在過去的2020年，AI已經成為剛需，推動領導者更有信心地擁抱AI。

　　AI與機器學習（ML）將滲透到新的用例與體驗中

　　2021年，最為大膽的企業將把AI推向新的前沿，比如遠程的全息會議和按需個性化的生產。它們會將戰略規劃游戲化，在作戰室模擬演練，并將智能引入邊緣體驗。傳統的AI強者擁有強大的數據科學團隊，偏好傳統的、代碼優先的方式進行機器學習開發。但落后者并非全無機會，他們可以使用無代碼自動機器學習（AutoML）更快地實現數以百計的AI用例，從而有機會后來居上，雛鳳清于老鳳聲。

　　辦公AI將增加自動化的需求

　　在2021年，超過三分之一處于調試期與成長期的企業將會把目光投向AI，寄希望于AI來顛覆部分員工的辦公方式：包括有固定工位、從事實體性工作、會與人接觸的員工，以及居家辦公的知識工作者。相關的AI應用包含智能文檔提取、輔助客戶服務、返工健康追蹤以及助力社交隔離的半自動機器人等。

　　在AI的可信數據方面獲得更大進步

　　2021年我們將看到數據對AI或好或壞的影響：正面的合成數據可以幫助客戶擴大數據集，更好地訓練AI模型；負面的假數據將會干擾AI模型，帶來一系列安全風險。企業也面臨著來自消費者和監管機構日益增加的壓力——他們要求企業證明AI所用數據的來源，包括數據的審查和追蹤來確保其合規與倫理性。在2021年，區塊鏈與人工智能的聯合將被提上日程，一起支持數據出處、完整性以及使用追蹤。