近年來，人工智慧從一項新興技術漸漸轉變為一種必需品。重點已經轉向人工智慧轉型，為更大規模的企業問題尋找解決方案。儘管人工智慧是一個偉大的推動者，但科學計畫和概念驗證的時間正在迅速耗盡。預計在2022年，人工智慧業務的規模、策略重要性和任務關鍵性將持續成長，並強調長期可擴展性。在電氣與電子工程師協會最近一項名為「2022年最重要的技術」的研究中，95%的資訊長、首席技術長和技術領導者都認為，在未來一到五年內，人工智慧將幾乎是所有產業領域創新的主要驅動力。
大多數資訊長會發現這很難處理。在科技巨頭之外，許多商業IT公司仍在學習人工智慧的知識。因為人工智慧具有廣泛的應用，資訊長面臨的主要問題之一是確保他們的投資流向能夠產生最高回報率的用例。
在這種背景下，領導者今年應該密切關注人工智慧的幾個發展趨勢。具體如下：
大多數企業仍處於人工智慧發展的早期階段。這些企業必須建立尖端的資料庫。大多數人工智慧模型都是大量資料的消費者，因此企業必須開發適應性強的資料庫，能夠擴展以容納數千個資料來源。
此類模型可以整合結構化和非結構化數據，並將其交付給可信任且有意義的資料科學家。對於更可擴展性的數據，必須補充提取、轉換和載入傳統的資料倉儲技術和關係存儲，並且在許多情況下，必須提供資料流進行即時處理。
世界將變得更加有序。使用現代流程發現技術，業務領導可能會看到其企業內部的自動化潛力。這些技術將提供透過其他方法無法獲得的與流程相關的洞察力，即使它們不僅僅專注於自動化前景。流程挖掘、任務挖掘和新興的對話挖掘技術促進了精益化發展，為公司提供了更自主的方式來建立機器人流程自動化通道。這些技術的未來進步將顯著增加智慧自動化的使用。
在未來，智慧供應鏈應用應該成為常態，而不是例外。從供需預測到數位製造和物流，供應鏈需要不斷改變，需要人工智慧支持，最重要的是，要經得起未來的考驗。
鑑於人工智慧市場的快速發展，有效的人員管理已成為商業IT公司的關鍵差異化因素。這必須包括一流的招募和留任相關的工作，以支持包容和終身學習文化。對於那些擁有人工智慧技能的人來說，市場的競爭從未如此激烈，預計這一趨勢將持續數年。因此，所有類型的企業和產業都需要策略聯盟。
未來的IT環境將過於強大和複雜，以至於人類技術專業人員無法單獨處理。首席資訊長創建的當代系統的管理將是人工智慧部署興起的另一個領域。人們不能只運作這些系統。人工智慧將實現這些系統所需的可觀測性、幹預性和深入分析。
鑑於人們對生成式人工智慧的興趣日益濃厚，期待在應用開發方面的業務幫助。在2022年，資訊長們也將評估人工智慧對工程部門內開發人員生產力的深遠影響。儘管最近取得了重大進展，但在這一領域已經進行了長期研究。
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