风险与机遇 Gartner发布2024年十大重要战略技术趋势

IT领导者和其他高管必须评估战略技术趋势的影响与益处，但由于技术创新的速度日益加快，这并非易事。例如生成式AI和其他类型的AI虽然带来了新的机遇并推动了若干趋势的发展，但要想通过长期使用AI获得业务价值，还需要采取严谨的方法广泛采用AI并注意风险。

近日，Gartner发布了2024年十大重要战略技术趋势，这将帮助企业了解相关风险与机遇，评估技术趋势对企业具体战略的潜在影响。

Gartner研究副总裁高挺（Arnold Gao）告诉记者，十大重要战略技术趋势可以分为三大主题：保护你的投资、开发者的崛起、交付价值。

01 保护你的投资

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。

高挺说，越来越多的AI成为我们工作中不可或缺的一部分，尤其是在生成式AI爆火的今天。如果我们一旦缺乏对于AI模型有效的治理，实际上就会存在对于AI技术“失控”的风险。

Gartner提出“AI Trust”框架，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。

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。

CTEM实际上更加关注的是业务层面的风险暴露面，识别它、然后对它以业务为导向进行风险的优先级管理。高挺解释说，风险暴露面并不只是网络安全漏洞，其范围更广；风险的优先级不能以单个维度进行“高、中、低”类的分类，还要考虑风险暴露以后被利用的可能性，以及对于业务的影响程度等等维度进行综合的判断；对于风险控制的措施不可能完全自动化，一个比较现实的做法是接受与风险共存、同时提高业务韧性。

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。

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。

由于大模型、生成式AI的出现，我们正在进入一个“暴力计算”的时代。整个世界、整个社会的数字化程度越来越高，ICT产业的耗电量在全球每年电力生产量的比重也会越来越高。

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。

Gartner预测：“到2025年的时候75%的组织，都会面临持续的电力短缺，这个电力短缺会加速推动可持续的IT技术的发展。”从CIO的角度来说，CIO一定要提前做好“可持续IT规划”。

高挺表示，可持续技术意味着IT部门本身要可持续，同时对可持续性进行赋能。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。

02 开发者的崛起

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。

高挺说，传统软件开发是项目制，而平台工程通过一系列的工具和流程为企业的软件开发团队提供一个自助开发门户或者叫内部开发平台。这个平台可以涵盖应用程序整个生命周期里面所有的操作，但是它需要由一个专门的平台工程团队去创建和维护。平台工程具有三个关键字：可组装、可重用、可配置。

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。

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。

03 交付价值

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。

全民化的生成式AI（Democratized Generative AI）——经过大规模预训练的模型、云计算与开源的融合正在推动生成式人工智能（生成式AI）的全民化，使这些模型能够被全球工作者所用。到2026年，Gartner预测超过80%的企业将使用生成式AI的API或模型，或在生产环境中部署支持生成式AI的应用，而在2023年初这一比例不到5%。

高挺表示，很多场景不是AI一个技术就能够解决所有问题的，很多时候是一个组合性的技术创新。我们很难指望单纯利用单一技术产生所谓的杀手级应用，就像互联网、移动互联网。

生成式AI应用可以让企业用户访问并使用大量内部和外部信息源，这意味着生成式AI的快速采用将极大地促进企业知识和技能的全民化。大型语言模型使企业能够通过丰富的语义理解，以对话的形式将员工与知识相连接。

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。

高挺说，增强型互联员工队伍不是说用AI替代员工，而是用AI提高数字员工的体验。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%。

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。

结语

在外部环境不确定的今天，技术是“压舱石”，通过技术投资帮助企业在不确定性和压力下保持成功的战略规划。