Gartner于今日發(fā)布企業(yè)機構在2022年需要探索的重要戰(zhàn)略技術趨勢。分析師們在本周四舉行的Gartner IT Symposium/Xpo峰會美洲站期間公布了他們的研究結果。
Gartner研究副總裁David Groombridge表示：“首席執(zhí)行官和董事會正在設法通過與客戶建立直接數字聯系來實現增長，因此首席信息官的優(yōu)先事項必須滿足這些業(yè)務要求，而這些要求貫穿于Gartner的2022年重要戰(zhàn)略技術趨勢?！?/p>
“首席信息官必須找到能夠成倍增加IT力量的方法，從而實現增長和創(chuàng)新并創(chuàng)建可擴展、有韌性的技術基礎，通過這一可擴展性釋放用于數字投資的現金。這些要求構成了今年趨勢的三個主題：工程化信任、塑造變化和加速增長。”
2022年重要戰(zhàn)略技術趨勢有：
生成式人工智能（GenerativeArtificial Intelligence）
即將上市的生成式人工智能是最引人注目和最強大的人工智能技術之一。該機器學習方法從其數據中學習內容或對象，并運用數據生成全新、完全原創(chuàng)的實際工件。
生成式人工智能可用于多種活動，如創(chuàng)建軟件代碼、促進藥物研發(fā)和有針對性的營銷，但該技術也會被濫用于詐騙、欺詐、政治造謠、偽造身份等。Gartner預計到2025年，生成式人工智能將占所有生成數據的10%，而目前這一比例還不到1%。
數據編織（Data Fabric）
在過去的十年里，數據和應用孤島的數量激增，而數據和分析（D&A）團隊的技能型人才數量卻保持不變，甚至下降。作為一種跨平臺和業(yè)務用戶的靈活、彈性數據整合方式，數據編織能夠簡化企業(yè)機構的數據整合基礎設施并創(chuàng)建一個可擴展架構來減少大多數數據和分析團隊因整合難度上升而出現的技術債務。
數據編織的真正價值在于它能夠通過內置的分析技術動態(tài)改進數據的使用，使數據管理工作量減少70%并加快價值實現時間。
分布式企業(yè)（DistributedEnterprise）
隨著遠程和混合工作模式的增加，以辦公室為中心的傳統(tǒng)企業(yè)機構正在演變成由分散在各地的工作者組成的分布式企業(yè)。
Groombridge表示：“這就要求首席信息官通過重大技術和服務變革提供無摩擦工作體驗，不過事情總有兩面性：這項技術會對業(yè)務模式產生影響。從零售到教育，每家企業(yè)機構都必須重新配置交付模式才能支持分布式服務。兩年前，全世界沒有人想到自己能在數字試衣間里試穿衣服?！?/p>
Gartner預計，到2023年，75%充分發(fā)揮分布式企業(yè)效益的企業(yè)機構將實現比競爭對手快25%的收入增長。
云原生平臺（Cloud-NativePlatform，CNP）
為了真正能夠在任何地方提供數字能力，企業(yè)必須放棄熟悉的“直接遷移”并轉向CNP。CNP運用云計算的核心能力，向使用互聯網技術的技術創(chuàng)造者提供可擴展的彈性IT相關能力“即服務”，從而加快價值實現時間并降低成本。
因此，Gartner預測到2025年，云原生平臺將成為95%以上新數字倡議的基礎，而在2021年這一比例只有不到40%。
自治系統(tǒng)（Autonomic Systems）
隨著企業(yè)的發(fā)展，傳統(tǒng)的編程或簡單的自動化將無法擴展。自治系統(tǒng)是可以從所在環(huán)境中學習的自我管理型物理或軟件系統(tǒng)。與自動化甚至自主系統(tǒng)不同，自治系統(tǒng)無需外部軟件更新就可以動態(tài)修改自己的算法，使它們能夠像人類一樣迅速適應現場的新情況。
Groombridge表示：“自治行為已因為近期被部署在復雜的安全環(huán)境中而為人所知。而從長遠看，這項技術將被普遍應用于機器人、無人機、制造機器和智能空間等物理系統(tǒng)。”
決策智能（DecisionIntelligence，DI）
一家企業(yè)機構的決策能力是其競爭優(yōu)勢的重要來源，而如今這個時代對這項能力的要求也越來越高。
決策智能是一門實用的學科。該學科通過清楚理解并精心設計做出決策的方式以及根據反饋評估、管理和改進結果的方式來改進決策。Gartner預測在未來兩年，三分之一的大型企業(yè)機構將使用決策智能實現結構化決策，進而提高競爭優(yōu)勢。
組裝式應用程序（Composable Applications）
在不斷變化的業(yè)務環(huán)境中，業(yè)務適應性需求能夠引導企業(yè)轉向支持快速、安全和高效應用變化的技術架構?？山M合的應用架構增強了這種適應性，而采用可組合方法的企業(yè)機構在新功能的實現速度上將比競爭對手快80%。
Groombridge表示：“在動蕩的時代，可組合的業(yè)務原則幫助企業(yè)機構駕馭對業(yè)務韌性和增長至關重要的加速變化。沒有它的現代企業(yè)機構可能會失去在市場中的前進動力和客戶忠誠度。”
超級自動化（Hyperautomation）
超自動化通過快速識別、審核和自動執(zhí)行盡可能多的流程來實現加速增長和業(yè)務韌性。
Groombridge表示：“Gartner的研究表明，表現最好的超自動化團隊專注于三個關鍵優(yōu)先事項：提高工作質量、加快業(yè)務流程和增強決策敏捷性。在過去的一年中，業(yè)務技術專家平均支持4.2項自動化倡議?！?/p>
隱私增強計算（Privacy-EnhancingComputation，PEC）
除了應對不斷成熟的國際隱私和數據保護法律外，首席信息官還必須避免因隱私事件而導致客戶信任下降。因此，Gartner預計到2025年，60%的大型企業(yè)機構將使用一種或多種隱私增強計算技術。
在數據、軟件或硬件層面保護個人和敏感信息的PEC技術能夠在不影響保密性或隱私的情況下安全地共享、匯集和分析數據。目前這項技術被應用于許多垂直領域以及公有云基礎設施（例如可信的執(zhí)行環(huán)境）。
網絡安全網格（Cybersecurity Mesh）
Groombridge表示：“數據貫穿了今年的許多趨勢，但只有當企業(yè)能夠信任數據時，數據才會變得有用。如今，資產和用戶可能出現在任何地方，這意味著傳統(tǒng)的安全邊界已經消失。這就需要有網絡安全網格架構（CSMA）?！?/p>
CSMA幫助提供一體化安全結構和態(tài)勢，為任何位置的任何資產提供安全保障。到2024年，使用CSMA一體化安全工具組成一個合作生態(tài)系統(tǒng)的企業(yè)機構能夠將單項安全事件的財務影響平均減少90%。
人工智能工程化（AI Engineering）
IT領導人想方設法地將人工智能集成到應用中，在從未投入生產的人工智能項目上浪費時間和金錢或在人工智能解決方案發(fā)布后努力保持它們的價值。人工智能工程化是一種實現人工智能模型操作化的綜合方法。
Groombridge表示：“從事人工智能工作的混合團隊是否真正能夠為他們的企業(yè)機構實現差異化，取決于他們通過快速人工智能變革不斷提升價值的能力。到2025年，10%建立人工智能工程化最佳實踐的企業(yè)從其人工智能工作中產生的價值將至少比90%未建立該實踐的企業(yè)高出三倍。”
全面體驗（Total Experience，TX）
全面體驗是一項結合客戶體驗（CX）、員工體驗（EX）、用戶體驗（UX）和多重體驗（MX）學科的業(yè)務戰(zhàn)略。TX的目標是提升客戶和員工的信心、滿意度、忠誠度和擁護度。企業(yè)機構將通過實現具有適應性和韌性的TX業(yè)務成果來增加收入和利潤。
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