Gartner 2024年新興技術成熟度曲線收錄的25項顛覆性技術分為四大領域：自主AI、開發(fā)者生產(chǎn)力、全面體驗以及以人為本的安全和隱私計劃。

Gartner杰出研究副總裁Arun Chandrasekaran表示：“隨著企業(yè)的關注重點繼續(xù)從基礎模型轉向可提高投資回報率的用例，生成式人工智能（GenAI）即將越過期望膨脹期。 這一趨勢正在加速自主AI的發(fā)展。雖然目前的AI模型缺乏自主行動能力，但各AI研究實驗室正在快速推出智能體，借助智能體與環(huán)境之間的動態(tài)交互來實現(xiàn)目標，不過這將是一個循序漸進的過程。”

Chandrasekaran表示：“即便AI依然具有吸引力，首席信息官（CIO）和其他IT高管也必須探究可能對開發(fā)者、企業(yè)安全、客戶和員工體驗產(chǎn)生變革影響的其他新興技術，并根據(jù)企業(yè)機構對于未經(jīng)驗證技術的接納能力，制定利用這些技術的戰(zhàn)略。”

在Gartner的眾多技術成熟度曲線中，新興技術成熟度曲線較為獨特，每年會從Gartner研究的2000多項技術和應用框架中精選出企業(yè)機構有必要了解和掌握的新興技術。這些技術和趨勢有望在未來二至十年內為企業(yè)機構帶來巨大的競爭優(yōu)勢（見圖一）。

圖一、2024年新興技術成熟度曲線 來源：Gartner（2024年8月）

新興技術趨勢的四個主題

自主AI：AI的快速演進正在催生出自主AI系統(tǒng)。自主AI系統(tǒng)可以在幾乎沒有人為監(jiān)督的情況下運行、不斷自我完善并在復雜環(huán)境中作出有效決策。這種先進的AI系統(tǒng)可以執(zhí)行人類所能執(zhí)行的一切任務，正在慢慢地從科幻走向現(xiàn)實。此類技術包括多智能體系統(tǒng)、大型行動模型、機器客戶、人形工作機器人、自主智能體和強化學習。

開發(fā)者生產(chǎn)力：影響開發(fā)者生產(chǎn)力的因素不僅是代碼編寫速度，還包括開發(fā)者進行有效溝通與協(xié)作的能力以及精力充沛、全神貫注和樂在其中的感覺（即處于“心流狀態(tài)”）。

Chandrasekaran表示： “技術正在推動開發(fā)者的軟件設計與交付方式發(fā)生變革，使開發(fā)者生產(chǎn)力達到空前的水平。技術能保證開發(fā)者快速交付更高質量的產(chǎn)品，還能提高開發(fā)者滿意度、增強協(xié)作效果并改進流程，從而實現(xiàn)收益的最大化。”

此類技術包括AI增強的軟件工程、云原生、GitOps、內部開發(fā)者門戶、提示工程和 WebAssembly。

全面體驗：全面體驗是一種綜合運用客戶體驗、員工體驗、多重體驗和用戶體驗實踐來打造卓越共享體驗的策略。該策略利用技術解決關鍵的交互問題，為客戶和員工賦能，以提高其信心、滿意度、忠誠度和擁護度。此類技術包括客戶數(shù)字孿生、空間計算、超級應用和 6G。

以人為本的安全和隱私：企業(yè)機構可以使用安全和隱私技術來營造互信文化，建立各團隊共擔風險的意識，從而提升整體韌性。

Chandrasekaran表示： “雖然安全實踐一直以人類能以完全安全的方式行事為前提，但必須在安全和業(yè)務交付之間進行選擇時，員工們往往會選擇后者，有時甚至會繞過過于嚴格的安全控制措施。以人為本的安全和隱私構建了一種緊密交織的安全和隱私體系，并將其融入企業(yè)機構的數(shù)字化設計中。”

此類技術包括AI信任、風險和安全管理（AI TRiSM）、網(wǎng)絡安全網(wǎng)格架構、數(shù)字免疫系統(tǒng)、虛假信息防范、聯(lián)邦學習和同態(tài)加密。

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