語音識別和人工智能軟件僅僅在移動設備上首次亮相，讓這些技術功能非常吸引人，甚至令人興奮，但有時更像是游戲機游戲，而不是功能強大的APP開發應用。然而，他們繼續以更快的速度提高，現在需要我們作為生產力工具重點關注。

　　認知計算正在讓它的存在感受到一個功能強大的業務級別 - 不僅在我們設備上的旅程的門戶，而且在行業流程級別內。例如，認知計算在醫療保健的臨床過程層面上具有真正的影響力，特別是在“ 60分鐘 ”的人工智能領域。

　　隨著市場的發展，認知對于創新的下一次革命實際上是必不可少的。事實上，認知可能是不可避免的，即使我們用來訪問它的設備肯定會發展。原因如下：

　　· 世界現在有一個感應神經系統。

　　隨著萬物互聯的發展，傳感器正在激增。將所有這些傳感器放在網絡上，家中和我們的汽車中的舉動產生了令人難以置信的大量非結構化數據，需要智能進行分類。這種實時數據饋送可以幫助人們和企業更加關注在不斷變化的情況下做出的關鍵決策，只要它能夠快速處理成洞察。這需要認知。世界的神經系統需要大腦。

　　· 企業可以處理所有數據的唯一方法是認知處理。

　　我們稱這個世界充滿了數據。由于物聯網對機器數據中的大部分(如果不是全部的話)負責，因此APP開發部門負責大部分人員和社交數據。隨著設備變得越來越復雜，數據量越來越大。我們已經看到，企業通過將這些數據轉化為可操作的洞察力來幫助客戶滿足他們的需求。

　　· 移動的體驗現在是我們事實上的期望。

　　我們的期望正在不知疲倦地增加。讓所有東西在您的指尖簡單易用是容易上癮的，不是嗎?移動是我們現在所期望的事實上的體驗，具有快速，特定，個性化，易于瀏覽和低延遲的體驗。我們現在預計，我們的所有體驗將通過適應我們情況的實時情報加強。例如，如果該通道今天關閉，這是否意味著我應該采取不同的路線到機場?在正常流量到達那里時，該商店是否會關閉?體育賽事哪條線最短，我可以回到座位上，不會錯過任何動作?這些問題已通過手機APP解決。我們希望對我們所做的一切有更多智慧的見解

　　關鍵是，與其他技術演進不同，移動中的人工智能將發生得比我們預期的要快，并不是因為技術人員會將這些能力提升到我們身上，而是因為客戶會想要他們。