンテンツ分析管理のディレクター、カムラン・カーン、アクセンチュア応用インテリジェンス

「2019年までに、より多くの組織がGlass Box AIに頼っています。たとえば、Glass Box AIは、新しい小売機会があることを伝えます。 。」

—Nikki Baird、Retail Innovation VP、Aptos

「クラウド駆動のAI（AI）機能がますます人気が高まるにつれて、AIは2019年にビデオ会議スペースに入り、参加者の特定のメッセージ、自動参加プロセス、およびプラットフォームの利用を求めて、サービスをより効率的に使用するため、AIはaiを使用することを可能にします。 s。」

- ヨルダンオーウェンズ、アーキテクチャVP、PEXIP

“我们将在不久的将来看到音频内容和书面内容之间的界线消失。所有的音频都可以像现在的基于文本的web一样进行搜索，所有的文本都可以作为音频访问，并以你最喜欢的声音播放出来。随着语音助手和搜索算法的不断进步，你很快就能和你的助手进行类似于人的对话，而你的助手能立即获取世界上所有的知识。”

——Johan Billgren, 联合创始人兼首席产品官，Acast

“到2019年，我预计，处于创建和监管真相(尤其是基于人工智能的技术)前沿的信息和分析系统本身就是'偏见'问题的一部分，这一点将变得清晰起来。这将导致根本性转变我们如何看待二进制中的真实, 以及基础信息系统和分析系统因无法测量或完整执行的基础数据集和分析方法”。

——Kris Lovejoy, CEO, BluVector

“我预计2019年我们将看到利用人工智能的生产应用程序的爆炸式增长。市场上可用的工具和模型已经准备就绪，这意味着各种规模的公司将更容易部署智能应用程序。除此之外，我们还将看到更多关于提供机器学习服务的公司在确保其产品的道德使用方面应扮演何种角色的自我反省和宣传。人工智能专家在这场对话中发挥了很大的影响力，因为如果没有他们的帮助，这些服务最终将无法运转。看看在这个过程中会出现什么样的规范将是有趣的。”

——Blair Hanley Frank, 首席分析师, ISG

“对于企业来说，2019年是人工智能平台战略的早期应用者将比缺乏创新的竞争对手领先一步的一年。在市场份额和利润率增长方面，会有明显的赢家，也会有明显的输家。在自动化数据抓取和构建机器学习算法方面的投资将启动自我学习的高速齿轮。正是这个阶段——数据中的持续模式促进了自我学习——带来的好处开始在整个组织中扩展”。

——Dr. Anil Kaul, CEO兼联合创始人, Absolutdata

“对于机器学习和人工智能的模糊宣传，企业将会经历进一步的幻灭。他们会意识到，准确的预测不仅需要大量的训练数据，还需要特定类型的行为元数据。对这些数据的分析需要进行挖掘，以便更好地突出哪些数据应该使用，哪些数据有用。这与20年前推动谷歌搜索排名的观点是一样的:一个网页的内容对其效用的预测不如其他页面(由其他人创建)链接到它的频率高。随着ML/AI的热潮持续减弱，我们将看到组织中出现对这种影响驱动技术和行为元数据的强烈需求。”

——Aaron Kalb, 设计及战略方案VP兼联合创始人, Alation

“去年是数据科学家的一年——企业非常注重雇佣和授权数据科学家来创建先进的分析和机器学习模型。2019年是数据工程师年。数据工程师将会发现他们的需求非常大——他们擅长于将数据科学家的工作转化为业务上的可靠的、数据驱动的软件解决方案。这包括创建深入的人工智能开发、测试、DevOps和审计流程，使公司能够在整个企业范围内大规模合并人工智能和数据管道。”

——Nima Negahban, CTO兼联合创始人, Kinetica

“人工智能将从根本上自动化销售的订单接收环节，并赋予成功的销售代表成为买家顾问的权力，帮助双方发现所需的关键资源，以告知他们的购买和销售决策。AI驱动的创新将预测销售挑战和买方的反对意见，并提取见解，以更好地预测在买卖双方参与过程中的成功。在售后阶段，人工智能还可以找出最佳实践，识别影响客户体验的因素，以帮助增加向上销售和口碑销售。最后，人工智能将迅速培养出一个更可指导、更了解客户、更聪明、更敏捷、更有准备成功销售的销售代表。”

——Yuchun Lee, CEO兼联合创始人, Allego

“在未来几年里，人工智能将越来越多地被用于根据特定背景下、特定受众的相关内容，动态修改和提供创意内容。我们的目标和机会是满足受众的需求——无论是在浏览器中提供内容、与实体产品交互、通过扫描包装发布数字体验，还是在家使用语音助手与品牌内容交谈。虽然创意团队和设计师仍将决定某一特定内容的美学和基调，但作为生成框架的设计师，他们的角色变得更加重要，他们决定在体验中哪些元素可以变得灵活，同时仍然保持创意概念的核心。”

——Claire Mitchell, 总管, VaynerSmart

“虽然在2018年，许多零售商和品牌对人工智能及其潜在用例已经有了更多的了解，但在2019年，这些应用将得到落地。人工智能将从根本上改变消费者与品牌互动的方式，我预计到2019年，通过新的个性化水平，这一点将变得非常清楚。那些应用人工智能优化客户体验的品牌，其实施将开始影响到他们的基线。”

——Adam Goldenberg, 联合CEO兼联合创始人, TechStyle Fashion Group

“到目前为止，人工智能的能力集中在解决我们知道的问题上——更有效地从我们一直熟悉的海量数据集中提取模式和见解。明年，人工智能的更大潜力将成为焦点，展示其将以前无法数字化的事物数字化的能力，并引入全新的数据集，改变现状，解决我们不知道的问题。视频人工智能将是一个很好的例子，帮助将物理环境转化为可操作的数据，零售和其他行业的公司可以利用这些数据来增强客户体验，这是前所未有的，并释放出新的服务和客户价值，而这些服务和价值可能是公司从未想过要推向市场。”

——Michael Adair, 总裁兼CEO, Deep North

“个性化一直是营销人员的圣杯，每个人都同意，通过了解客户关心和参与的内容，结果会有所改善。如今的营销人员拥有比以往任何时候都多的行为数据，但他们往往没有时间、资源或知识来恰当地利用这些数据从而调整自己的方法。2019年，人工智能技术将解决这一问题，并最终使客户和业务成果受益。随着营销人员对机器学习的尝试，创新策略将需要进化。”

——Cody Bender, 首席产品官, Campaign Monitor

“2019年将是人工智能在工作场所的关键一年——这将是我们从对话转向影响的一年。我们将开始看到人工智能通过数字助理(无论是语音、短信还是其他渠道)更深入地融入员工的日常体验中。我认为，基于人工智能的数字助理也将更多地出现在新员工的前台和中心中，在新员工入职或技能培训等过程中发挥更大作用。”

——Gretchen Alarcon, HCM战略GVP，Oracle

“将实验室表现转化为临床环境的最大挑战之一是，随着时间、地点和测试的推移，不断复制结果的能力——因此，我们需要可靠的质量体系和标准，为人群提供可量化的可靠性。随着我们进入2019年，我们开始看到如何将人工智能应用于一个传统上由人驱动过程中的真正成果，这个过程过去需要数周时间，现在可以实现实时监控。如果应用得当，简化和加快这一过程可以确保工作流程中的所有积极变化——从样品收集、处理，到仪器的使用——被大大减少，从而使结果具有极高的可重复性，并在短短几秒钟内获得潜在的可操作的和临床相关的信息。”

——Aldo Carrasco, CEO, InterVenn Biosciences

“我们对利用计算能力增强人类决策能力的迷恋，可能已经超越了算法方法的巨大进步。实际上，人工智能及其相关技术的成功应用仍然局限于图像识别和自然语言理解领域，在这些领域中，输入/输出场景可以合理构建，并且在2019年不会有太大的变化。无论收集了多少数据，认为任何企业都可以'开启人工智能'，从而获得成功或更大成功的想法都是荒谬的。但支持人类和算法的数据收集工作仍在继续，并引发了一些重要的伦理问题，我们需要在未来几年密切关注这些问题。数据是人类产生的，因此它们和人类一样混乱。数据不能创造客观性。众所周知，数据和算法使现有的偏见和自动决策永久化——这是最难以解释和证明的。当我们陷入思考数据和算法结合以创造客观真理的陷阱时，做出正确的决定就更难了。随着更大的决策权产生了更大的责任，人们将越来越多地对他们的业务决策的影响负责。”

——Christian Beedgen, 联合创始人兼CTO, Sumo Logic

“在2018年，我们看到了许多人工智能算法试图愚弄人类的例子，比如Buzzfeed的视频，视频中美国前总统奥巴马以令人信服的方式说出了假话。很快我们就会看到这一概念演变成一种新的网络犯罪，其中恶意内容是由人工智能算法自动生成的——我们将其定义为'深度攻击'。深度攻击可以通过在恶意软件文件中生成代码、在僵尸网络中制造虚假网络流量、或以虚假url或HTML网页的形式来大规模展现自己。明年，我预计黑客会更频繁地部署深度攻击，以避开人眼和智能防御。”

——Rajarshi Gupta, AI主管, Avast Software

“确保数据隐私，进而保护客户隐私，是我们必须解决的挑战，因为这样才能实现人工智能的好处。到2019年，我们将看到更多的解决方案出现，以确保用于人工智能的数据加密是无懈可击的。同态加密(homopous encryption, HE)是最令人兴奋的新兴加密技术之一，它是一种加密数据的特殊方式，使第三方可以对加密数据进行操作，同时仍然使用保护隐私的机器学习技术来收集有价值的见解。我们已经看到这种技术出现在NeurIPS的讨论中，也出现在一些公共解决方案中，预计围绕人工智能隐私和加密的创新将在明年爆发。”

——Casimir Wierzynski, 人工智能产品团队CTO兼高级总监，Intel

“人工智能将对网络安全产生巨大影响，它将以指数级增长检测恶意模式和违规行为的能力，并在一定时间内显著提高人类有效分析数据的能力，从而通过机器学习实现更快的检测和响应能力。然而，现实地说，人工智能不可能完全消除安全漏洞。这是一个可以接受的假阳性率(合法活动因为被错误地评估为恶意而被阻止)和假阴性率(恶意活动没有被识别为恶意活动)之间进行权衡的经典案例。若要将假负利率推至接近零的水平，就必须阻止高得令人无法接受的合法活动”。

——Richard Anton, 联合创始人, Oxx

“在汽车行业，领先的汽车制造商和零部件供应商一直在通过人工智能寻求差异化，因此，目前正在发生重大转变，从启动人工智能革命的僵硬的硬件解决方案，转向更灵活、更基于软件的解决方案，这些解决方案可以很容易地满足客户的需求。在2019年及以后，随着对隐私、安全和延迟的担忧使边缘AI优先于集中型人工智能系统的传统方法，人工智能将日益处于边缘。不过，制造商们也需应对在边缘产品中添加人工智能的后果，这主要是因为运行这些产品需要昂贵、笨重和耗电的硬件。他们正在寻求更薄、更省电、更划算的嵌入式解决方案。所以我们还会看到企业对更实用的人工智能的需求不断增长，这些人工智能可以负担得起主流化，不需要大量的硬件或云计算，也不影响质量或性能”。

——Adi Pinhas, 联合创始人兼CEO, Brodmann17

“基于数据和人工智能驱动的洞见的零售模块化可以直接推动商店内部的动态重排。这在一定程度上已经随着季节的变化而发生，比如随着夏季的临近，把烧烤用具搬到显眼的位置。但现在，更细微的变化将成为可能。例如，婴儿食品和汉堡包会在星期天-星期二移动到显眼位置，但是薯条和啤酒会在星期四-星期六移到的前端。在周末时商店还会把一些平时固定的装置搬走，以便安装临时酒吧。”

—Tony Rodriguez, CTO, Digimarc

“人工智能和增强智能将有助于解决人们的心理健康危机。根据美国国家卫生研究院(National Institute of Health)的数据，近五分之一的美国成年人患有某种形式的精神疾病。但他们寻求治疗有很大的障碍，包括耻辱感、负担能力和可及性等。在2018年，美国新闻的周期被高调的名人自杀、新闻中不断出现的情绪激动的故事所主导。这为许多人带来了关于精神健康和抑郁方面的巨大压力。人工智能将能够帮助扩大获得合格医疗服务的渠道，使人们能够获得负担得起的适当水平医疗服务。与远程治疗和远程精神病学等技术相结合，它将在改善协作护理方面发挥越来越重要的作用。人工智能工具和数据驱动算法将帮助临床医生追踪病人的病史，识别危机时刻，并为个人提供个性化护理，以减少症状和改善结果。”

——Karan Singh, 联合创始人, Ginger.io

“人工智能将为网络攻击提供越来越多的动力。事实上，我们有理由认为，随着自动化程度的提高，人工智能黑客大军将拥有更强大、更快的渗透能力，从而使黑客在实施网络攻击方面取得更大的成功。网络防御必须从人工智能那里获得更快的分析，以便发现恶意活动。通过机器学习和人工智能驱动的响应，安全团队可以自动分类和排序，同时将误报率降低91%。企业将寻求创新的解决方案，使它们能够领先于下一个未知的威胁。”

——Gilad Peleg, CEO, SecBI

“到2019年，人工智能技术将最终不仅能够帮助识别攻击，还将为安全团队能够和应该如何应对威胁提供基于证据的指导。”在很多情况下，AI完全可以在没有SOC团队干预的情况下做出反应。因为人工智能是不断学习的，所以该技术随时准备与攻击者不断变化的工具和技术保持同步。总的来说，人工智能通过消除许多传统上拖慢这一过程的挑战和负担，加快了从攻击识别到修复的时间。这种人工智能驱动技术的实施将大大降低各种规模企业的风险。 ”

——Eyal Benishti, 创始人兼CEO, IRONSCALES

“机器将开始理解因果关系——今天，当机器(比如聊天机器人和Siri、Alexa等虚拟助手)对我们做出回应时，它完全是基于相关性。他们不了解因果关系。但随着机器获取的数据来源越来越不同，它们将开始更好地理解大量变量之间的因果关系。作为人类，我们通过纯粹的常识逐渐了解因果关系。到2019年，我们将看到这些与机器结合起来，因为我们收集和提供了更多不同的数据源，使他们能够建立条件概率分布，以了解因果关系的方向。“

——Michael Wu, 博士、首席AI战略师, PROS