Gartner发布2024年10大战略技术趋势
01
全民化的生成式ai
democratized generative ai
生成式ai(generative ai)通过各种数据进行大规模预训练模型、云计算和开源的融合，将技术变得民主化。使得没有专业技术背景的工作人员，通过文本问答方式，就能创建文本、视频、代码、图片、音频等内容，成为近10年最具颠覆的技术之一。
gartner预测，到2026年，超过80%的企业将在生产环境中使用生成式ai api/模型和支持生成式ai的应用程序，而2023年这一比例还不到5%。
为什么生成式ai成为主要技术趋势？
gartner认为主要有4个原因：1）在整个组织中推广生成式ai的使用，将极大提升自动化范围，有效提升生产力、降低成本、拉动新的业务增长机会；
2）生成式ai有能力，改变几乎所有企业的竞争方式和工作方式；
3）生成式ai有助于信息和技能的民主化，将在广泛的角色和业务中得到推广应用；
4）通过生成式ai的自然文本模式，可使员工、用户高效利用企业内部、外部海量数据。
如何开始应用生成式ai？
gartner给出了3个建议：1）基于技术可行性和商业价值，创建一个优先的生成式ai应用案例矩阵，并清楚地规划出对这些应用案例进行试点、部署和生产的时间框架；
2）采用一种变革管理方式，优先为员工提供使用生成式ai工具的知识，使他们能够安全自信地使用，并将其融入到员工的日常工作中，成为业务自动化的助手；
3）构建一个快速获利、差异化和变革性的生成式ai用例组合，并用硬性投资回报率来测试这个组合，以查看生成式ai对企业的财务收益帮助同时可打造竞争优势。
02
ai信任、风险和安全管理
ai trust, risk and security management
ai的全民化使得对ai信任、风险和安全管理（trism）的需求变得更加迫切和明确。在没有护栏的情况下，ai模型可能会迅速产生脱离控制的多重负面效应，抵消ai所带来的一切正面绩效和社会收益。ai trism提供用于模型运维（modelops）、主动数据保护、ai特定安全、模型监控（包括对数据漂移、模型漂移和/或意外结果的监控）以及第三方模型和应用输入与输出风险控制的工具。
gartner预测，到2026年，采用ai trism控制措施的企业将通过筛除多达80%的错误和非法信息来提高决策的准确性。
03
ai增强开发
ai-augmented development
ai增强开发指使用生成式ai、机器学习等ai技术协助软件工程师进行应用设计、编码和测试。ai辅助软件工程提高了开发人员的生产力，使开发团队能够满足业务运营对软件日益增长的需求。
这些融入了ai的开发工具能够减少软件工程师编写代码的时间，使他们有更多的时间开展更具战略意义的活动，比如设计和组合具有吸引力的业务应用等。
04
智能应用
intelligent applications
gartner将智能应用中的“智能”定义为自主做出适当响应的习得性适应能力。在许多用例中，这种智能被用于更好地增强工作或提高工作的自动化程度。作为一种基础能力，应用中的智能包含各种基于ai的服务，如机器学习、向量存储和连接数据等。因此，智能应用能够提供不断适应用户的体验。
目前已存在对智能应用的明确需求。在2023年gartner首席执行官（ceo）和业务高管调查中，26%的ceo认为对企业机构破坏力最大的风险是人才短缺。吸引和留住人才是ceo在人力资源方面的首要任务，而ai被认为是未来三年对他们所在行业影响最大的技术。
05
增强型互联员工队伍
augmented-connected workforce
增强型互联员工队伍（acwf）是一种优化员工价值的战略。加速并扩大人才规模的需求推动了acwf 的发展趋势。acwf使用智能应用和员工队伍分析提供助力员工队伍体验、福祉和自身技能发展的日常环境与指导。同时，acwf还能为关键的利益相关方带来业务成果和积极影响。
到 2027年底，25%的首席信息官（cio）将使用增强型互联员工队伍计划将关键岗位的胜任时间缩短50%。
06
持续威胁暴露管理
continuous threat exposure management
持续威胁暴露管理（ctem）是一种使企业机构能够持续而统一地评估企业数字与物理资产可访问性、暴露情况和可利用性的务实系统性方法。根据威胁载体或业务项目（而非基础设施组件）调整ctem评估和修复范围不仅能发现漏洞，还能发现无法修补的威胁。
gartner 预测，到 2026 年，根据 ctem 计划确定安全投资优先级别的企业机构将减少三分之二的漏洞。
07
机器客户
machine customers
机器客户（也被称为“客户机器人”）是一种可以自主协商并购买商品和服务以换取报酬的非人类经济行为体。到2028 年，将有150亿台联网产品具备成为客户的潜力，这一数字还将在之后的几年增加数十亿。
到 2030 年，该增长趋势将带来数万亿美元的收入，其重要性最终将超过数字商务的出现。在战略上应考虑为这些算法和设备提供便利乃至创造新型客户机器人的机会等。
08
可持续技术
sustainable technology
可持续技术是一个数字解决方案框架，其用途是实现能够支持长期生态平衡与人权的环境、社会和治理（esg）成果。ai、加密货币、物联网、云计算等技术的使用正在引发人们对相关能源消耗与环境影响的关注。因此，提高使用it时的效率、循环性与可持续性变得更加重要。
事实上，gartner 预测，到 2027 年，25% cio的个人薪酬将与他们对可持续技术的影响挂钩。
09
平台工程
platform engineering
平台工程是构建和运营自助式内部开发平台的一门学科。每个平台都是一个由专门的产品团队创建和维护并通过与工具和流程对接来支持用户需求的层。平台工程的目标是优化生产力和用户体验并加快业务价值的实现。
10
行业云平台
industry cloud platforms
gartner 预测，到2027年，将有超过70%的企业使用行业云平台（icp）加速其业务计划，而2023年的这一比例还不到15%。icp通过可组合功能将底层 saas、paas 和 iaas 服务整合成全套产品，推动与行业相关的业务成果。这些功能通常包括行业数据编织、打包业务功能库、组合工具和其他平台创新功能。icp是专为特定行业量身定制的云方案，可进一步满足企业机构的需求。
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gartner预测，到2026年，超过80%的企业将在生产环境中使用生成式ai api/模型和支持生成式ai的应用程序，而2023年这一比例还不到5%。
为什么生成式ai成为主要技术趋势？
gartner认为主要有4个原因：1）在整个组织中推广生成式ai的使用，将极大提升自动化范围，有效提升生产力、降低成本、拉动新的业务增长机会；
2）生成式ai有能力，改变几乎所有企业的竞争方式和工作方式；
3）生成式ai有助于信息和技能的民主化，将在广泛的角色和业务中得到推广应用；
4）通过生成式ai的自然文本模式，可使员工、用户高效利用企业内部、外部海量数据。
如何开始应用生成式ai？
gartner给出了3个建议：1）基于技术可行性和商业价值，创建一个优先的生成式ai应用案例矩阵，并清楚地规划出对这些应用案例进行试点、部署和生产的时间框架；
2）采用一种变革管理方式，优先为员工提供使用生成式ai工具的知识，使他们能够安全自信地使用，并将其融入到员工的日常工作中，成为业务自动化的助手；
3）构建一个快速获利、差异化和变革性的生成式ai用例组合，并用硬性投资回报率来测试这个组合，以查看生成式ai对企业的财务收益帮助同时可打造竞争优势。
02
ai信任、风险和安全管理
ai trust, risk and security management
ai的全民化使得对ai信任、风险和安全管理（trism）的需求变得更加迫切和明确。在没有护栏的情况下，ai模型可能会迅速产生脱离控制的多重负面效应，抵消ai所带来的一切正面绩效和社会收益。ai trism提供用于模型运维（modelops）、主动数据保护、ai特定安全、模型监控（包括对数据漂移、模型漂移和/或意外结果的监控）以及第三方模型和应用输入与输出风险控制的工具。
gartner预测，到2026年，采用ai trism控制措施的企业将通过筛除多达80%的错误和非法信息来提高决策的准确性。
03
ai增强开发
ai-augmented development
ai增强开发指使用生成式ai、机器学习等ai技术协助软件工程师进行应用设计、编码和测试。ai辅助软件工程提高了开发人员的生产力，使开发团队能够满足业务运营对软件日益增长的需求。
这些融入了ai的开发工具能够减少软件工程师编写代码的时间，使他们有更多的时间开展更具战略意义的活动，比如设计和组合具有吸引力的业务应用等。
04
智能应用
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目前已存在对智能应用的明确需求。在2023年gartner首席执行官（ceo）和业务高管调查中，26%的ceo认为对企业机构破坏力最大的风险是人才短缺。吸引和留住人才是ceo在人力资源方面的首要任务，而ai被认为是未来三年对他们所在行业影响最大的技术。
05
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06
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07
机器客户
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08
可持续技术
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09
平台工程
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10
行业云平台
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