在2019年，我们可能会越来越重视旨在提高人工智能透明度的措施 。今年，IBM推出了一项技术，旨在将决策的可追溯性提高到其AI OpenScale技术 。这个概念不仅可以实时洞察正在做出的决策，还有如何制作决策，在所使用的数据，决策权重和信息偏差潜力之间建立联系 。今年在整个欧洲实施的“一般数据保护条例”为公民提供了一些保护，使其免受那些仅通过机器对其生活产生“合法或其他重大”影响的决定 。
虽然它还不是一个极其热门的政治马铃薯，但它在公共话语中的重要性可能会在2019年增长，进一步鼓励企业努力提高透明度 。人工智能和自动化深入到每个企业在2018年，公司开始更加坚定地掌握AI能做什么和不能做什么的现实 。在过去的几年里，他们的数据按顺序排列，并确定人工智能可以带来快速回报或快速失败的领域，大企业作为一个整体准备好推进已经过验证的计划，从试点和软启动转向全球部署 。
在金融服务中，每秒数千个事务的大量实时日志通常由机器学习算法解析 。零售商精通抓取数据直到收据和忠诚度计划，并将其提供给AI引擎，以找出如何更好地销售我们的东西 。制造商使用预测技术精确地了解机械可以承受的压力以及何时可能发生故障或失效 。在2019年，我们将看到越来越多的信心，这种智能的，预测性的技术，通过其在初始部署中学到的知识得到支持，可以在所有业务运营中大量推广 。
人工智能将扩展到人力资源或优化供应链等支持职能部门，在这些部门，物流，招聘和解雇等方面的决策将越来越多地通过自动化来实现 。用于管理合规性和法律问题的AI解决方案也可能越来越多地被采用 。由于这些工具通常适用于许多组织，因此它们将越来越多地作为服务提供，为小型企业提供AI樱桃 。我们也可能会看到企业使用他们的数据来增加新的收入来源 。
在其行业内建立大型交易和客户活动数据库基本上可以让任何充分了解数据的业务开始“Googlify”本身 。成为数据即服务的来源对John Deere等企业来说是一种转型，John Deere提供基于农业数据的分析，帮助农民更有效地种植农作物 。2019年，越来越多的公司采用这种策略，因为他们了解自己拥有的信息的价值 。
人工智能创造的工作岗位将超过失去的工作岗位 。正如我在这篇文章的介绍中所提到的，从长远来看，它不确定机器的崛起是否会导致人类失业和社会纷争，一个乌托邦无用的未来，或者（可能更现实地）介于两者之间 。但是，对于明年，至少在这方面似乎不会立即出现问题 。Gartner预测，到2019年底，人工智能将创造更多的就业机会 。
虽然自动化将损失180万个工作岗位 - 特别是制造业可能受到重创 - 将创造230万个 。特别是，Gartner的报告发现，这些可能集中在教育，医疗保健和公共部门 。这种差异的一个可能的驱动因素是强调在将AI部署到非手动作业中时，将AI推向“增强”能力 。仓库工人和零售收银员经常被自动化技术批发 。但是，当谈到医生和律师时，人工智能服务提供商已经齐心协力将他们的技术展示为可以与人类专业人员一起工作的东西，帮助他们完成重复任务，同时给他们留下“最后的发言权” 。
这意味着这些行业可以从技术方面的人力工作增长中受益 - 那些需要部署技术并培训员工使用它 - 同时保留开展实际工作的专业人员 。对金融服务而言，前景可能略显黯淡 。一些估计，例如前花旗集团首席执行官潘伟迪（Vikram Pandit）在2017年做出的估计，预测该行业的人力资源在五年内可能会减少30％ 。由于后台功能越来越多地由机器管理，我们可以很好地在明年年底实现这一目标 。
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