对于学界而言，要预测5年甚至10年后的人工智能（AI）会是什么样子，是件不可能的事。即使制定一个一年期预测“小目标”，对学界也具有一定挑战性。
然而，普华永道（PwC）今年1月发布了一份最新研究报告，对AI将如何在2018年显示威力给出了以下预测。
在AI帮助下更高效地工作
虽然目前学界对AI技术取代劳动力的预测满天飞，但那一天还没有真的到来。相反，各种全新的就业岗位替代了传统工作。普华永道表示，这种趋势还将在今年继续。“人们仍会工作，但在AI的帮助下，人们会更有效率地工作。”普华永道称。
AI技术与超级计算机联手就能打败世界顶级象棋大师。然而，事实证明，人们从AI那里能够获得凌驾于法律之上的建议，而这些建议则照样可以击败用AI技术“武装”的象棋大师。
“AI是如何加强产品设计的？当工程师确定了材料、期望达到的功能和各种约束条件后，工程师就可以将‘所有这些’放入AI系统中，就产生出大量模拟效果。”普华永道介绍说，工程师们可以选择其中的一个选项，或者对选择好的选项进行细化，然后凭借AI的帮助，做到优中选优。
普华永道对29个国家进行的进一步调查将于2月份公布，尽管还有其他更糟糕的预测，但普华永道还是就AI对劳动力市场产生的影响剧透了一些内容。该结果显示，到2020年，能够真正用到AI技术的工作岗位其实仅为1%。
回归现实世界并开始发挥作用
普华永道表示，AI的未来不会是自动驾驶的汽车，也不是可以用毫秒为病人诊断的机器人医生，因为AI不会被应用到上述领域中。普华永道认为，这种价值“不在于在未来10年内为整个新行业创造价值，而在于赋予公司现有员工更多价值，以增加现有企业的价值”。
这种授权主要有3种方式：一是自动化过程对于陈旧技术来说太复杂；二是AI能否识别历史数据趋势；三是AI能否提供前瞻性智慧，为人们决策提供帮助。
普华永道称，目前美国很多公司把越来越多工作交给AI去处理，因此，这种实用性AI技术一不留神就可能趁机从“后门”溜了进来。
将帮助回答有关数据的问题
尽管近年来有关大数据的兴奋之情不绝于耳，但多数公司还没有看到丰厚的回报。“时间紧、任务重、工具不完备，企业高管面临着巨大的组织挑战。”有报道称。
现在，一些公司正在重新考虑他们的数据策略，并“提出正确的问题”。例如:如何使流程更有效率?需要做什么来实现自动化数据提取?
这些直截了当的问题将让普华永道无法回避所谓的“正确的数据处理方式”。该公司表示，从清理数据的决定开始，这对公司来说并不是一个好办法。而从一个业务案例开始，然后评估如何在这个特定的案例中取得成功，这样的步骤对公司来说才是更好的。
比如，医疗保健提供者的目标是改善病人的愈后。在开始开发一个自动化系统以促进这一过程之前，供应商将对AI带来的好处进行量化。
供应商将会考虑需要哪些数据——电子病历、相关期刊文章、临床试验数据，以及获取和清理这些数据的成本。普华永道这样写道:“已经为应用程序处理过数据治理的企业，会在接下来的项目中领先一步。”
需要更多专家而非技术员
该报告称，AI越来越需要数据专家与AI领域专家。然而，现实是上述专家普遍缺乏AI方面的知识。
现代化的资产管理系统往往需要计算机领域的专家团队创建一个人工智能应用程序，这就需要“技术控”类型的专家在这方面将起到关键作用。
然而，遗憾的是，这些专家都不是市场专家。因此，现代化资产管理系统创建时，除了要有“技术控”外，也需要经济学家、分析师和交易员。
