随着2019年接近尾声，我们可能会回顾一些被炒作的趋势，这些趋势并没有完全克服今年的困难，比如区块链或大规模生产的人工智能。但是，当我们回顾那些缓慢实现的主流趋势时，已经到了考虑即将到来的新年、2020年及以后的时候了。未来几年企业的发展趋势是什么？地缘政治因素、经济以及对数据隐私和安全隐现的担忧将如何影响我们在2020年的组织工作？

今年10月，在佛罗里达州奥兰多举行的Gartner IT研讨会Xpo上，Gartner公布了2020年十大战略技术趋势。该公司将战略技术趋势定义为具有潜在的巨大破坏性，并且这种趋势正开始从一个新兴的小范围现象转变为一个更广泛的影响和用途，或者正迅速增长，未来5年的波动性达到临界点。

Gartner研究副总裁Brian Burke说，所有2020年的趋势都属于以人为中心的方法。

他说：“把人放在技术战略的中心突出了技术最重要的方面之一——它如何影响客户、员工、商业伙伴、社会或其他关键群体。可以说，组织的所有行动都可以归因于它如何直接或间接地影响这些个人和群体。”

以下是Gartner列出的2020年十大战略技术趋势。

超级自动化

当您组合机器学习、打包软件和自动化工具来交付工作时，您会得到什么？根据Gartner的说法，是超级自动化。

机器人过程自动化(RPA)的兴起开启了这一趋势，但它不仅仅是RPA。根据Gartner的说法，高度自动化包括工具和自动化的所有步骤——发现、分析、设计、自动化、测量、监视和重新评估。超级自动化的目标是自动化任何可以自动化的东西，而人工智能的头号用例是过程自动化，Burke说。

多种体验方式

会话平台确实是这里的先驱者，以Alexa、Siri、Cortana、谷歌Assistant等形式出现。但还有许多其他的界面将改变用户感知和与数字世界交互的方式，包括虚拟现实、增强现实和混合现实。

Burke说：“这种模式将从一个懂技术的人转变为一种人性化的技术。翻译意图的负担将从用户转移到计算机。”

到2021年，至少三分之一的企业将部署一个多体验开发平台，以支持移动、web、会话和增强现实开发。

民主化的专业知识

这种趋势是通过简单性使技术和业务领域变得可访问，这样员工就不需要接受特殊培训就能产生影响。这适用于机器学习或应用程序开发等技术，也适用于销售流程或经济分析等业务领域的专业知识。

据Gartner称，如今比较常见的例子是公民开发和无代码模型。

但是到2023年，民主化将扩展到四个功能领域并加速发展：数据和分析(以数据科学家为目标，扩展到专业开发人员社区的工具)；开发(在自定义开发的应用程序中利用的AI工具)；设计(扩展低代码/无代码，自动化更多的应用程序开发功能)；和知识(非IT专业人员获得使用工具和专家系统的机会，这些工具和系统使他们能够应用自己的专业知识和培训之外的专门技能)。

然而，风险也随之而来。记得影子IT吗？随着影子人工智能的兴起，这种新趋势扩大了这种威胁——这种人工智能不受组织层级的约束。另一个即将到来的挑战是缺乏创造这种使专业知识大众化的系统的技能。

根据Gartner的数据，到2022年，30%使用人工智能进行决策的组织将与影子人工智能竞争，成为有效和道德决策的最大风险。

人类增强

Burke 说，这种趋势使我们从为人类设计转向通过人类增强技术设计人类自身。其中一些将是物理的，通过可穿戴甚至可植入的设备。例如，这包括提供增强现实(AR)功能的智能眼镜或隐形眼镜等设备，提供进入建筑物或POS支付技术的RFID植入，甚至包括CRISPR等DNA测序技术。

根据 Gartner 的研究，认知增强是关于使用机器学习来增强人类技能。Burke提到了一些用例。首先，组织可以利用这一点来帮助培训个人成为他们的角色的专家。其他的用例包括机器学习做人类以前做的重复性工作，但是把任务交给人类在链的末端做最后的决定。类似地，机器学习可以完成一系列重复性的任务，然后将工作交给人类进行创造性的输入。

Gartner预测，到2025年，40%的企业将从为人类设计转向通过采用人类增强技术和方法来构建人类自身。

透明度和可追溯性

Burke 说：“人们对技术缺乏信任，不仅在我们的组织中如此，在整个社会也是如此。”例如，如果你告诉你的客户他们的贷款被拒绝了，你需要能够告诉他们为什么被拒绝，而不仅仅是算法这么说，他说。

信任危机无处不在，从物联网到人脸识别，再到算法偏见，再到假新闻，再到深度造假，不一而足。最大的问题是我们如何值得信任。我们怎样才能拥有诚信。我们是开放和负责任的吗？

消费者越来越意识到他们的个人信息是有价值的，他们要求更多的控制。与此同时，据Gartner称，各机构认识到保护和管理个人数据的风险，政府也在实施相关立法，以确保他们做到这一点。

这是企业组织日益关注和采取行动的领域。Gartner表示，到2023年，超过75%的大型组织将聘用行为取证、隐私和客户信任方面的人工智能专家，以降低品牌声誉风险。随着组织建立透明和信任的实践，他们必须集中在以下三个方面：人工智能和机器学习；个人资料私隐、拥有权及控制权；以及符合伦理的设计。

获得授权的边缘设施

通过向边缘设备添加计算能力，组织可以获得更多的功能。根据Gartner的说法，这使流量和处理保持在本地以减少延迟，并在边缘侧实现更大的自治。

Burke 说：“目前对边缘计算的关注主要来自于对物联网系统的需求，将断开连接或分布式的功能交付到特定行业(如制造业或零售业)的嵌入式物联网世界。然而，随着边缘拥有越来越复杂和专业的计算资源和更多的数据存储，它将成为几乎所有行业和用例的主导因素。包括机器人、无人机、自动驾驶汽车和操作系统在内的复杂边缘设备将加速这一转变。”

预计这种处理将会加速。Gartner表示，到2023年，50%以上的企业生成数据将在数据中心或云之外创建和处理，而2019年这一比例不到10%。

分布式云计算

根据Burke的说法，将私有云与公共云服务结合在一起的混合云很难实现。但分布式云可以解决一些摩擦。

Gartner将分布式云定义为公共云服务在不同位置的分布，而原始的公共云提供商负责服务的操作、治理、更新和演化。这将为企业解决许多问题，例如数据驻留、数据不能离开特定的管辖范围以及其他遵从性问题。

Gartner表示，这代表着大多数公共云服务的集中化模式的重大转变，并将引领云计算的新时代。该公司预测，到2024年，大多数云服务平台将提供按需执行的服务。

自治一切

不仅仅是汽车。Gartner 正在谈论的是机器人、无人机、船舶、家电、飞机，没错，还有汽车。“我们把他们放在一起，因为他们正在解决类似的问题，使用类似的技术，”Burke 说。

这些东西利用人工智能来传递与环境和人互动的高级行为。Gartner表示，随着技术的改进、法规的允许以及社会接受度的提高，自主的东西将更频繁地部署在不受控制的公共空间中。

Burke 说：“我们期待从独立的智能事物向多设备协同工作的智能事物的集群转变，这些智能事物既可以独立于人，也可以通过人工输入。例如，异构机器人可以在一个协调的装配过程中工作。在快递市场，最有效的解决方案可能是使用自动车辆将包裹运送到目标区域。随后，车上的机器人和无人机可能会影响包裹的最终投递。”

Gartner预测，到2025年，超过12%的新生产汽车将拥有3级(汽车管理驾驶的大部分方面，但当遇到无法导航的情况时，会提示人进行干预)或更高的自动驾驶能力。

有实际应用的区块链技术

区块链在2019年处于全面炒作阶段。每个人都在谈论它，但是很难找到不涉及原始金融用例的实际生产用例。

“由于一系列的技术问题，包括糟糕的可扩展性和互操作性，区块链对于企业部署来说仍然是不成熟的，”Burke说。“尽管存在这些挑战，但潜在的巨大破坏和收入的产生意味着组织应该开始评估区块链，即使他们不期望在短期内积极采用这些技术。”

Gartner指出，区块链需要几个不同的组件才能实现真正的区块链，而目前大多数区块链都不符合这个定义。相反，我们今天看到的是被允许的区块链，它不使用tokens作为参与分布式一致机制的验证器的激励。

根据Burke的说法，目前某些形式的区块链正在产生价值的用例包括支付、结算、身份管理、来源和贸易融资。

Burke表示，到2025年，智能合同将被编码到区块链中。

Gartner预测，到2023年，受区块链启发的技术将支持每年价值2万亿美元的商品和服务的全球移动和跟踪。

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