1. 大數據難題

數據對于AI方案而言至關重要，因為機器學習技術需要獲取大量信息方可完成自我訓練。而AI較大的敵人在于數據分散化——傳統堆棧供應商提供的大量套件與會話應用會導致信息混雜，意味著數據將愈發難以處理。前瞻性企業已經開始利用聯網中樞解決方案與開放API解鎖數據的力量，以確保未來的AI系統能夠對其加以利用。

2.物聯網-利用“低智能”設備提升企業智能度

目前，接入互聯網的“低智能設備”數量為人類總數的近兩倍，而到2020年這一數字預計將增加到六倍。隨著更多資金涌入物聯網開發領域，我們有必要利用AI處理由物聯網設備產生的信息，從而切實利用其提升業務執行效果。例如，我們可以利用傳感器判斷客戶何時需要更換零件，并率先由銷售團隊進行推薦。

3.利用預測分析提升競爭優勢

目前，從企業內部獲取信息相對簡單，但在信息與系統同需要其作為決策素材的工作人員之間建立相互作用則相當困難，且只有AI有望完成這一挑戰。預測分析機制不僅能夠在正確時間提供正確信息，同時亦可立足效果放大因素、驅動性因素以及內部專家意見等條件為決策提供重要依據。

4.利用工作圖發掘有價值見解

決策制定正是企業AI方案的下一場革命，在這一新時代當中，我們將迎來新的依據性素材——即工作圖。AI將能夠對個人、團隊乃至多團隊間的對話、內容、情緒及行動進行預測分析，并將相關見解交付至決策者手中。以此為基礎，企業管理者將能夠制定出更加非常規的發展規劃。相信未來幾年甚至數個月中即會出現更多與工作圖相關的討論之聲。

5.提升效率與交互性

目前的眾多語音助手主要面向消費者，但事實上，必須承認語音識別技術的最佳發揮舞臺應在辦公室當中。事實上，大家將很快即可購買屬于自己的AI助手，并由其負責安排會議、整理收件箱并創建內容，且整個過程全部以語音交流完成。另外，AI驅動的虛擬現實系統允許客戶首先進行試用、加快員工入職考核并幫助專家更為高效地推動創新概念轉化為實際產品。

雖然目前的AI方案還遠遠稱不上成熟，但我們完全有理由對其抱有更高的發展期望。在面對AI技術時，制定嚴謹的戰略顯然更符合我們的自身利益，同時亦可幫助我們在未來的市場競爭中占據優勢。