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Gartner發(fā)布2022年新興技術(shù)成熟度曲線

發(fā)布時(shí)間:2022-08-22 21:15:04

又是一年技術(shù)炒作時(shí)。近日Gartner 發(fā)布了《2022年新興技術(shù)成熟度曲線》,今年Gartner又整了哪些“新花樣”?

又是一年技術(shù)炒作時(shí)。近日Gartner 發(fā)布了《2022年新興技術(shù)成熟度曲線》,今年Gartner又整了哪些“新花樣”?

2022 年的新興技術(shù)趨勢(shì)確定了 25 種需要了解的新興技術(shù),主要包含三個(gè)主題:沉浸式體驗(yàn)的演進(jìn)、加速人工智能自動(dòng)化和優(yōu)化技術(shù)人才交付。


2022 年 Gartner 新興技術(shù)成熟度包含了 25 項(xiàng)“必須了解”的創(chuàng)新,以推動(dòng)競(jìng)爭差異化和效率。


只有少數(shù)有望在兩年內(nèi)被主流采用,很多需要10年或更長時(shí)間才能被采用。


部署處于萌芽期的技術(shù)也意味著風(fēng)險(xiǎn)更大,但對(duì)早期采用者也有一定的潛在收益。

Gartner 副總裁分析師Melissa Davis表示:“這些技術(shù)都處于早期階段,其中有些處于萌芽階段,未來將如何發(fā)展仍存在著很大的不確定性。”

主題 1:發(fā)展/擴(kuò)展沉浸式體驗(yàn)

這些技術(shù)的好處在于,它們?yōu)閭€(gè)人提供了更多對(duì)身份和數(shù)據(jù)的控制權(quán),并將體驗(yàn)范圍擴(kuò)展到可以與數(shù)字貨幣集成的虛擬場(chǎng)所和生態(tài)系統(tǒng)。這些技術(shù)還提供了接觸客戶的新方法,以開辟新的收入來源。 客戶數(shù)字孿生 (DToC) 是客戶的動(dòng)態(tài)虛擬表示,可以模擬、學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)行為。它可用于修改和增強(qiáng)客戶體驗(yàn) (CX) 并支持新的數(shù)字化工作、產(chǎn)品、服務(wù)和機(jī)會(huì)。DToC 需要 5 到 10 年才能被主流采用,將對(duì)組織帶來很大影響。 沉浸式體驗(yàn)中的其他關(guān)鍵技術(shù)包括: 

 

主題 2:加速人工智能自動(dòng)化

擴(kuò)大人工智能的采用是發(fā)展產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案的關(guān)鍵方式。這意味著加速創(chuàng)建專門的人工智能模型,將人工智能應(yīng)用于模型的開發(fā)和訓(xùn)練上,并將其部署到產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案的交付中。 自主系統(tǒng)(Autonomic systems)是人工智能自動(dòng)化加速的例子。自主系統(tǒng)是自我管理的物理或軟件系統(tǒng),執(zhí)行具有三個(gè)基本特征的域界任務(wù):自主、學(xué)習(xí)和代理。當(dāng)傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)無法實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)適應(yīng)性、靈活性和敏捷性時(shí),自主系統(tǒng)可以協(xié)助處理。自主系統(tǒng)需要 5 到 10 年才能被主流采用。 加速 AI 自動(dòng)化的其他關(guān)鍵技術(shù)包括: 

 

主題 3:優(yōu)化技術(shù)人員交付

這些技術(shù)專注于構(gòu)建數(shù)字業(yè)務(wù)的關(guān)鍵要素:產(chǎn)品、服務(wù)或解決方案開發(fā)者社區(qū)及其使用的平臺(tái)。這些技術(shù)可提供反饋和洞察力,優(yōu)化和加速產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案的交付,并提高業(yè)務(wù)運(yùn)營的可持續(xù)性。 云數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)體現(xiàn)了優(yōu)化的技術(shù)人員交付。它們提供了一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理環(huán)境,能夠支持從探索性數(shù)據(jù)科學(xué)到生產(chǎn)數(shù)據(jù)倉庫的所有數(shù)據(jù)工作負(fù)載。云數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)提供簡化的交付和全面的功能,易于部署、優(yōu)化和維護(hù)。它們將需要兩到五年的時(shí)間才能被主流采用。 優(yōu)化技術(shù)人員交付的其他關(guān)鍵技術(shù)包括: 

       附Gartner 2021-2023年大型企業(yè)新興技術(shù)路線圖

來源:SDNLAB