创新——机器的能力将进一步提升，从而满足已知的软件工程需求。其结果将呈现给软件工程师，以完成机器无法完成的工作，创新者和合作者共同取得更加重要和成熟的商业成果。

 

　　企业将利用“人机合作”模式满足日益增长的复杂软件和生产能力的需求。随着人工智能对大量例行工作或重复性任务实现自动化处理，软件工程将更具创造性，取得令人满意的成果。软件工程将有机会参与架构设计、协作和创新，为日益复杂的新商业成果提供支持。

 

　　到2020年，在“AI-for-good”项目的企业中，员工留存率将提升20%，同时数据分析行业的就业人员数量将提升50%。

 

　　数据科学和人工智能技能需求庞大，而相关人才仍然短缺。高德纳公司相关分析结果显示，仅在美国，就有超过23.6万个数据和分析职位空缺，同比增长43%。超过一半的职位空缺需要半年以上的时间填补。据麦肯锡估计，到2024年，美国将有25万个数据科学职位空缺。同样的，欧盟委员会一份2015年报告估计，专业数据人员和专业分析员的职位空缺率达77%，且预计需求量还将增加160%。