关键发现：
- AI开启了数字业务的新方向
- 我们对技术的感知和互动方式正在发生根本性的转变
- 事物和流程的数字化正在更多的被用于监控、分析和控制真实世界的环境
- 确定技术趋势并依据对业务的潜在影响排列优先级可以创造竞争优势
建议：
通过技术创新进行业务转型的公司架构和技术创新领导者必须：
- 探索基本上可以通过AI驱动的自主功能为组织内的任何物理设备或客户环境提供支持的方式
- 与高级商业领袖一起教育，参与和思考他们的战略相关优先事项以及AI可以自动化或增强人类活动的地方
- 开发和部署混合平台，将对话交互与虚拟，增强和混合现实相结合，以针对目标用例创建身临其境的用户体验
- 通过开发和优先处理有针对性的高价值业务案例来构建物理事物和组织流程的数字双胞胎，从而支持物联网计划
- 在量子计算仍处于新兴状态时，了解并监控它。 找出具有潜力的现实问题并评估其对安全的可能影响
战略规划预测
到2021年，10％的新车将具有自动驾驶功能，而2018年则不到1％。
到2020年，公民数据科学家的数量将比专家数据科学家的数量增长快五倍。
到2022年，至少40％的新应用程序开发项目将在团队中拥有人工智能联合开发人员。
到2021年，一半的大型工业公司将使用数字双胞胎，使这些组织的效率提高10％。
到2028年，存储，计算和高级AI和分析技术将扩展边缘设备的功能。
到2022年，70％的企业将尝试使用沉浸式技术进行消费和企业使用，25％的企业将其部署到生产中。
到2030年，区块链将创造3.1万亿美元的商业价值。
到2022年，超过50％在工业4.0生态系统中合作的人将使用虚拟助手或智能代理与周围环境和人们进行更自然的交互。
到2021年，那些绕过隐私要求并且缺乏隐私保护的组织将比遵守最佳实践的竞争对手支付高出100％的合规成本。
到2023年，20％的组织将为量子计算项目编制预算，而2018年则不到1％。
分析
数字化转型会导致企业不断更新其业务模型。企业领导需要接受并鼓励不断的改变，这也是在未来变化世界中的成功之道。
在未来，所有的智能设备和智能终端会组成一个“智能数字网”，这会成为一个颠覆性的技术趋势，所有的创新型公司都要做好准备应对。智能数字网的三个核心主题：
- 智能。智能主题探讨了AI，特别强调机器学习，如何渗透到几乎所有现有技术并创建全新的技术类别。
- 数字。数字主题专注于融合数字和物理世界，以创造自然和身临其境的数字增强体验。
- 网络。网络主题主要开发人、业务、设备、内容、服务等之间的联系。
2019年十大战略技术趋势
趋势1:自主事物
自主事物通过AI来自动化执行原本由人类执行的行为。不同于之前死板的程式化的自动化，自主事物可以更好的在人类环境下进行更自然的交互。
自主物理事物and自主虚拟事物
自主物理事物的应用：
- 巡逻机器人
- 高级农业
- 更安全的载具运输
自主虚拟事物的应用：
- 虚拟个人助理
- 独立代理
自主能力的范围
- 人工辅助
- 部分自动化
- 条件性自动化
- 高级自动化
- 全自动化
自主、智能、协调
- Intel在2018年冬奥会开幕式上使用无人机群
- 迪拜警方准备使用自己部署的无人机盯梢
- 自主智能汽车可以互相通讯协调以优化城市交通
- 群智智能助理可以通过集成多终端数据满足复杂需求
- 多代理之间的自动协调可以是IT操作变得更加流畅和安全
趋势2:增强分析
增强分析包括：
- 增强数据准备。它使用机器学习自动化来增强数据分析和数据质量，协调，建模，操作，丰富，元数据开发和编目。
- 增强分析。这使得业务用户和公民数据科学家能够自动查找，可视化和叙述相关发现，而无需构建模型或编写算法。
- 增强数据科学和机器学习。它使用AI来自动化数据科学和机器学习/AI建模的关键方面，例如特征工程，模型选择（自动机器学习[autoML]），模型操作，解释，调整和管理。
赋能民间数据科学家
到2020年，民间数据科学家的数量将比专业数据科学家的数量的增长快五倍。
在民间数据科学家之上
更多地使用机器学习以及自动化和人工增强模型将意味着更少的偏差。它将减少用户浏览数据所花费的时间，使他们有更多时间根据数据采取最相关的见解。它还将使一线工作人员能够获得更多情境化的分析见解和指导性建议，以改进决策和行动。
行动起来
- 接受增强分析作为数据化转型策略的一部分
- 通过增强分析寻找机会
- 开发一种定位增强分析的影响的策略
摘译自：https://www.gartner.com