组织将专注于增强人类绩效的人工智能计划，而不是用机器取代人类。 到目前为止， 机器学习 对于大多数应用来说，机器的努力已经取代了人类的努力。到年，机器将执行信息检索等繁琐的战术任务，这将使人类能够专注于更高级别的战略任务和决策。
单一用例的机器学习模型将让位于机构知识的集中化，用于跨多 喀麦隆电话号码数据 个主题领域的业务流程。从历史上看，监督学习模型需要训练人工智能，通常使用有限的内容集、特定的词汇和特定的用例。 于普通用户来说既耗时又费钱。在未来的一年里，预计人工智能提供商将专注于提供集中数据内容以供跨多个业务流程使用的平台。例如，销售客户主管、产品经理和客户支持代表都可能利用集中式情报库来解决他们的业务问题（即，将相同的机构知识用于不同的目的）。
企业将期望供应商为业务线团队提供全面的 解决方案，而不是专注于 开发工具和技术。 行业的大部分（如果不是大多数的话）都专注于为内部 团队或咨询组织开发强大的工具，以便将该技术应用于企业应用程序中的特定用例。 年，组织将要求 供应商开始开发无需编码即可立即实施的特定 解决方案。通过专注于为业务用户提供以人为本的解决方案，供应商将使个人能够立即产生推动决策的洞察力。因此，组织将转移对 的投资，从高度定制的解决方案转向可配置（现成的）选项。