技术的变化速度对几乎每一个行业都产生了深远的影响。如今，仅仅保持新兴技术的领先地位是不够的，而是要保持领先地位。
在未来的一年里，新的、不断发展的数据争论方式将在企业中占据中心地位。人工智能、边缘计算和软件机器人的创新将越来越多地获得竞争优势，因为企业希望快速高效地利用数据来做出更好的商业决策。没有预见到这些和其他新兴趋势的组织面临着迅速加速的生存危机的风险。
公司从一个简单的概念中看到了很大的收获：将繁琐的业务流程任务委托给软件机器人进行自动化，叫机器人过程自动化(RPA)。早在许多人认为该技术将在企业中使用之前，技术已经对简化早期采用者的工作流程有影响。
波士顿AppNeta公司首席执行官马特·史蒂文斯(Matt Stevens)说：“机器人过程自动化的发展速度和功能效用令人震惊，而且似乎每小时都在改善。”“我真的没想到这样高水平的智力和能力会这么快到达。”
根据Gartner的说法RPA的速度超过了所有其他部分占全球企业软件市场的份额，预计今年的收入将达到13亿美元。去年市场增长了63%，达到8.46亿美元。
RPA从员工的日常活动中去除了重复和常规的任务，并允许他们专注于价值更高的工作。使用RPA的组织能够使机器人脱离人类，使它们能够专注于有助于业务创新或提高客户体验的任务。它有助于各组织提高业务效率、提高质量和加强监管合规。
有了一条行之有效的商业价值之路，预计未来几个月将有更多的公司推出RPA计划。
身临其境的经历被大肆宣扬，但却有些缓慢。
尽管如此，这一承诺还是很诱人的，企业应用制造商首席技术官认为，增强现实尤其能为从砖头和凡人零售商到工业应用和培训等多个行业提供商业利益。
有了AR，我们可以实时增加商店的货架和产品。在维护、维修和许多工业应用中，我们可以创建关于机械或电气设备的信息覆盖，将关键的仪表指标直接交给为该地区服务的人员。
我们也看到了旅游业的例子，机场提供虚拟显示器，让旅行者个性化。比如，在银行，我们可以使用增强现实技术指导客户到关键的服务领域，并动态显示分行员工的姓名和专业区域。对于那些服务银行的设备，如自动取款机，我们可以提供内部外围设备故障的看法，并提供精确针对问题的安全维修参考。
虚拟现实在培训和软技能方面有很大的潜力，尤其是在人际技能培训方面，比如想象、沟通等等。VR和AR是非常有效的，因为它们是建立在体验学习的基础上的，因为它们广泛地将大脑中的多个学习和表现中心同步地联系在一起，包括认知、行为、情感和经验系统。
人工智能正在帮助企业解决那些令科技或商业人员望而却步或不可能解决的问题。
我们还没有相信机器将夺走所有的人类工作，但是我们看到了一场类似于计算机最初成为主流的革命。今天，我们看到了人工智能和ML(机器学习)方法正在解决的一系列问题，这主要是消除了一些枯燥的工作量，或者在人们需要完成工作时，能够以不可能的规模进行新的处理。例如，AI使我们的客户能够从音频中创建可搜索的原数据，然后可以大容量地使用和缩放这些原数据。如果没有人工智能，这一过程将由人工完成，或者根本不进行。
AI在保护组织免受安全威胁方面也发挥着重要作用，在未来一年中，这一趋势将继续增长。
企业正在使用人工智能来使他们的网络安全团队能够通过分析网络上多达数千亿个时变信号来准确地了解入侵风险。这使首席信息安全官能够持续分析高容量、高速度的网络安全数据，并实时了解公司的漏洞风险。人工智能平台甚至提供优先步骤来补救问题，推动整个企业减少网络风险，使他们能够更好地保护客户的信息。
5G炒作往往忽视了这样一个事实：在全国范围内推出这项技术需要数年的时间。但这并不能阻止公司制定高速、低延迟无线服务的计划。
甚至在网络普及之前，企业就在推进他们的5G战略。
VoltDBCTO DheerajRemella也看到了5G的前景，但警告说，对这项技术的期望可能会导致问题。如果无线运营商和企业都无法处理5G带来的数据冲击，那么无论是员工还是客户都期望以更快的网络速度获得实时反馈的过程中的延迟有可能引发对某些品牌或技术的反抗。为了解决这一问题，公司应该实现可伸缩的、实时的数据架构，不仅仅是通过在多个数据流中进行智能的动态决策来吸收数据并最终驱动行为。
此外，我们能看到5G有涟漪效应。5G的承诺迫使各组织确定目前已经成熟的变革过程，并确保现有的IT堆栈能够满足新网络的需求。出于这个原因，5G正在推动采用其他有影响力的技术，从边缘计算到虚拟现实(VR)和流处理。如果无线运营商和企业都无法处理5G带来的数据冲击，那么无论是员工还是客户都期望以更快的网络速度获得实时馈的过程中的延迟有可能引发对某些品牌或技术的反抗。
为了解决这一问题，公司应该实现可伸缩的、实时的数据架构，不仅仅是通过在多个数据流中进行智能的动态决策来吸收数据并最终驱动行为。
此外，我们能看到5G有涟漪效应。5G的承诺迫使各组织确定目前已经成熟的变革过程，并确保现有的IT堆栈能够满足新网络的需求。出于这个原因，5G正在推动采用其他有影响力的技术，从边缘计算到虚拟现实(VR)和流处理。
采用类似敏捷的方法来管理人工智能和机器学习的数据，可以帮助企业在2020年获得优势。这种协作的、跨功能的分析方法，称为DataOps，在被收养的地方可能会造成很大的破坏。
拉赫蒂说：“公司只是想办法解决这个问题。”“这更多是关于人民，而不是采用程序。根据Gartner的说法，目前DataOps的使用率不到可寻址市场的1%，但这1%将具有巨大的竞争优势。“DataKitchen的首席执行官ChrisBergh说，这个概念结合了敏捷开发、DevOps和从制造业中吸取的经验教训。
“这是一种方法，使数据科学团队能够蓬勃发展，尽管在该领域部署和维护分析所需的复杂性越来越高，”Bergh说。“在没有技术债务负担和计划外工作的情况下，数据科学团队可以专注于他们的专业领域--创建新的人工智能模型和分析，帮助企业实现其使命。”
这种将与数据分析相关的工作流统一起来的方法可以对组织从数据中提取价值的能力产生无形的连锁反应。这改善了团队合作，减少了拖累生产力的手工过程。DataOps将数据组织从混乱和缓慢转变为高性能团队。
员工经验正在成为组织成功的一个关键因素。不仅是在生产力方面，而且也是将极受欢迎的人才带入公司大门的关键因素。在一项针对近300家公司的调查中，麻省理工学院的研究人员发现了一个令人惊讶的问题：视频。研究人员发现，对视频技术的投资会带来创新，并改善合作和生产力。
我们看到，公司对交互式视频技术进行了大量投资，尤其是当它们将敏捷方法的使用范围扩大到软件开发团队之外的时候。这种高度互动的敏捷项目交付方法，通过日常站立、要求团队要么面对面、要么拥有尽可能紧密地复制这些更亲密情况的技术。
视频技术将继续模拟和改进面对面的交流，包括虚拟现实(VirtualReality，VR)和其他沉浸式技术，尤其是当组织致力于通过分布式团队来填补技能缺口的时候。
同样，统一通信(UC)在未来几年将卷土重来。
长期的摩擦和可靠性问题使得早期UC解决方案对企业来说是一场赌博。但目前的工具已经解决了这些缺陷。最新的uc工具增加了关键的视觉和内容共享功能。它们实际上可以提高会议效率，通过允许更广泛的包容和积极参与当今高度分布的工作环境，产生超出面对面互动所能产生的影响。
集装箱和微服务吸引了需要快速开发和扩展代码的组织的兴趣，特别是在处理物联网或云时。
令人感兴趣的是，物联网项目引入了许多流行的技术，比如边缘计算，无服务器容器，以及围绕DevOps和微服务的组织结构。
我们的一些专家指出了Kubernetes的广泛应用，这是一种开放源码的容器编排系统，可以自动化容器的部署、扩展和管理。这使得全新的架构能够迅速扩展。很多厂商的注意力都集中在Kubernetes身上，这对其他技术平台造成了伤害。Kubernetes还帮助培育或扩大了许多其他技术，如服务网格和基于容器的CI/CD管道自动化产品。
Kubernetes是处理跨场所、云环境以及各种设备的集装箱化应用程序和服务的最流行方法。随着越来越多的事情需要管理，自动化基础设施和应用程序的部署和编排对于软件定义的基础设施来说是不可或缺的。
2019年CompTIA研究报告发现约有三分之一的美国公司认为物联网策略可以通过增加生产、将数据货币化或帮助销售作为一种产品的服务来帮助推动收入。
我们看到了物联网边缘计算方面的进步，但同时也认为需要人工智能和ML工具来处理以更便于企业访问的方式生成的数据。
大数据已经存在了大约10年，但大数据面临的真正挑战是找到一种理解它的方法，并找出如何将它用于商业目的。
传统工具的使用取得了有限的成功。随着ML技术的普及，更多的公司将能够提供更好的客户体验，并更有可能将多年积累的数据货币化。
人类真正关心的是与现实世界的互动，而现实世界在终点需要智慧。
这就是为什么我认为边缘计算将取代物联网。人们认为物联网是连接到云的一个愚蠢的实体，因此有效地为云提供了智能，而不是智能本身。他们这么想是对的，因为连接的设备产生了大量你无法控制的数据。另一方面，边缘计算提供了本地决策能力和对个人数据的更多控制。
