身處高度不確定的市場(chǎng)格局中，盡管技術(shù)變革的浪潮風(fēng)起云涌，但很多企業(yè)還是希望找到相對(duì)確定的投資，以獲得較好的ROI表現(xiàn)?？梢哉f(shuō)，在當(dāng)今的時(shí)代，創(chuàng)新的理念和工具并不缺乏，企業(yè)更需要的是一條通往商業(yè)成功的正確路徑和策略。在Gartner公布的2024年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)中，就給出了一些有價(jià)值的參考建議。Gartner研究副總裁高挺介紹稱：“此次的‘十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)’分為三個(gè)主題，即保護(hù)你的投資、開(kāi)發(fā)者的崛起、交付價(jià)值，這些趨勢(shì)背后還有一個(gè)共性，那就是AI?！?/p>

Gartner 2024年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)

十大趨勢(shì)分布在上述三大主題，既有相關(guān)聯(lián)的部分，也有獨(dú)立的部分。在“保護(hù)你的投資”中，AI Trism（AI Trust，Risk，Security Management/AI信任、風(fēng)險(xiǎn)和安全管理）的提出恰逢其時(shí)，如今，每個(gè)組織都在AI的發(fā)展中爭(zhēng)先恐后，但只有少數(shù)企業(yè)會(huì)系統(tǒng)性的思考其背后的風(fēng)險(xiǎn)。這正是Gartner擔(dān)心的問(wèn)題。在沒(méi)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(lái)的一切正面績(jī)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(duì)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(cè)，到2026年，采用AI TRiSM控制措施的企業(yè)將通過(guò)篩除80%的錯(cuò)誤和非法信息來(lái)提高決策的準(zhǔn)確性。據(jù)了解，AI TRiSM架構(gòu)包括六個(gè)模塊，分別是：內(nèi)容異常檢測(cè)、數(shù)據(jù)保護(hù)、AI應(yīng)用安全、可解釋性/透明度，、模型管理（ModelOps），以及對(duì)抗攻擊的防御，旨在從早期數(shù)據(jù)訓(xùn)練可能遭遇的“惡意引導(dǎo)”，到應(yīng)用生成式AI時(shí)的“提示詞攻擊”，提供全生命周期的“AI Trust”框架。

CTEM（Continuous Threat Exposure Management/持續(xù)威脅暴露面管理）是一套對(duì)于安全態(tài)勢(shì)的修復(fù)和改進(jìn)的框架，可以幫助企業(yè)持續(xù)且統(tǒng)一地評(píng)估數(shù)字與物理資產(chǎn)的可訪問(wèn)性、暴露情況和可利用的務(wù)實(shí)系統(tǒng)性。該架構(gòu)不止是發(fā)現(xiàn)漏洞，然后去修補(bǔ)，而是更關(guān)注業(yè)務(wù)層面的風(fēng)險(xiǎn)暴露面，先進(jìn)行識(shí)別，然后對(duì)其以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的優(yōu)先級(jí)管理，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(píng)估和修復(fù)范圍不僅能發(fā)現(xiàn)漏洞，還能發(fā)現(xiàn)無(wú)法修補(bǔ)的威脅。Gartner預(yù)測(cè)，到2026年，根據(jù)CTEM計(jì)劃確定安全投資優(yōu)先級(jí)別的企業(yè)機(jī)構(gòu)將減少三分之二的漏洞。

CTEM包括五個(gè)模塊，分別是Scoping、Discovery、prioritization、Validation、Mobilizatlon，每個(gè)模塊擁有各自的方法論、技術(shù)工具和實(shí)踐。威脅暴露面所指的不止是網(wǎng)絡(luò)安全漏洞，而是涉及風(fēng)險(xiǎn)范圍、風(fēng)險(xiǎn)敞口，以及應(yīng)用程序、社交賬戶、IT設(shè)備等，還要考慮風(fēng)險(xiǎn)暴露后被利用的可能性，以及對(duì)業(yè)務(wù)的影響程度等因素。當(dāng)然，風(fēng)險(xiǎn)控制并不能做到完全的自動(dòng)化，Gartner認(rèn)為，接受與風(fēng)險(xiǎn)共存、同時(shí)提高業(yè)務(wù)韌性是更為實(shí)際的做法。這也是CTEM的理念，即很多風(fēng)險(xiǎn)需要花費(fèi)大量的資源去控制或消除，要結(jié)合業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)來(lái)處理。

社會(huì)數(shù)字化水平的提升，伴隨著電力等資源的大量消耗，尤其是暴力計(jì)算的加劇，人們更需要考慮一種可持續(xù)的技術(shù)路徑。Gartner預(yù)測(cè)，到2025年時(shí)75%的組織會(huì)面臨持續(xù)的電力短缺，到2027年時(shí)25%的CIO的個(gè)人薪酬將與他們對(duì)可持續(xù)技術(shù)的影響掛鉤?？沙掷m(xù)技術(shù)（Sustainable Technology）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(zhǎng)期生態(tài)平衡與人權(quán)的環(huán)境、社會(huì)和治理（ESG）成果。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。

踐行可持續(xù)技術(shù)減少碳排放

那么，要如何找到資源使用和能源節(jié)約的平衡點(diǎn)呢？首先要Sustainability of IT，IT部門要可持續(xù)，提高資產(chǎn)利用率，把這種理念貫穿于工作流程、供應(yīng)鏈等各個(gè)方面，促進(jìn)循環(huán)經(jīng)濟(jì)，其次是Sustainability with IT，IT要對(duì)可持續(xù)性進(jìn)行賦能的地方，也就是相關(guān)的數(shù)據(jù)，企業(yè)要搜集、管理、分析能耗數(shù)據(jù)，說(shuō)要心中有數(shù)，高效管理。

在開(kāi)發(fā)者的崛起部分，平臺(tái)工程（Platform Engineering）是第二年入選這一趨勢(shì)，指的是構(gòu)建和運(yùn)營(yíng)自助式內(nèi)部開(kāi)發(fā)平臺(tái)的一門學(xué)科，通過(guò)一系列的工具和流程為企業(yè)的軟件開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)提供了自助開(kāi)發(fā)門戶/內(nèi)部開(kāi)發(fā)平臺(tái)，該平臺(tái)涵蓋應(yīng)用程序生命周期中的所有操作，由專門的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建和維護(hù)，并通過(guò)與工具和流程對(duì)接來(lái)支持用戶需求層，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)。相較之下，傳統(tǒng)的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)制容易造成重復(fù)開(kāi)發(fā)等資源浪費(fèi)，而平臺(tái)工程可以提供可組裝、可重用、可配置的服務(wù)，能夠根據(jù)不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求提供相應(yīng)的模塊，包括基礎(chǔ)設(shè)施、開(kāi)發(fā)工具、數(shù)據(jù)管理、安全與身份管理、運(yùn)維管理、服務(wù)目錄等平臺(tái)能力。

借助AI增強(qiáng)開(kāi)發(fā)，可以強(qiáng)化整個(gè)開(kāi)發(fā)的生命周期，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(cè)試，例如，對(duì)樣板代碼、重構(gòu)代碼，以及舊的框架或編程語(yǔ)言進(jìn)行學(xué)習(xí)等場(chǎng)景帶來(lái)了較大的幫助，同時(shí)，像單元測(cè)試、系統(tǒng)集成測(cè)試、UAT測(cè)試、回歸測(cè)試等傳統(tǒng)環(huán)節(jié)會(huì)被AI開(kāi)發(fā)取代，重點(diǎn)體現(xiàn)在編寫(xiě)測(cè)試代碼、生成測(cè)試數(shù)據(jù)、生成單元測(cè)試中的“測(cè)試樁”。可以說(shuō)，AI輔助軟件工程提高了開(kāi)發(fā)人員的生產(chǎn)力，使開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)能夠滿足業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)對(duì)軟件日益增長(zhǎng)的需求。這些融入了AI的開(kāi)發(fā)工具能夠減少軟件工程師編寫(xiě)代碼的時(shí)間，使他們有更多的時(shí)間開(kāi)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。

Gartner預(yù)測(cè)，到2027年將有超過(guò)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(guò)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(kù)、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，可以進(jìn)一步滿足企業(yè)機(jī)構(gòu)的需求。進(jìn)一步來(lái)看，行業(yè)云平臺(tái)具備可組裝和模塊化兩大特征，可以把一些通用的業(yè)務(wù)能力模塊化之后放在公有云的架構(gòu)上，之后進(jìn)行重新的排列組裝。除了會(huì)放在公有云上，行業(yè)云平臺(tái)還添加了針對(duì)行業(yè)的“業(yè)務(wù)能力封裝（PBC）”，可以支持特定行業(yè)需求。根據(jù)Gartner的估算，當(dāng)前在20多個(gè)行業(yè)中有超過(guò)270個(gè)“行業(yè)云平臺(tái)”。

在交付價(jià)值部分，智能應(yīng)用（Intelligent Applications）是時(shí)下比較流行的一種概念，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)。這種智能可以體現(xiàn)在手機(jī)上的電量管理，也可以體現(xiàn)在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等場(chǎng)景，系統(tǒng)可以通過(guò)自學(xué)習(xí)去改善用戶體驗(yàn)。

目前，已經(jīng)存在對(duì)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(duì)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(lái)三年對(duì)他們所在行業(yè)影響最大的技術(shù)。Gartner預(yù)測(cè)，到2026年超過(guò)80%的獨(dú)立軟件開(kāi)發(fā)商，都會(huì)把生成式AI的能力嵌入到企業(yè)當(dāng)中去，這一比例在2023年只有1%。

經(jīng)過(guò)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練的模型、云計(jì)算與開(kāi)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(cè)超過(guò)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%。也就是說(shuō)，生成式AI的使用門檻將會(huì)越來(lái)越低，幾乎可以為所有人提供“生成、創(chuàng)造、編寫(xiě)數(shù)字內(nèi)容和內(nèi)容”的能力，相應(yīng)的應(yīng)用成本同樣會(huì)降低。

生成式AI應(yīng)用可以讓企業(yè)用戶訪問(wèn)并使用大量?jī)?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(yǔ)言模型使企業(yè)能夠通過(guò)豐富的語(yǔ)義理解，以對(duì)話的形式將員工與知識(shí)相連接。由于人們可以隨時(shí)隨地獲取更多的知識(shí)和技能，意味著全新的生產(chǎn)力浪潮也會(huì)隨之到來(lái)，云和開(kāi)源的融合將加速生成式AI的民主化，同時(shí)，相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)治理同樣值得重視。

智能化帶來(lái)的改變不僅體現(xiàn)在技術(shù)上，也影響了團(tuán)隊(duì)協(xié)作的方式。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，利用AI聯(lián)接了員工，加強(qiáng)了協(xié)作性，帶來(lái)了數(shù)字化的員工體驗(yàn)，通過(guò)使用智能應(yīng)用和員工隊(duì)伍分析提供了助力員工隊(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(lái)業(yè)務(wù)成果和積極影響。通過(guò)“增強(qiáng)”，可以對(duì)從終端應(yīng)用知識(shí)庫(kù)，甚至是員工情緒中提取出來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行接近實(shí)時(shí)的處理和反饋，例如企業(yè)可以從員工的工作時(shí)間、郵件信息、訪問(wèn)數(shù)據(jù)等分析出其當(dāng)前的工作狀態(tài)和壓力，以改善工作流程和效率。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%。

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(gòu)買商品和服務(wù)以換取報(bào)酬的非人類經(jīng)濟(jì)行為體。Gartner預(yù)測(cè)，到2027年會(huì)有超過(guò)50%的銷售和服務(wù)中心配備接聽(tīng)機(jī)器客戶的電腦。高挺表示，機(jī)器客戶的進(jìn)化過(guò)程分為三個(gè)階段——人類主導(dǎo)，由機(jī)器通過(guò)一定的規(guī)則去購(gòu)買特定商品；人類和機(jī)器共同主導(dǎo)，優(yōu)化購(gòu)買的選擇，最終由機(jī)器根據(jù)規(guī)則執(zhí)行購(gòu)買操作；機(jī)器推測(cè)人類的需求，根據(jù)規(guī)則、場(chǎng)景和偏好進(jìn)行自主化購(gòu)買。目前，已經(jīng)進(jìn)入了第二階段，像沃爾瑪曾開(kāi)發(fā)了一款“AI談判軟件”用于和不同的供應(yīng)商談判采購(gòu)自用商品，最終達(dá)成了68%的交易。

高挺引述了一則處于“機(jī)器客戶”第二階段的事例：某人能夠用ChatGPT和Dall-E準(zhǔn)備晚餐菜單，然后通過(guò)Dall-E把菜單的文字轉(zhuǎn)化為圖片請(qǐng)柬，并且可以用ChatGPT創(chuàng)建“購(gòu)物清單”，在美國(guó)Instacart（食品和雜貨的配送平臺(tái)）通過(guò)說(shuō)出要買的東西，或上傳原材料，最后由系統(tǒng)完成自動(dòng)下單。同時(shí)，還可以把請(qǐng)柬同步在社交平臺(tái)上。Gartner預(yù)測(cè)，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(zhǎng)趨勢(shì)將帶來(lái)數(shù)萬(wàn)億美元的收入，其重要性最終將超過(guò)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。“我們認(rèn)為‘機(jī)器客戶’將會(huì)越來(lái)越多的走向成熟。”高挺說(shuō)。

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