Até 2018, seis bilhões de coisas conectadas precisarão de suporte – Na era dos negócios digitais, quando os limites físicos e digitais tornam-se cada vez mais indefinidos, as empresas precisarão visualizar equipamentos como clientes de serviços – e tratá-los como tal. Os mecanismos precisarão ser desenvolvidos para responder a números cada vez mais altos de pedidos de suporte enviados diretamente por objetos. As estratégias também deverão ser desenvolvidas para que respondam diferentemente à solução de problemas e à comunicação com um cliente tradicionalmente humano. Atender ao chamado de equipamentos criará indústrias de serviços completamente novas, com soluções que surgirão para melhorar a eficiência de muitos tipos de negócios.
Até 2020, agentes de software autônomos e fora do controle humano participarão de 5% de todas as transações econômicas – Agentes orientados por algoritmos já estão participando da nossa economia. No entanto, sendo automatizados, eles não são completamente autônomos, pois estão diretamente conectados a uma coleção robusta de mecanismos controlados por humanos — nos domínios de nossos sistemas corporativos, judiciários, econômicos e fiduciários. Novos agentes de software autônomos possuirão valor próprio, como apoio fundamental de um novo paradigma financeiro que o Gartner chama de economia programável. Essa economia possui potencial para interferir na atual indústria de serviços financeiros. Veremos algoritmos (frequentemente desenvolvidos de forma transparente, aberta e liberados em cadeia) capazes de realizar operações bancárias, de seguros, mercados, trocas e financiamento colaborativo — e também de operar virtualmente todos os outros tipos de instrumentos financeiros.
Até 2018, mais de 3 milhões de trabalhadores no mundo serão supervisionados por um “chefe-robô” – Chefes-robôs tomarão cada vez mais decisões que anteriormente só poderiam ser realizadas por gerentes humanos. As obrigações dos supervisores estão se tornando conquistas de monitoramento de trabalhador por medidas de desempenho, que são diretamente ligadas ao rendimento e à avaliação do cliente. Tais medidas podem ser consumidas de forma mais eficiente e ágil por máquinas inteligentes de gestão, configuradas para aprender com base em decisões de recrutamento e incentivos.