日前，Gartner 公布了2024年需要探索的10大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢列表。Gartner杰出研究副總裁兼研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Chris Howard表示:“IT領(lǐng)導(dǎo)者和其他高管必須評估戰(zhàn)略技術(shù)趨勢的影響與益處，但由于技術(shù)創(chuàng)新的速度日益加快，這并非易事。例如生成式AI和其他類型的AI雖然帶來了新的機(jī)遇并推動(dòng)了若干趨勢的發(fā)展，但要想通過長期使用AI獲得業(yè)務(wù)價(jià)值，還需要采取嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆椒◤V泛采用AI并注意風(fēng)險(xiǎn)。”

　　2024年最重要的戰(zhàn)略技術(shù)趨勢包括:

　　全民化的生成式AI（Democratized Generative AI）

　　經(jīng)過大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練的模型、云計(jì)算與開源的融合正在推動(dòng)生成式人工智能(生成式AI)的全民化，使這些模型能夠被全球工作者所用。到2026年，Gartner預(yù)測超過80%的企業(yè)將使用生成式AI的API或模型，或在生產(chǎn)環(huán)境中部署支持生成式AI的應(yīng)用，而在2023年初這一比例不到5%。

　　生成式AI應(yīng)用可以讓企業(yè)用戶訪問并使用大量內(nèi)部和外部信息源，這意味著生成式AI的快速采用將極大地促進(jìn)企業(yè)知識(shí)和技能的全民化。大型語言模型使企業(yè)能夠通過豐富的語義理解，以對話的形式將員工與知識(shí)相連接。

　　AI信任、風(fēng)險(xiǎn)和安全管理（AI Trust， Risk and Security Management）

　　AI的全民化使得對AI信任、風(fēng)險(xiǎn)和安全管理(TRiSM)的需求變得更加迫切和明確。在沒有護(hù)欄的情況下，AI模型可能會(huì)迅速產(chǎn)生脫離控制的多重負(fù)面效應(yīng)，抵消AI所帶來的一切正面績效和社會(huì)收益。AI TRiSM提供用于模型運(yùn)維(ModelOps)、主動(dòng)數(shù)據(jù)保護(hù)、AI特定安全、模型監(jiān)控(包括對數(shù)據(jù)漂移、模型漂移和/或意外結(jié)果的監(jiān)控)以及第三方模型和應(yīng)用輸入與輸出風(fēng)險(xiǎn)控制的工具。

　　Gartner預(yù)測，到2026年，采用AI TRiSM控制措施的企業(yè)將通過篩除多達(dá)80%的錯(cuò)誤和非法信息來提高決策的準(zhǔn)確性。

　　AI增強(qiáng)開發(fā)（AI-Augmented Development）

　　AI增強(qiáng)開發(fā)指使用生成式AI、機(jī)器學(xué)習(xí)等AI技術(shù)協(xié)助軟件工程師進(jìn)行應(yīng)用設(shè)計(jì)、編碼和測試。AI輔助軟件工程提高了開發(fā)人員的生產(chǎn)力，使開發(fā)團(tuán)隊(duì)能夠滿足業(yè)務(wù)運(yùn)營對軟件日益增長的需求。這些融入了AI的開發(fā)工具能夠減少軟件工程師編寫代碼的時(shí)間，使他們有更多的時(shí)間開展更具戰(zhàn)略意義的活動(dòng)，比如設(shè)計(jì)和組合具有吸引力的業(yè)務(wù)應(yīng)用等。

　　智能應(yīng)用（Intelligent Applications）

　　Gartner將智能應(yīng)用中的“智能”定義為自主做出適當(dāng)響應(yīng)的習(xí)得性適應(yīng)能力。在許多用例中，這種智能被用于更好地增強(qiáng)工作或提高工作的自動(dòng)化程度。作為一種基礎(chǔ)能力，應(yīng)用中的智能包含各種基于AI的服務(wù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、向量存儲(chǔ)和連接數(shù)據(jù)等。因此，智能應(yīng)用能夠提供不斷適應(yīng)用戶的體驗(yàn)。

　　目前已存在對智能應(yīng)用的明確需求。在2023年Gartner首席執(zhí)行官(CEO)和業(yè)務(wù)高管調(diào)查中，26%的CEO認(rèn)為對企業(yè)機(jī)構(gòu)破壞力最大的風(fēng)險(xiǎn)是人才短缺。吸引和留住人才是CEO在人力資源方面的首要任務(wù)，而AI被認(rèn)為是未來三年對他們所在行業(yè)影響最大的技術(shù)。

　　增強(qiáng)型互聯(lián)員工隊(duì)伍（Augmented-Connected Workforce）

　　增強(qiáng)型互聯(lián)員工隊(duì)伍(ACWF)是一種優(yōu)化員工價(jià)值的戰(zhàn)略。加速并擴(kuò)大人才規(guī)模的需求推動(dòng)了ACWF 的發(fā)展趨勢。ACWF使用智能應(yīng)用和員工隊(duì)伍分析提供助力員工隊(duì)伍體驗(yàn)、福祉和自身技能發(fā)展的日常環(huán)境與指導(dǎo)。同時(shí)，ACWF還能為關(guān)鍵的利益相關(guān)方帶來業(yè)務(wù)成果和積極影響。

　　到2027年底，25%的首席信息官(CIO)將使用增強(qiáng)型互聯(lián)員工隊(duì)伍計(jì)劃將關(guān)鍵崗位的勝任時(shí)間縮短50%。

　　持續(xù)威脅暴露管理（Continuous Threat Exposure Management）

　　持續(xù)威脅暴露管理(CTEM)是一種使企業(yè)機(jī)構(gòu)能夠持續(xù)而統(tǒng)一地評估企業(yè)數(shù)字與物理資產(chǎn)可訪問性、暴露情況和可利用性的務(wù)實(shí)系統(tǒng)性方法。根據(jù)威脅載體或業(yè)務(wù)項(xiàng)目(而非基礎(chǔ)設(shè)施組件)調(diào)整CTEM評估和修復(fù)范圍不僅能發(fā)現(xiàn)漏洞，還能發(fā)現(xiàn)無法修補(bǔ)的威脅。

　　Gartner 預(yù)測，到2026年，根據(jù) CTEM 計(jì)劃確定安全投資優(yōu)先級別的企業(yè)機(jī)構(gòu)將減少三分之二的漏洞。

　　機(jī)器客戶（Machine Customers）

　　機(jī)器客戶(也被稱為“客戶機(jī)器人”)是一種可以自主協(xié)商并購買商品和服務(wù)以換取報(bào)酬的非人類經(jīng)濟(jì)行為體。到2028年，將有150億臺(tái)聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品具備成為客戶的潛力，這一數(shù)字還將在之后的幾年增加數(shù)十億。到2030年，該增長趨勢將帶來數(shù)萬億美元的收入，其重要性最終將超過數(shù)字商務(wù)的出現(xiàn)。在戰(zhàn)略上應(yīng)考慮為這些算法和設(shè)備提供便利乃至創(chuàng)造新型客戶機(jī)器人的機(jī)會(huì)等。

　　可持續(xù)技術(shù)（Sustainable Technology）

　　可持續(xù)技術(shù)是一個(gè)數(shù)字解決方案框架，其用途是實(shí)現(xiàn)能夠支持長期生態(tài)平衡與人權(quán)的環(huán)境、社會(huì)和治理(ESG)成果。AI、加密貨幣、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)的使用正在引發(fā)人們對相關(guān)能源消耗與環(huán)境影響的關(guān)注。因此，提高使用IT時(shí)的效率、循環(huán)性與可持續(xù)性變得更加重要。事實(shí)上，Gartner 預(yù)測，到2027年，25% CIO的個(gè)人薪酬將與他們對可持續(xù)技術(shù)的影響掛鉤。

　　平臺(tái)工程（Platform Engineering）

　　平臺(tái)工程是構(gòu)建和運(yùn)營自助式內(nèi)部開發(fā)平臺(tái)的一門學(xué)科。每個(gè)平臺(tái)都是一個(gè)由專門的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建和維護(hù)并通過與工具和流程對接來支持用戶需求的層。平臺(tái)工程的目標(biāo)是優(yōu)化生產(chǎn)力和用戶體驗(yàn)并加快業(yè)務(wù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)。

　　行業(yè)云平臺(tái)（Industry Cloud Platforms）

　　Gartner 預(yù)測，到2027年，將有超過70%的企業(yè)使用行業(yè)云平臺(tái)(ICP)加速其業(yè)務(wù)計(jì)劃，而2023年的這一比例還不到15%。ICP通過可組合功能將底層 SaaS、PaaS 和 IaaS 服務(wù)整合成全套產(chǎn)品，推動(dòng)與行業(yè)相關(guān)的業(yè)務(wù)成果。這些功能通常包括行業(yè)數(shù)據(jù)編織、打包業(yè)務(wù)功能庫、組合工具和其他平臺(tái)創(chuàng)新功能。ICP是專為特定行業(yè)量身定制的云方案，可進(jìn)一步滿足企業(yè)機(jī)構(gòu)的需求。