没有办法以排除坏人使用的方式来限制基础 AI 技术——当然，简而言之，就是把精灵放回瓶子里，这在幻想或现实生活。也无法完全防止出于善意的人造成不良后果，但是，我们可以减少出现这种情况的可能性。这样做需要接近并适应不确定性和风险，它涉及降低公开、诚实和不推诿讨论令人不安的话题的障碍，但并非不重要的是，使团队不仅可以接受而且期望团队积极寻求反驳自己的理论并批评他们的创作。

多语言持久性，即为工作选择数据库的做法，正在兴起，随着公司强烈接受一系列 NoSQL/NewSQL 和关系、云和本地以及专有和开源选项，一刀切方法的时代已经一去不复返了，随着这一趋势，有机会为工作选择合适的数据库，但也带来了更大的复杂性。

计算机视觉是当今使用的杰出的统计人工智能形式之一。它由对象检测、面部识别、图像分类和其他技术的不同方面组成，支持从非接触式购物到视频监控的一系列紧迫用例，然而它的企业效用集中在一个无可争辩的事实上，尽管它可能不像上述那样紧迫，但它的潜在价值和投资回报率却加倍了，很简单它使机器能够以人类的方式看待和理解事物，为前者 像人类一样行事并有效地自动化任何关键业务流程、任务或功能奠定了基础 。

在当今的商业环境中，尤其是企业对企业的环境中，数字化转型计划受到了极大的重视，到 2020 年季度，企业在云基础设施服务上的支出达到 290 亿元，比去年同期增长 37%，为什么？原因可能有很多，但其中一个是明确的，冠状病毒大流行，在此期间，随着公司大部分（如果不是完全）转向在线，数字化转型时间表加快了，并且在某些情况下不够匆忙，那些在为此类计划投资 SaaS 解决方案时没有做好准备的人没有准确地确定他们的“不可协商的事项”，所有 SaaS 解决方案都必须具备灵活、个性化数据和扩展的能力，这归结为支持软件的数据模型类型。

对于许多商业线路承运人来说，一个常见的问题陈述是：他们如何更快，更有效地响应代理商和经纪人对报价提交，背书和续签的传入请求？由于交易量大，人工处理，多个复杂的文档以及零散的和遗留的系统，保险业无法满足经纪人和买方的期望。对于许多运营商而言，多达50％的传入电子邮件报价提交仍未打开，理想的客户体验，但是有一个解决方案。可以从多个来源（例如电子邮件，Word文档，Excel电子表格和PDF）提取结构化和非结构化数据并将其数字化的基于人工智能的工具的可用性改变了一切，像大多数创新一样，变革起初进展缓慢，但是保险公司确实开始接受自动数据提取及其带来的好处。

冠状病毒大流行严重打击了全球供应链。消费者的恐惧导致从卫生纸到瓶装水的所有物品，供应肉类，蔬菜和其他主食的公司正努力满足需求的激增，包装消费品行业正在提高产量，一些零售商通过限制购买高需求商品来做出回应，这些行业的企业不应等待危机解决，以评估他们应该采取什么措施来计划并缓解未来的供应链中断。