雖然科幻小說常把AI機器人描寫成反派角色，現在卻有些科技巨擘將之用於安全領域，例如微軟、Uber等公司利用Knightscope K5機器人來巡邏停車場和大型戶外區域，藉此預測並防範犯罪。這些機器人能讀車牌、回報可疑活動、收集資料並回報車主。
這類由人工智慧驅動的機器人都是「自動化物件」的實例之一。自動化物件是Gartner 2019年十大策略科技趨勢的其中一項，這些趨勢極有潛力在未來五年內，帶動大規模突破式創新並帶來商機。Gartner副總裁暨傑出分析師David Cearley指出，在未來，無所不在的智慧裝置將成為數位商業和生態系之基礎，提供人們越來越具洞察力的數位服務，稱之為智慧數位網格。
．智慧
幾乎所有既有科技都具備人工智慧，並創造出全新領域。
．數位
結合數位和實體世界，創造出沉浸式的世界。
．網格
創造個人、企業、裝置、內容和服務群體之間不斷擴大的連結。
以下為Gartner 2019年十大策略科技趨勢預測，著重於正在變遷或尚未廣泛受到注意，且將在2023年前影響產業並帶動轉型的趨勢。
自動化物件
不論是汽車、機器人或農業，自動化物件都可利用人工智慧來執行傳統人力進行的任務。智慧程度或許有所差異，但所有自動化物件都能利用人工智慧，以更自然的方式與周遭環境互動。自動化物件將以五種類型存在：
．機器人
．汽車
．無人機
．電器用品
．虛擬世界的代理人
這五個類型將存在於四種環境：海洋、陸地、空中與數位世界，它們運作時的功能、協調性和智慧程度都有所不同。舉例來說，它們的範圍從需要人為操控的空中無人機，到能在田間完全自主作業的農耕機器人。這替未來可能的應用勾勒出一幅廣大的藍圖，從潛在到所有垂直應用、服務和物聯網物件都將結合某種形式的人工智慧，使流程或人類的行動實現自動化或增強，例如無人機群(Drone Swarm)這樣的協作型自動化物件，將逐漸推動人工智慧系統的未來。
Gartner建議針對企業組織或顧客環境裡所有實體物件，探索人工智慧自動化功能的可能性，但自動化物件不像人腦具備決策、智力或廣泛學習的能力，因此必須謹記定義這些裝置的用途時範圍越窄越好。
增強分析
資料科學家現在有越來越多資料可以準備、分析和分類，從而得出結論，但考慮到資料的數量，將難以探索所有的可能性，這意味企業可能會因為資料科學家無法探究某些假設，錯失關鍵洞察力。
增強分析代表的是第三波的資料和分析功能，即資料科學家可以利用自動化的算法來探索更多假設。資料科學和機器學習平台已經改變了企業產生分析洞察力的方式。增強分析能辨識隱匿的模式，同時排除個人偏見。雖然企業面臨在演算法中無意帶入偏見的風險，增強分析和自動化洞察力終將導入企業應用。
到了2020年，公民資料科學家數量的成長速度將是專業資料科學家的五倍。公民資料科學家利用人工智慧驅動的增強分析工具，讓資料科學功能得以自動化，以自動辨識資料集、發展各種假設並辨識資料當中的模式；企業將仰賴公民資料科學家，做為它們造就和擴充資料科學功能的方法之一。
Gartner預測到了2020年，將有超過40%的資料科學工作邁入自動化，使生產力得以提升且更加廣泛為公民資料科學家所使用。在公民資料科學家和增強分析之間，資料洞察力將更為廣泛地提供給整個企業組織，包括分析師、決策階層和作業人員。
人工智慧驅動開發
由人工智慧驅動開發，主要是思考哪些工具、技術和最佳實作規範可將人工智慧嵌入應用程式，從而為開發流程打造由人工智慧所驅動的工具。此趨勢隨著以下三個面向演進：
1.用來打造人工智慧解決方案的工具，正從鎖定資料科學家的工具(人工智慧基礎建設、人工智慧框架和人工智慧平台)，拓展為針對專業開發人員社群的工具(人工智慧平台、人工智慧服務)。有了這些工具，專業開發人員就能將人工智慧所驅動的功能和模型注入某個應用程式，而無需專業資料科學家介入。
2.用來打造人工智慧解決方案的工具，開始因為人工智慧所驅動的功能而更加強大，能協助專業開發人員，讓與人工智慧增強解決方案開發相關的工作得以自動化。增強分析、自動化測試、自動化寫程式和自動化解決方案的開發，將加快開發流程，讓更多類型的使用者可開發應用程式。
3.人工智慧工具正在演進，從協助應用程式開發(AD)相關功能的自動化，轉為增強商業領域的專業，讓應用程式開發流程堆疊裡實現更高層級的自動化活動(從一般開發到商業解決方案設計)。
市場焦點將從與開發人員合作的資料科學家，轉移到由開發人員利用以服務型態提供的預先定義模型來獨立作業。這讓更多開發人員得以利用這項服務，從而增加效率。這些趨勢也將使得虛擬軟體開發人員和非專業「公民應用程式開發人員」變得主流。
數位分身
數位分身指真實世界中某個實體物件、流程或系統的數位表徵，也可以予以連結，成為電廠或城市等更大系統的分身。數位分身並非新概念，它可以回溯到為物件或顧客線上檔案提供電腦輔助設計表徵的做法，但現在的數位分身有以下四點不同之處：
．模型的穩健程度，著重在如何支援特定商業結果。
．連結真實世界，有即時監測並控制的潛力。
．利用先進大數據分析和人工智慧來帶動新商機。
．能和假設的情境互動並加以評估。
目前討論數位分身的焦點在於物聯網，透過提供與維修及可靠度相關的資訊、提升產品效能的洞察力、新品資訊和增加的效率，以改善企業決策。企業組織的數位分身也逐漸崛起，創造組織流程模型以提供即時監控並優化流程效率。
更強大的邊緣運算
邊緣運算是一種拓撲，能將資訊的處理、內容的收集與傳送都保留在靠近該資訊來源處，主要是讓流量在本機進行可縮短延遲時間；目前這項科技的焦點放在物聯網系統的需求，為嵌入式世界提供切斷連結或分散式的功能。這種類型的拓撲可解決現今面臨的各種挑戰，包含廣域網路(WAN)成本過高和高延遲程度等問題。除此之外，它還能實現數位商業和IT解決方案的相關細節。
Gartner預測在2028年之前，於邊緣裝置嵌入感測器、儲存裝置、運算和先進人工智慧功能的數量將穩定成長。整體而言，智慧功能將移往邊緣處各式各樣的端點裝置，包括工業用裝置、螢幕、智慧型手機甚至汽車發電機。
沉浸式科技
2028年之前，對話式平台、擴增實境(AR)、混合實境(MR)和虛擬實境(VR)等技術，將帶領大家進入一種全新的沉浸式體驗。擴增實境、混合實境和虛擬實境展現了提高生產力方面的潛力，新一代虛擬實境技術甚至能感測形狀並追蹤使用者方位，混合實境則能讓人觀看並與世界互動。
到了2022年，70%的企業會嘗試將沉浸式技術應用於消費者和企業用途，而25%會用於生產中。從虛擬個人助理到聊天機器人之類的對話式平台，未來將結合經過擴充的感測頻道，讓平台可以根據臉部表情偵測情緒，強化互動時的對話能力。最後這項技術與思維將發展成一種體驗，透過電腦甚至汽車等數百種邊緣裝置與人類連結。
區塊鏈
區塊鏈是一種分散式帳本，其中的列表會不斷擴充，依時序排列出以加密方式簽署且無法撤銷的交易紀錄，並由網路中所有參與者共同分享。區塊鏈讓企業能追蹤某項交易，和不受信任的另一方合作而無需中介機構(例如銀行)，這將大幅降低業務摩擦；在相關業務從金融領域起步之後，也已經拓展到政府機關、醫療照護、製造業、供應鏈等面向。區塊鏈有潛力能降低成本、縮短交易結算所需時間，還能改善現金流，目前也出現大量以區塊鏈為靈感來源、利用區塊鏈某些優勢和部分技術的解決方案。
雖然純粹的區塊鏈模型並不成熟，要擴充也有難度，不過企業應開始評估這項技術，因為Gartner預測到了2030年區塊鏈將創造3.1兆美元的商業價值。有些方案以區塊鏈為靈感來源但不採行所有的區塊鏈原則，它們能提供短期價值，但無法像純粹的區塊鏈那樣保證提供高度分散且去中心化的共識模型。
智慧空間
智慧空間是一種實體或數位環境，人類和科技系統能在這個開放且共同合作的聯網智慧生態內互動；隨著科技逐漸融入成為日常生活的一部分，智慧空間的市場正邁入加速期。而由人工智慧驅動的技術、邊緣運算、區塊鏈和數位分身等其他趨勢也開始順應這個潮流，從個別解決方案發展成為智慧空間。
智慧空間的演進圍繞著五大關鍵層面：開放性、連結性、協調性、智慧功能與應用範疇。基本上，智慧空間正由單一技術的發展逐漸轉為創造出協作式的互動環境。智慧空間裡範圍最大的例子就是智慧城市，結合了商業、住宅和工業社群，在設計上則是利用智慧型都會生態系統架構，串聯所有產業進行社會和社群協作。
數位倫理和隱私
消費者逐漸意識到他們的個資也具有價值，而且越來越關心公家單位和私人企業組織如何利用他們的個資，未能重視這個問題的企業，將面臨消費者反彈的風險。
不過，任何與隱私相關的討論，都必須以道德和信任為基礎。討論的主題應從「我們是否合乎規範」，拓展到「我們是否在做正確的事」。各國政府正積極規畫或通過相關法規，除了企業必須遵守外，消費者也開始小心保護或移除個人資訊。企業必須取得並維持顧客的信任才能成功，同時也應遵守內部價值，確保顧客覺得它們值得信任。
量子運算
量子運算(Quantum Computing)是一種以次原子粒子(例如電子和離子)的量子狀態來運作的非典型運算方式，以量子位元(qubit)為儲存資訊的單位。量子電腦則是一種具有指數級擴充性和高度平行的運算模型，可以從大型圖書館想像傳統和量子電腦之間的差異。
傳統電腦必須以線性方式讀取圖書館裡每本書，但量子電腦能同時閱讀所有書籍。理論上量子電腦能一次處理幾百萬個運算，若能以商業化形式提供價格親民且可靠的量子運算服務，將可帶動部分產業轉型。
量子運算在真實世界的應用，從個人化醫療甚至到模式辨識功能的優化。這種技術仍在新興崛起階段，表示現在正是企業應了解有哪些應用具有潛力的時機，並考量其中是否存在安全疑慮。除了少數幾家企業能藉由特定的量子運算法取得優勢，2022年前大部分公司仍將持續探索或之後再開始應用。
