Gartner 2020年十大战略技术趋势

“这些趋势产生深远影响的人以及他们居住的空间,”说大卫CearleyGartner, Gartner的分析师,副总裁。”,而不是建立一个技术堆栈,然后探索潜在的应用,组织必须首先考虑业务和人类环境。”

这些趋势并不孤立存在的;它的领导人必须决定什么组合的趋势将推动最创新和战略。

例如,人工智能机器学习(AI)的形式与hyperautomation (ML)边缘计算可以组合在一起,使高度集成的智能建筑和城市空间。反过来,这些技术的组合使进一步民主化的技术。

趋势1号。Hyperautomation

自动化使用技术自动化任务,一旦需要人类。

Hyperautomation处理先进技术的应用,包括人工智能(AI)和机器学习(ML),越来越多的自动化流程和增强人类。Hyperautomation扩展了一系列的工具,可以自动,也指的是复杂的自动化(即。、发现、分析、设计、自动化、测量、监控、评估)。

“Hyperautomation往往导致建立一个数字孪生的组织”

今天没有一个工具可以代替人类,hyperautomation涉及工具的组合,包括机器人过程自动化(战),智能企业管理软件(iBPMS)和人工智能的目标越来越AI-driven决策。

虽然不是主要目的,hyperautomation经常导致的创建数字双的组织(DTO),允许组织可视化功能,流程和关键绩效指标驱动价值交互。然后DTO变得hyperautomation过程不可分割的一部分,提供实时、连续的情报组织和推动重大商机。

趋势二:Multiexperience

Multiexperience取代technology-literate人性化技术。在这一趋势,计算机的传统观念的演变从一个单点交互包括多种感觉的和multitouchpoint接口衣物和先进的计算机传感器。

例如,达美乐比萨创建了一个体验超越app-based排序,包括自驾车辆、比萨饼跟踪器和智能议长通信。

在未来,这一趋势将成为所谓的环境经验,但目前multiexperience关注使用增强现实(AR)的身临其境的体验,虚拟(VR),混合现实,多通道人机接口和传感技术。这些技术的结合可以用于一个简单的基于“增大化现实”技术的覆盖或一个完全沉浸式虚拟现实体验。

趋势3:民主化

民主化的技术手段为人们提供方便地访问技术和业务专长没有广泛(昂贵的)培训。它主要关注四个关键领域——应用程序开发,数据和分析,设计和知识- - -通常被称为“公民”访问,导致公民数据科学家的崛起,公民程序员和更多。

例如,民主化将使开发人员生成数据模型没有数据科学家的技能。他们将依靠AI-driven开发来生成代码和自动化测试。

趋势4:人类的增加

人类增强技术的使用来增强一个人的认知和身体体验。

物理增强改变固有的物理功能,或在体内植入或举办技术。例如,汽车或采矿行业使用这套可改善工人的安全。在其他行业,如零售和旅游,这套是用来提高工人的生产力。

物理增强分为四个主要类别:感觉扩增(听觉、视觉、知觉)、附件和生物功能增强(外骨骼,假肢),大脑增大(植入治疗癫痫)和基因扩增(体细胞基因和细胞治疗)。

“人工智能和ML正越来越多地用于决策的人类”

认知增强增强了人类的思考能力和做出更好的决策,例如,利用信息和应用程序来提高学习或新体验。认知增强还包括一些技术在大脑增加类别身体植入物处理认知推理。

人口增长带来的一系列文化和伦理问题。例如,使用CRISPR技术来增强基因具有重要的伦理问题。

趋势5号:透明度和可追溯性

技术的发展是创建一个信任危机。随着消费者越来越意识到如何他们的数据正在收集和使用,组织也承认责任的增加存储和收集数据。

此外,人工智能和ML正越来越多地用于决策的人类,进化的信任危机和推动思想可辩解的人工智能和人工智能等治理的必要性。

这一趋势需要关注信任的六个关键要素:道德、诚信、开放、责任、能力和一致性。

立法,像欧盟的总体数据保护监管(GDPR),世界各地正在实施,推动进化和组织规则打下了基础。

趋势六:授权的优势

边缘计算是一个拓扑信息处理和内容收集和交付在哪里放置接近信息的来源,交通的想法保持本地和分布式将减少延迟。这包括所有的技术物联网(物联网)。授权边看着这些设备越来越多,如何为智能空间,形成基础和移动关键应用程序和服务更接近人民和设备使用它们。

到2023年,可能有超过20倍智能设备在网络的边缘,在传统的角色。

趋势7号:分布式云

分布式云是指公共云服务的分布位置之外的云提供商的身体数据中心,但仍由供应商控制。在分布式云,云提供商负责云服务架构的各个方面,交付,操作,管理和更新。进化从集中的公共云分布式公共云的开创了一个新时代云计算。

分布式云允许将数据中心位于任何地方。这也解决了技术问题,如延迟和监管挑战像数据主权。它还提供了一个公共云服务的好处和一个私人的好处,当地的云。

趋势8号:自治的事情

自主的事情,包括无人机,机器人、船舶、电器、利用人工智能执行任务通常由人类完成的。这种技术作用于一个光谱的情报从半自治到全自动和各种环境,包括空气、海洋和陆地。

虽然目前自治主要存在于环境控制,如在矿山或仓库,他们最终将发展包括开放的公共空间。自主的事情也从独立合作群,如无人机群2018年冬季奥运会期间使用。

然而,自治的事情不能取代人类的大脑和操作与狭义最有效,well-scoped目的。

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没有趋势。9:实际区块链

区块链是一种分布式的分类帐,不断扩大的顺序有序列表的密码地签署,不可撤销事务记录由所有参与者共享网络。

区块链还允许资产方追溯到他们的起源,这是有利于传统资产,但也为其他用途,如铺平了道路跟踪食源性疾病回到原来的供应商。它还允许两个或两个以上的当事人不知道彼此在数字环境中安全地交互和交换价值而不需要一个集中的权威。

完整的区块链模型包括五个要素:共享和分布式分类帐,不变的和可追踪的分类帐,就是加密机制和分布式公共共识。然而,区块链仍然是不成熟的企业部署由于一系列技术问题,包括可扩展性和互操作性差。

“区块链,这已经出现在实验和小范围的项目,将在2023年全面扩展”

企业blockchains今天只采取实用的方法和实施的一些元素完整区块链通过分类帐单个应用程序和独立的参与者和复制分类帐跨分布式网络创建一个权威的重大事件的记录。每个有权限访问看到相同的信息,简化和集成通过一个共享区块链。共识是通过更传统的私人模型。

在未来,真正的区块链或“区块链完整”将有可能转换行业,和最终的经济互补的技术,如人工智能和物联网开始整合与区块链。这扩展了参与者的类型包括机器,可以交换各种资产——从房地产的钱。例如,一辆汽车能够直接与保险公司协商保险价格基于传感器收集的数据。

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区块链,这已经出现在实验和小范围的项目,将在2023年完全可伸缩。

趋势10号:人工智能安全

不断发展的技术,如hyperautomation和自治的事情在商界提供转型的机会。然而,他们也创造安全漏洞在新的潜在的攻击。安全团队解决这些挑战,必须意识到人工智能将如何影响安全空间。

人工智能安全三个关键方面:

1. 保护AI-powered系统:确保人工智能培训数据,管道和ML模式。
2. 利用人工智能来增强安全防御:用毫升理解模式,揭示网络安全的攻击和自动化部分流程。
3. 期待邪恶攻击者利用人工智能:确定攻击和防御。

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