2021年Gartner顶级战略技术趋势

一如既往，这九种战略技术趋势并不是彼此独立运行的，而是建立在彼此的基础上并相互加强。组合创新是这些趋势的首要主题。它们共同促进了组织的可塑性，这将有助于在未来5到10年指导组织。

趋势1:行为互联网

正如COVID-19协议监测示例所示，IoB是关于使用数据改变行为的。随着收集日常生活“数字尘埃”(跨越数字和物理世界的数据)的技术的发展，这些信息可以通过反馈循环来影响人们的行为。

例如，对于商用车，远程信息处理技术可以监控驾驶行为，从突然刹车到急转弯。公司可以利用这些数据来改善司机的性能、路线和安全。

“IoB确实有伦理和社会影响，这取决于个人使用的目标和结果。”

IoB可以从多个来源收集、组合和处理数据，包括:商业客户数据;公共部门和政府机构处理的公民数据;社交媒体;面部识别的公共领域部署;还有位置追踪。处理这些数据的技术的日益成熟使得这一趋势得以发展。

IoB确实有伦理和社会影响，这取决于个人使用的目标和结果。医疗保险公司用来跟踪身体活动以减少保费的可穿戴设备，也可以用来监控杂货店的购买情况;太多不健康的物品会增加保费。隐私法，这将对IoB的采用和规模产生重大影响。

成为客户:了解Gartner如何帮助您实现关键任务优先级。

趋势2:总体验

全面体验结合了多重体验、客户体验、员工体验和用户体验来转变业务结果。我们的目标是改善从技术到员工再到客户和用户的所有这些方面相互交叉的整体体验。

“这一趋势使组织能够利用COVID-19干扰因素”

将所有这些经验紧密地联系在一起——而不是单独地在竖井中改进每种经验——以一种难以复制的方式将企业与竞争对手区分开来，从而创造出可持续的竞争优势。这一趋势使组织能够利用COVID-19干扰因素，包括远程工作、移动、虚拟和分布式客户。

例如，一家电信公司改变了其整个客户体验，以努力提高安全性和满意度。首先，它通过一款现有的应用程序部署了一个预约系统。当顾客到达预约地点，并来到距离商店75英尺(约合15米)的范围内时，他们会收到两件事:1)一个通知，指导他们完成登记手续;2)一个提醒，让他们知道要过多久才能安全进入商店并保持社交距离。

该公司还调整了服务，增加了更多的数字亭，并使员工可以使用自己的平板电脑共同浏览客户的设备，而不必亲自接触硬件。其结果是为客户和员工提供了更安全、更无缝、更完整的整体体验。

趋势3:隐私增强计算

隐私增强计算具有三种技术，可以在使用数据时保护数据。第一个提供了一个可信任的环境，可以在其中处理或分析敏感数据。第二种以分散的方式执行处理和分析。第三种是在处理或分析之前对数据和算法进行加密。

这一趋势使各组织能够在不牺牲保密性的情况下安全地跨地区和与竞争对手进行研究合作。这种方法是专门为在维护隐私或安全的同时共享数据的日益增长的需求而设计的。

趋势4:分布式云

分布式云是指将云服务分布到不同的物理位置，但运营、治理和演进仍然由公共云提供商负责。

“分布式云是云的未来”

使组织在物理上更接近这些服务有助于实现低延迟场景，降低数据成本，并有助于适应要求数据必须保留在特定地理区域的法律。然而，这也意味着组织仍然受益于公共云，而不是管理他们自己的私有云，这可能是昂贵和复杂的。分布式云是云的未来。

阅读更多:CIO的分布式云指南

趋势5:任意操作

企业要想从新冠疫情中恢复过来，无处不在的运营模式至关重要。其核心是，这种操作模型允许在任何地方访问、交付和启用业务——客户、雇主和业务合作伙伴在物理上远程的环境中操作。

在任何地方运营的模式都是“数字优先，远程优先”;例如，银行只使用移动设备，但处理从转账到开户的所有事务都不需要物理交互。在任何时候，数字应该是默认的。这并不是说实体空间没有它的位置，但它应该数字化增强，例如，实体店的非接触式结账，无论它的实体或数字功能应该无缝交付。

趋势6:网络安全网格

网络安全网格是一种可扩展、灵活和可靠的网络安全控制的分布式架构方法。许多资产现在都存在于传统安全防线之外。网络安全网格本质上允许围绕人或物的身份定义安全边界。它通过集中策略编排和分布策略实施，支持更模块化、响应更快的安全方法。随着外围保护变得越来越没有意义，“有围墙的城市”的安全方法必须适应当前的需求。

阅读更多:2020年Gartner前9大安全和风险趋势

趋势7:智能组合业务

一个智能可组合的企业是一个能够根据当前情况进行自我调整和从根本上重新安排的企业。随着组织加快数字化商业战略为了推动更快的数字转型，他们需要敏捷，并根据当前可用的数据做出快速的业务决策。

为了成功地做到这一点，组织必须能够更好地访问信息，用更好的洞察力增强信息，并有能力对洞察力的影响迅速作出反应。这还将包括增加整个组织的自主权和民主化，使部分业务能够快速做出反应，而不是被低效的流程所困。

趋势8:人工智能工程

一个健壮的人工智能工程战略将促进人工智能模型的性能、可扩展性、可解释性和可靠性，同时实现人工智能投资的全部价值。人工智能项目经常面临可维护性、可伸缩性和治理方面的问题，这对大多数组织来说都是一个挑战。

阅读更多:2020年，2大趋势主导Gartner人工智能的宣传周期

AI工程提供了一个途径，使AI成为主流DevOps过程的一部分，而不是一组专门和孤立的项目。它汇集了各种学科来驯服人工智能炒作，同时在操作多种人工智能技术的组合时提供了更清晰的价值路径。由于人工智能工程的治理方面，负责任的人工智能正在出现处理信任、透明度、道德、公平、可解释性和合规问题。这是人工智能问责的运作化。

趋势9:超自动化

超自动化是指组织中任何可以自动化的东西都应该自动化。超自动化是由拥有未精简的遗留业务流程的组织驱动的，这会给组织带来非常昂贵和广泛的问题。

许多组织由“拼凑”的技术支持，这些技术并不精益、优化、连接、干净或明确。同时，数字商务的加速需要效率、速度和民主化。不关注效率、功效和业务敏捷性的组织将被甩在后面。