CIO必须专注于缓解数据访问，以帮助数据科学家更快地构建模型

根据Forrester的说法，超过一半的全球数据和分析决策者表示他们已经实施，或正在实施或正在扩大或升级他们的人工智能（AI）的实施。

该分析公司预测，将机器人过程自动化（RPA）的智能流程自动化（IPA）与务实AI构建块相结合，例如文本分析和机器学习，将于四分之一的财富5000家公司部署。

但是，在其预测2020中：福雷斯特表示人工智能报告，数据科学家在他们甚至开始建立机器学习模型或获得任何AI价值之前，数据科学家花费超过70％的时间准备数据。

报告的作者写道：“数据科学家往往努力获取，转换和准备他们需要启动机器学习项目的数据。数据湖泊，数据工程师和数据准备工具有所帮助，但实际问题是从复杂的应用程序组合中获取数据，并说服各种数据门卫说是。“

Forrester表示，在2020年，高级管理人员如首席数据和分析官员和认真的CIO，将通过自上而下的授权来救援来围绕数据问题。它的研究发现，使用AI，机器学习和/或深度学习的洞察倡议的洞察倡议的洞察倡议的可能性约为1.5倍，而不是CDO的组织。

据Forrester介绍，在2020年，高级IT高级管理人员将确保他们的数据科学团队具有他们所需的数据，以便在大多数工作开发机器学习和AI模型中，而不是访问和格式化数据。

虽然许多公司正在尝试与对话AI进行实验，但Forrester预测成功将受到限制。报告称：“尽管工具集成熟，包括扩展预先构建和垂直特定的意图库和更高功率的自然语言理解（NLU）发动机，到2020年底，会话AI仍将少于五分之一客户服务互动。“

虽然非技术公司将继续部署这种AI技术，但Forrester期望强调技术领导人与设计联系起来的转变。“今天，像Adobe和Google对以人为本的设计和AI开发能力等公司，”报告的作者说。“明年，这些科技精英将努力在两个领域找到知识的人。”

例如，Forrester描述了Google的Gmail产品团队如何将其技能集中在对用户反馈的技术中更快地将用户数据融入可用性测试，以及“OZ向导”原型的方法等方法。根据Forrester，这些技术允许他们早先快速学习和表面问题。

它预测，在科技部门的公司将专注于新产品的“外观”，而不是通过AI周围的产品设计。预计2020年，只有5％的设计或AI职位发布将提及两个领域和许多AI-LED设计工作之间的连接将努力获得用户采用。