行業專家表示，從人工智能到增強現實，有8種顛覆性的技術和趨勢將推動未來幾年前瞻性組織的業務發展。

如今，技術的變革步伐對幾乎所有行業都產生了深遠的影響，而采用新興技術的組織可能繼續保持領先地位。  

在未來一年，不斷發展的數據將成為企業的核心。隨著企業希望快速有效地使用數據來做出更好的業務決策，人工智能、邊緣計算和軟件機器人的創新將越來越多地被用于競爭優勢。而沒有預見到這些和其他新興趨勢的組織可能面臨一場正在加速的生存危機。

為了了解企業應該重點關注哪些業務，技術專家討論了他們認為最有可能影響各種組織進行數字化轉型的內容。這些領域的優勢將成為人們應該關注的最佳選擇，以及對于采用這些顛覆性技術帶來影響的一些見解。

1.機器人過程自動化(RPA)   企業從簡單的概念中獲得了巨大收益：將重復乏味的業務流程任務委托給機器人實現自動化。這項技術被稱為機器人過程自動化(RPA)，已經在簡化早期采用者的工作流程方面產生了影響，這遠早于許多人認為該技術將在企業中使用的時間。  

總部位于波士頓的AppNeta公司首席執行官Matt Stevens說，“機器人過程自動化的進步速度和功能實用性令人震驚，并且似乎正在逐步提高。我真的沒想到這么快就能達到這種智能或能力水平。”  

根據調研機構Gartner公司的調查，機器人過程自動化(RPA)正在超越全球企業軟件市場的所有其他領域，去年市場增長了63%，達到8.46億美元。并預計今年的收入將達到13億美元。  

Laserfiche公司首席信息官Thomas Phelps說，“機器人過程自動化(RPA)從員工的日常活動中移除重復和日常任務，并使他們能夠專注于更高價值的工作。使用機器人過程自動化(RPA)的組織能夠使工作人員從重復性工作解放出來，使他們能夠專注于有助于創新業務或增強客戶體驗的任務。它可以幫助組織提高運營效率，提高質量，并加強法規遵從。”  

如今有了一條行之有效的商業價值之路，預計未來幾個月將有更多的公司推出機器人過程自動化(RPA)計劃。  

2.人工智能   Imagen公司首席技術官Tim Jobling表示，人工智能正在幫助企業解決技術或業務人員難以或根本無法解決的問題。  

Jobling說，“我們并不相信人工智能會搶走人類所有的工作崗位，但我們看到了一場類似于計算機成為主流應用時的革命。如今，我們看到一系列的問題正被人工智能和機器學習方法所解決，這主要消除了一些無聊的工作，或者在需要工作人員來完成工作時，以不可能達到的規模實現新的處理。例如，人工智能使我們的客戶能夠從音頻中創建可搜索的元數據，然后可以大量使用和擴展。如果沒有人工智能，這個過程將人工完成，或者根本完不成。”  

人工智能在保護組織免受安全威脅方面也發揮了重要作用，Balbix公司首席技術官Vinay Sridhara預計，未來一年將繼續獲得成功。  

Sridhara說，“企業正在使用人工智能技術，通過分析網絡上高達數千億個時變信號，使其網絡安全團隊能夠準確地了解入侵風險。這使首席信息安全官能夠持續分析高容量、高速的網絡安全數據，并實時了解企業的漏洞風險。人工智能平臺甚至提供了優先解決問題的步驟，以推動整個企業降低網絡風險，使他們能夠更好地保護客戶的信息。”  

3.DataOps   Hitachi Vantara公司Renee Lahti表示，采用類似敏捷的方法來管理人工智能和機器學習數據可以幫助企業在2020年獲得優勢。這種協作的跨功能分析方法稱為數據操作(DataOps)，美國服務器，一旦被采用，可能會帶來極大的顛覆性。  

Lahti說，“企業只是想辦法解決這個問題。更多的是為了精簡人員，而不是為了采用流程。根據Gartner公司的調查，目前DataOps的采用率不到目標市場的1%，但這1%將具有巨大的競爭優勢。”

DataKitchen公司首席執行官Chris Bergh表示，這一概念融合了敏捷開發，DevOps以及從制造業中汲取的經驗教訓。

Bergh說，“這種方法可以使數據科學團隊能夠蓬勃發展，盡管在現場部署和維護分析所需的復雜程度越來越高，但沒有技術債務和計劃外工作的負擔，數據科學團隊可以專注于他們的專業領域，可以創建新的人工智能模型和分析，幫助企業實現他們的使命。”  

Bergh說，“這種方法統一了與數據分析相關的工作流程，可能對組織從數據中提取價值的能力產生無形的連鎖反應。這可以改善團隊合作，減少降低生產力的人工流程。DataOps將數據組織從混亂、緩慢的團隊轉變為高性能的團隊。”