調査対象500人のITの専門家では、回答者の38％は、物事の31％ながら、ブロック鎖がリスト上の10％をベースに、事業投資の主な焦点としての道AIを述べた。物事接続されたデバイス通常、機械学習（ML）モデルを訓練するために巨大なデータを生成します。
調査対象企業では、AIよりも物事のレイアウトとより、業界のためのものとエッジ・コンピューティングの（エッジ・コンピューティング）のステージより安定し、これは基本的に機械学習の精度を向上させるために利用可能に聞こえるされ、AIが不可欠になってきました前提条件。
画像認識能力/図：ケンブリッジ大学
AIの企業も、むしろ、ビジネスリーダーの重要なタスクのためのガイドに適切なビジネスに投資する方法をロード、AI言及したノンストップの研究。CIO外国メディアなどの学術機関より、究極の実現投資を作りたいです。
また、今日の時代の背景には、AIを実行するコストと難しさも大幅に「サービスとしてのプラットフォーム」だけでなく、削減にも普遍のデバイスを作る（のPaaS）企業のコンピュータートレーニングの企業に多くのデータを提供することができます増加（相互運用性）程度。加えて、洗練された機械学習ライブラリやAPIの多くはAIに入るのしきい値を減らすことです。
AI技術と新しいもののサポートが来ると、組織は重要な発展に準拠している必要があり、無期限につながっているスコープクリープ時間の開発サイクルを防ぐ。時間のマイルストーンの期間を達成するために、才能を保持することがますます必要となってきています。
機械画像認識能力/チャート：ケンブリッジ大学
新技術のニュースの周りと呼ばれるSADAとは、企業が新しい技術に投資する方が喜んでつながりますが、セキュリティとプライバシーは技術開発に後れを取る傾向があり、新技術への投資は心配所有の洪水の安全でなければならない、SADAは、企業がようであると考えています新興テクノロジーのパイオニアになりたいのであれば、新興テクノロジーの安全性テストを無視することはできません。
2018年オックスフォード大学からの報告では、研究者がいる限り欠陥があるとして、道路、AI技術を述べた重要な安全性試験を無視した場合、それは、機械学習のワークフロー効率を損なうだけでなく、ビジネスの操作を危険にさらす可能性がありセックス、私はそれを得ることはないと思う。
ブロックチェーンは昨年からハイテクメディアから長い注目を集めてきましたが、企業投資の面では物物やAIのインターネットには遅れています。ブロックチェーン技術と実用化の成功を共有する企業が増えれば、この投資領域は、物物やAIのインターネットと競合すると見積もられています。