人工智能和高级机器学习由深度学习、神经网络以及自然语言处理等技术组成，其中还可以包括理解、学习、预测和适应和潜在地自主操作的高级系统。这类技术通过是利用算法来自动化手动任务，利用先进的统计技术开发更广泛的框架和体系结构，它们可以像人类一样进学习，并能够根据历史数据进行未来的预测以及可以改变一定的行为。这些系统一旦被采用，将会大幅度地推动自动操作的进步。这些技术的实现将会促使一大批新的智能应用程序和设备的产品，同时为广泛的设备、现有的软件和服务解决方案提供嵌入式的智能化支持。

智能应用程序在很多情况下执行的是人类助手一样的功能。在未来的十年里，几乎每一款应用程序、服务都将包含一定程度的AI技术。

  智能对象将会利用人工智能和机器学习技术与人类及其周围环境进行交互互动。比较典型突出的例子就是自动驾驶汽车、无人机，以及未来将会出现越来越多的智能厨房和智能家居产品。

  虚拟现实和增强现实已经捕捉到了很多游戏玩家和其他消费者的想象力，但它们未来将会对企业产生难以想象的影响。数字孪生操作实际上是对元数据、条件或状态、事件数据和分析的交集进行运行处理。数字孪生是物理对象的软件模型，可以使用传感器数据来理解它的状态，它将会随着对象的改变而改变，操作效率和价值都将会增加。对话系统将从聊天机器人演化到更广泛的数字网格，而数字网将扩展成为更大范围的端点的集合体，我们将会每天利用它们进行交互互动。而且从协作程度上来讲，它们的默契会越来越高，在这个过程中也将增强数字体验。

  智能数字网格将会改变解决方案的架构、技术和工具。网格应用和服务体系架构包括网络、移动、桌面以及物联网应用程序。它们将会通过物联网连在一起，并将会展示多层次和跨越传统边界的API。这将有助于促进服务的可拓展性、敏捷性和技术的再次利用。服务体系架构将促进网络中不断端点之间的渠道连续体验的优化，无论是智能手机还是汽车。