همان‌طور که می‌دانیم اینترنت اشیاء به سرعت در حال فراگیر شدن است و عملکرد وسایل نقلیه، تکنولوژی‌های پوشیدنی، سنسورهایRFID ، نرم‌افزارها و حتی شبکه‌ها نیز روز به روز پیشرفته‌تر می‌شود. همه‌ی ما نسبت به سال قبل گجت‌های متصل بیشتری در خانه داریم و به احتمال زیاد این پیشرفت‌های محقق شده در خانه و کسب‌و‌کار در سال ۲۰۱۹ هم ادامه پیدا می‌کند‌. در این مقاله به بررسی پنج پیش‌بینی درباره‌ی اینترنت اشیاء در سال ۲۰۱۹ خواهیم پرداخت.
اینترنت اشیاء می‌تواند بر هر صنعت جهانی‌ای، از خرده‌فروشی‌ گرفته تا خودرو‌های متصل تأثیر بگذارد. اثر آن بر زنجیره تأمین نیز می‌تواند موضوع جالبی باشد.
واضح است که فناوری‌های نوین در حال تغییر روند مراقبت‌های بهداشتی هستند و موجب کاهش وابستگی صنعت به انسان شده‌اند. این تغییر به کاهش خطای انسانی نیز کمک می‌کند.
اخیرا نوآوری و تکنولوژی به صنعت ورزش نیز راه پیدا کرده است. شرکت‌های ورزشی سنتی متوجه اهمیت دنبال کردن جدیدترین روند نوآوری برای حفط جایگاه خود شده‌اند.
اینترنت اشیاء باعث شده تا شرکت‌های نوآور جدید فرصتی برای وارد شدن به بازاری که مدت‌ها تحت سلطه‌ی چند نقش‌آفرین سنتی بود پیدا کنند.
یک فرآیند موفق مدیریت منابع خون، ایمنی بیمار را افزایش داده و نتایج را بهبود می‌بخشد. چنین تلاش‌هایی می‌توانند باعث کاهش هزینه‌ها در بیمارستان‌ها و یا بانک‌های خون شوند. با این وجود، ایجاد و پیاده‌سازی یک برنامه‌ی مدیریت جامع مبتنی بر فناوری، نیازمند سرمایه‌گذاری در ترکیب مناسبی از منابع از جمله پشتیبانی در بالاترین سطوح، رهبری، آموزش و توانمندسازی کارکنان می‌باشد.
شرکت Thames Water، روزانه ۲۶۰۰ میلیون لیتر آب شیرین برای ۹ میلیون مشتری فراهم می‌کند. اما این روند ادامه پیدا نخواهد کرد و برای پاسخگویی به این حجم کاری، از اینترنت اشیاء و اندازه‌گیری هوشمند استفاده خواهد شد.
RFID مخفف عبارت Radio-Frequency Identification می‌باشد، و به دستگاه‌های الکترونیکی کوچکی که شامل تراشه و آنتن هستند گفته می‌شود. این تراشه‌ها معمولا قادر به ذخیره‌ی حداکثر 2000 بایت داده می‌باشند.
هوش مصنوعی را می‌توان بدون توجه به مکانی که که محاسبات انجام می‌شود یا داده‌ها جمع‌آوری می‌شوند، در هر مرحله از چرخه‌ی حیات دیجیتالی وارد کرد.
طی بحثی که در XChange Solution Provider 2018 اورلاندو درCRN برگزار شد، برخی از متخصصان هوش مصنوعی در صنعت‌های فناوری اطلاعات، در مورد چگونگی ترکیب هوش مصنوعی با اینترنت اشیاء و پردازش در لبه بحث کردند.
یادگیری ماشین نوعی برنامه‌نویسی است که عامل "نرم‌افزار" را قادر می‌سازد تا الگوهای اطلاعات داده شده را تشخیص داده و بتواند از این الگوها یاد بگیرد تا روشی را که توسط آن داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند، تنظیم کند.
ایالت Oregon آمریکا اخیرا بنزین زدن توسط راننده را ممنوع اعلام کرده است. اگرچه برخی از شهروندان چندان از این موضوع خوشحال نیستند، اما این نمونه‌ای از ایجاد تحول توسط فناوری‌های جدید در یک صنعت می‌باشد. پمپ بنزین‌ها و مراکز سوختی اتوماتیک نمونه‌ی اصلی این است که چگونه اتوماسیون به طور چشمگیری کل یک صنعت را تغییر داده است، اما انقلاب دیگری در حال ظهور است. اینترنت اشیاء مراکز سوخت را نیز تحت تأثیر قرار داده و شیوه‌ی بنزین زدن مشتریان و نحوه‌ی نظارت بر متصدی مخازن را تغییر داده است.
سبدهای خرید پهبادی، ربات‌هایی که در فروشگاه در حال پر کردن مجدد قفسه‌ها هستند و... شاید اهداف کوتاه مدت فعلی در دنیای تکنولوژی آن‌قدرها به این تصورات نزدیک نباشد، اما هرچه اشیاء بیشتری به خانواد‌ه‌ی اینترنت اشیاء اضافه شوند، چشم‌اندازها در زمینه‌ی خرده‌فروشی به سرعت تغییر می‌کنند. این تغییرات نتایج بسیار جالبی در پی خواهد داشت.
راه‌کار مدیریت هوشمندانه‌ی ترافیک Verizon، در حال حاضر در حال تغییر شیوه‌ی برنامه‌ریزی خیابان‌های شهر می‌باشد.
ترافیک در شهرها اجتناب ناپذیر است. قرارگیری حجم زیادی از اتومبیل‌ها، کامیون‌ها و اتوبوس‌ها در یک فضای به شدت محدود و فشرده منجر به ایجاد ترافیک می‌شود. همه‌ی این ازدحام‌ها میزان نشر گاز کربن، آلودگی صوتی و استرس را به سطح خطرناک و ناسالمی می‌رساند. اما می‌تواند اینگونه نباشد.
فناوری‌هایی که امروزه در حال توسعه و اجرا هستند، می‌توانند با جمع‌آوری داده در مورد الگوهای منظم ترافیکی و استفاده از آن‌ها برای کاهش زمان سفر، باعث کاهش ازدحام شوند.