由于在世界范围内AI的投入不断增长，我们必须理解人工智能的发展方向以及人工智能对商业的潜在冲击：
1、低代码AI在行业应用中取得长足进步
人工智能建模过程复杂、费力、反复，构建一组优秀的人工智能建模需花费大量的精力和大量的试验。而这个低编码AI/数据科学的系统则通过它的拖放接口来加快试验的速度。直觉的GUI，可视化的重现性和协同工作是低级的开发平台最好的优点，可以让资料科学小组迅速进行大规模的试验。低编码AI平台对于把资料工程师和商业分析人员晋升为公众资料科学家来说也是再好不过了，因为他们不再需要在各个工业部门里都是稀有的专业资料学家。
2、分布式模型训练是AI建模的核心
这个研究小组必须试验数以千计的模式。人工智能的模式现在非常的成熟，包含了数以百万计的参数。而且，在较少的代码的情况下，可以进行多次的试验。但是为了完成成千上万的试验，数据科学小组必须有一套能够满足要求的高效的计算机。使用常规的训练方式来进行这些复杂记忆密集的试验是一项艰巨的任务，而基于分布的模拟技术则能够有效地克服这个难题，成为可伸缩的AI技术的关键所在。
3、机器学习运营（MLOps）的应用快速增长
麦肯锡在其年发布的调查报告中指出，MLOps的使用是企业从AI获得成功回报的决定性因素。MLOps在AI领导者和数据科学家中越来越受欢迎，因为它将机器学习从实验阶段带入生产阶段，并涵盖了企业数据科学过程的主要部分。当数据科学主管必须在生产环境中使用版本控制、快速扩展等功能管理和删减生产环境中的数百个模型时，这确保了更好的治理。
4、AI的信任和可解释性
人工智能已经被看作是一个黑色的盒子。为了作出重要的商业决定，有更多的人投入人工智能。所以，战胜人工智能对敏感性过程的信心是非常关键的。这一切都会产生一个可以被解读的人工智能，帮助我们了解决定的要素。可解读人工智能的透明性对于建立人工智能的信心和增加其应用速度至关重要。
5、AI在网络安全中的应用
由于互联网上的危险越来越复杂，各大公司都把人工智能作为其安全解决办法。AI目前负责每天的储存和保存敏感资料，这是防止和防范自动化的网路安全的下一阶段。该系统正在被用于更好地提高智能分析的功能，以侦测可能的危险或型态，以及辨识网路攻击者的可能的目的。
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