人工知能（AI）は議論の的となっている話題であり、業界の分野を超えて堅実な支持を得ています。このテクノロジーはここ数カ月間トレンドにあり、日々進化しているため、製造、金融、およびジャーナリズムの分野で新しいユースケースが生まれています。最近では、AIは従業員のエンゲージメントを高め、世界中の組織での採用、トレーニング、定着の方法を改善するための効果的なツールと見なされています。
動きが速く、デザイナーからバイヤーまでのすべての人々は、最新の変化するトレンドをキャッチするために先を見越していることを確認する必要があります。アイテムを見つけて購入する方法は劇的に変わりました。過去数年間、小売業ほどヒットしている業界は他にありません。新興技術（AI、ブロックチェーン、IoT、3Dプリンティング、AR...
本番環境での機械学習は5つのフェーズで行われます。 （業界のチームや企業間で標準化されたベストプラクティスはほとんどありません。ほとんどの機械学習システムはアドホックです）。
ライフサイエンス企業は常にデータ企業です。 NovartisのGlobal Drug Development内のPredictive Analytics＆Designグループのルカ・フィネリ博士は、次のように述べています。「現実には、私たちはデータ会社です。...
RPAイニシアチブが実現に失敗した場合、これはロボットが十分に賢くないためであるという自然な仮定があります。しかし、スマートになるのはロボットの仕事ではありません。AIの仕事です。
慢性疾患と心臓病、脳卒中、がん、2型糖尿病、肥満、関節炎などの慢性疾患は、すべての健康問題の中で最も一般的で、費用がかかり、予防可能なものです。 慢性疾患の発生率の増加に加えて、65歳以上の保健計画対象の人数が増えており、統計的に慢性疾患のリスクが高くなっています。
現在（米国では）約80億ドルと評価されている教育テクノロジー：Edtech業界は、近年、投資資本の大量流入の恩恵を受けています。これは、2018年だけでも14億5000万ドルと報告されています。
15兆ドル規模の商業用不動産業界の意思決定者は、不十分なデータに基づいて巨大な決定を下すことを余儀なくされています。調査は高価で、しかし時間がかかります。他のデータソースには偏りがあり制限されているため、専門家は数千万ドル以上の価値のある選択肢に気付かずにいます。
