在人工智能(AI)普及的未来，心理学将成为帮助个人适应脆弱性和变化的资产。随着世界变得越来越具有创新性，对基于人的建议和联系的要求也越来越高。
人工智能已经远远超过了人类的能力。AI的主要研究项目于1956年在达特茅斯启动，通常被视为人工智能的引入。几种技术模式的组合使AI分析人员能够实现突破并投入商业使用。
促成因素包括较低的基于云的分散式和按需计算成本，大数据的可用性，存储信息的费用减少以及算法AI的日益复杂。苹果，谷歌，通用电气，英特尔，微软，甲骨文，IBM和亚马逊正在将AI融合到面向财富500强和中层企业的解决方案中。如CB Insights所示，2016年，投资机构向550家AI初创公司投入了50亿美元。
我们应该考虑AI的关键要素：心理学;或更明确地讲，心理学适用于人工智能。归根结底，我们正在讨论的方式是，如果我们弄清楚如何在类人的水平上创建人工智能，并且有种种迹象表明我们将在本世纪占据上风，比许多设想的机器要早得多肯定会有情绪和认知能力。
当今人们的情感取决于两个模型：首先，它们广泛地传承遗传因素，随着我们从生物进化为鱼类，爬行动物，进化完善的生物和灵长类动物，数十亿年来我们逐步积累了这些变化。其次，我们个人环境的变化，例如不同的生活经历。
我们如何设想，以某种理想主义的方式，地球上近70亿个人的所有基因将在一夜之间被改变成使我们倾向于杀死的基因。完全可以肯定，我们今天生活的文明社会将在所有意图和目的上被消除，并且有可能我们将失去我们目前称为“新兴技术”的一切。
在任何情况下，除了基因之外，每个人都有贯穿整个生命的情感部分，这一部分可能与遗传部分一样重要，而且由于人们是自己生存的有意识的生物，因此是人类惊人的推动力。需要发展自己。
BT的客户洞察力和未来主管Nicola Millard博士指出，由于越来越多的心理学家正试图指示机器逐渐变得社会化和友善，因此他们进入了科技领域。
尼古拉说：“我不是技术专家，我是心理学家，这让我很高兴，因为技术本身除非有人接受，否则将无法正常工作。”“团队中的心理学家使我们避免仅因技术组织经常采用的技术而变得过于热情。”Millard推动着英国第三大创新中心的发展，对利用BT为全球服务客户所做的研究和进步负有责任。
从她的经验来看，她看到许多技术可以使他们组建团队，但是另一方面，技术数量过多，这带来了分散的风险，尤其是当整个团队拥有如此众多的员工时。利用技术进行有效的协作取决于实际使用技术的人。以社交媒体平台为例。在技术层面上，Millard认为共同点是研究不同的技术，并使它们以集成的方式在云中相互交谈。