智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | ZeR0
編輯 | 漠影
智東西10月26日報道，Gartner于10月16日公布2024年企業(yè)機(jī)構(gòu)需要探索的十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢，包括：1、全民化的生成式AI；2、AI信任、風(fēng)險和安全管理；3、AI增強(qiáng)開發(fā)；4、智能應(yīng)用；5、增強(qiáng)型互聯(lián)員工隊伍；6、持續(xù)威脅暴露管理；7、機(jī)器客戶；8、可持續(xù)技術(shù)；9、平臺工程；10、行業(yè)云平臺。
針對這些重要戰(zhàn)略趨勢，Gartner研究副總裁高挺（Arnold Gao）與智東西等媒體進(jìn)行交流。據(jù)他分享，十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢可分為3個主題：保護(hù)你的投資、開發(fā)者的崛起、交付價值。這些背后的共同主題，便是人工智能（AI）。
一、保護(hù)你的投資：防范AI技術(shù)失控，以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向管理風(fēng)險
“保護(hù)你的投資”主題涉及三個趨勢：AI信任、風(fēng)險和安全管理（AI TRiSM），持續(xù)威脅暴露管理，可持續(xù)技術(shù)。
1、AI信任、風(fēng)險和安全管理
AI TRiSM（AI信任、風(fēng)險、安全管理）是連續(xù)第二年入選“十大趨勢”。AI全民化使得對AI模型有效治理的需求愈發(fā)迫切和明確，涉及公平性、可解釋性、透明度、數(shù)據(jù)保護(hù)等，以規(guī)避AI模型整個生命周期中的各種“失控”風(fēng)險。
AI TRiSM由6個模塊組成，分別是內(nèi)容異常檢測、數(shù)據(jù)保護(hù)、應(yīng)用安全、可解釋性和透明度、ModelOps（對模型的管理）、對抗攻擊的防御。它提供用于模型運(yùn)維（ModelOps）、主動數(shù)據(jù)保護(hù)、AI特定安全、模型監(jiān)控（包括對數(shù)據(jù)漂移、模型漂移和/或意外結(jié)果的監(jiān)控）以及第三方模型和應(yīng)用輸入與輸出風(fēng)險控制的工具。
Gartner預(yù)測，到2026年，采用AI TRiSM控制措施的企業(yè)將通過篩除多達(dá)80%的錯誤和非法信息來提高決策的準(zhǔn)確性。
2、持續(xù)威脅暴露管理
持續(xù)威脅暴露管理（CTEM，Continuous Threat Exposure Management）是Gartner提出的一套對安全態(tài)勢修復(fù)和改進(jìn)的框架，使企業(yè)機(jī)構(gòu)能夠持續(xù)而統(tǒng)一地評估企業(yè)數(shù)字與物理資產(chǎn)可訪問性、暴露情況和可利用性。
CTEM包括5個模塊（Scoping、Discovery、prioritization、Validation、Mobilizatlon）。根據(jù)威脅載體或業(yè)務(wù)項目（而非基礎(chǔ)設(shè)施組件）調(diào)整CTEM評估和修復(fù)范圍，不僅能發(fā)現(xiàn)漏洞，還能發(fā)現(xiàn)無法修補(bǔ)的威脅。Gartner預(yù)測，到2026年，根據(jù)CTEM計劃確定安全投資優(yōu)先級別的企業(yè)機(jī)構(gòu)將減少2/3的漏洞。
相比傳統(tǒng)風(fēng)險漏洞管理方法，CTEM更加關(guān)注業(yè)務(wù)層面的威脅暴露面，先去識別它，然后對它以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向進(jìn)行風(fēng)險的優(yōu)先級管理，并且不能簡單地以單個維度把風(fēng)險進(jìn)行“高、中、低”分類，還要考慮風(fēng)險暴露以后被利用的可能性、對于業(yè)務(wù)的影響程度等維度，進(jìn)行綜合的判斷。
對于風(fēng)險控制的措施不可能完全自動化。一個比較現(xiàn)實的做法是接受與風(fēng)險共存、同時提高業(yè)務(wù)韌性。如果風(fēng)險不會對業(yè)務(wù)造成損失，就可以把消除這一風(fēng)險的優(yōu)先級往后放。
3、可持續(xù)技術(shù)
我們正在進(jìn)入一個“暴力計算”的時代，不僅帶來更多的碳排放，同時也會對企業(yè)的IT運(yùn)維提出一些挑戰(zhàn)。由于整個社會的數(shù)字化程度越來越高，ICT產(chǎn)業(yè)的耗電量在全球每年電力生產(chǎn)量的比重也會越來越高。數(shù)據(jù)中心的電力緊缺將會是一個風(fēng)險。Gartner預(yù)測：“到2025年的時候75%的組織，都會面臨持續(xù)的電力短缺，電力短缺會加速推動可持續(xù)IT技術(shù)的發(fā)展。”
可持續(xù)技術(shù)是一個數(shù)字解決方案框架，其用途是實現(xiàn)能夠支持長期生態(tài)平衡與人權(quán)的環(huán)境、社會和治理（ESG）成果。AI、加密貨幣、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)的使用正在引發(fā)人們對相關(guān)能源消耗與環(huán)境影響的關(guān)注。因此，提高使用IT時的效率、循環(huán)性與可持續(xù)性變得更加重要。
CIO要提前做好“可持續(xù)IT規(guī)劃”，包括：（1）“Sustainability of IT”，指IT部門要考慮提高能源效率、資產(chǎn)利用率，從供應(yīng)鏈方面開始進(jìn)行可持續(xù)規(guī)劃；（2）“Sustainability with IT”，指企業(yè)有碳排放或可持續(xù)的要求，首先要收集數(shù)據(jù)，知道企業(yè)到底排放了多少碳或者用了多少電，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和管理、分析和匯報。Gartner預(yù)測，到2027年，25%的CIO的個人薪酬將會與他們對于可持續(xù)技術(shù)的影響掛鉤。
二、開發(fā)者的崛起：復(fù)用功能模塊組合，提高開發(fā)生產(chǎn)力
“開發(fā)者的崛起”主題與開發(fā)相關(guān)，涉及三個趨勢：平臺工程，AI增強(qiáng)開發(fā)，行業(yè)云平臺。其中平臺工程、行業(yè)云平臺都是第二年入選十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢。
1、平臺工程
平臺工程的目標(biāo)是優(yōu)化生產(chǎn)力和用戶體驗并加快業(yè)務(wù)價值的實現(xiàn)，是構(gòu)建和運(yùn)營自助式內(nèi)部開發(fā)平臺的一門學(xué)科，指通過一系列工具和流程，為企業(yè)的軟件開發(fā)團(tuán)隊提供一個自助開發(fā)門戶或內(nèi)部開發(fā)平臺。該平臺可涵蓋應(yīng)用程序整個生命周期中的所有操作，但需要由一個專門的平臺工程團(tuán)隊去創(chuàng)建和維護(hù)并通過與工具和流程對接來支持用戶需求的層。
傳統(tǒng)開發(fā)是項目制，很多開發(fā)人員根據(jù)業(yè)務(wù)部門的需求來作定制化開發(fā)，會出現(xiàn)部分項目使用資源重復(fù)的問題。平臺工程的關(guān)鍵詞則是可組裝、可重用、可配置，有很多具體的功能模塊，把一些基礎(chǔ)設(shè)施、開發(fā)工具、數(shù)據(jù)管理、安全與身份管理、運(yùn)維管理、服務(wù)目錄變成平臺化，把本來相對獨(dú)立的開發(fā)項目的流程模塊化和集中化，方便客戶根據(jù)不同應(yīng)用場景或需求去拼裝。
2、AI增強(qiáng)開發(fā)
AI增強(qiáng)開發(fā)是指使用生成式AI、機(jī)器學(xué)習(xí)等AI技術(shù)加持開發(fā)的整個生命周期，包括AI代碼生成、AI增強(qiáng)測試、設(shè)計-代碼。
“AI代碼生成”方面，AI在樣板代碼、重構(gòu)代碼、對舊的框架或者編程語言進(jìn)行學(xué)習(xí)等場景中特別有幫助。“AI增加測試”方面，AI能優(yōu)化編寫測試代碼、生成測試數(shù)據(jù)、生成單元測試中的“測試樁”等環(huán)節(jié)。“設(shè)計-代碼”是AI參與整個開發(fā)的全生命周期的過程，這個事情目前還沒有完全實現(xiàn)，屬于對未來的一個展望。
AI輔助軟件工程提高了開發(fā)人員的生產(chǎn)力，使開發(fā)團(tuán)隊能夠滿足業(yè)務(wù)運(yùn)營對軟件日益增長的需求。融入了AI的開發(fā)工具能夠減少軟件工程師編寫代碼的時間，使他們有更多的時間開展更具戰(zhàn)略意義的活動，比如設(shè)計和組合具有吸引力的業(yè)務(wù)應(yīng)用等。
3、行業(yè)云平臺
Gartner預(yù)測，到2027年，將有超過70%的企業(yè)使用行業(yè)云平臺（ICP）加速其業(yè)務(wù)計劃，而2023年的這一比例還不到15%。據(jù)Gartner整理，超過20個行業(yè)有超過270個行業(yè)云平臺。
行業(yè)云平臺是專為特定行業(yè)量身定制的云方案，可以被理解成把傳統(tǒng)云服務(wù)中的IaaS、PaaS、SaaS三層進(jìn)一步解構(gòu)，通過模塊化方式整合成全套產(chǎn)品，提供具有業(yè)務(wù)能力的云平臺，也就是在傳統(tǒng)的云上加了一層“業(yè)務(wù)模塊層”。
行業(yè)云平臺有兩大特征：可組裝、模塊化。它將一些通用的業(yè)務(wù)能力模塊化之后放到公有云上，讓其重新排列組合。其可組合功能通常包括行業(yè)數(shù)據(jù)編織、打包業(yè)務(wù)功能庫、組合工具和其他平臺創(chuàng)新功能。
中國特色的行業(yè)云在Gartner定義里叫“社區(qū)云”，而Gartner定義的“行業(yè)云平臺”主要是基于公有云服務(wù)，添加了針對行業(yè)的“業(yè)務(wù)能力封裝（PBC）”，可支持到特定行業(yè)需求，是一個技術(shù)和業(yè)務(wù)疊加的平臺。
三、交付價值：生成式AI走向普及，用技術(shù)提高員工體驗
“交付價值”主題涉及四個趨勢，包括：智能應(yīng)用，全民化的生成式AI，增強(qiáng)型互聯(lián)網(wǎng)隊伍，機(jī)器客戶。
1、智能應(yīng)用
Gartner將智能應(yīng)用中的“智能”定義為自主做出適當(dāng)響應(yīng)的習(xí)得性適應(yīng)能力，其宗旨是可以像人類一樣去思考、判斷和適應(yīng)環(huán)境的應(yīng)用。智能應(yīng)用的本質(zhì)是在傳統(tǒng)應(yīng)用中加入AI或生成式AI的能力，通過持續(xù)學(xué)習(xí)、適應(yīng)和預(yù)測去提高用戶體驗，或者說提高更多的商業(yè)價值。
作為一種基礎(chǔ)能力，應(yīng)用中的智能包含各種基于AI的服務(wù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、向量存儲、連接數(shù)據(jù)等，因此能夠提供不斷適應(yīng)用戶的體驗。目前已存在對智能應(yīng)用的明確需求。
在2023年Gartner首席執(zhí)行官（CEO）和業(yè)務(wù)高管調(diào)查中，26%的CEO認(rèn)為對企業(yè)機(jī)構(gòu)破壞力最大的風(fēng)險是人才短缺。吸引和留住人才是CEO在人力資源方面的首要任務(wù)，而AI被認(rèn)為是未來三年對他們所在行業(yè)影響最大的技術(shù)。
2、全民化的生成式AI
Gartner預(yù)測，到2026年，超過80%的獨(dú)立軟件開發(fā)商都會把生成式AI的能力嵌入到企業(yè)當(dāng)中去。這個比例在2023年只有1%。
未來生成式AI的入門門檻和成本會變得非常低，幾乎可以為所有人提供“生成、創(chuàng)造、編寫數(shù)字內(nèi)容和內(nèi)容”的能力。它會取代或輔助一些工作，用來研發(fā)一些新的產(chǎn)品。
對于商業(yè)用戶來說，如果將來可以無處不在地獲取以前不可能獲得的知識和技術(shù)技能，那么預(yù)示著一波新的生產(chǎn)力浪潮即將到來。“云”與“開源”的融合會使生成式AI更加民主化，不再只是少數(shù)巨頭能掌握的事情，但這種不受限制獲取知識和技能的方式必須以風(fēng)險管理為基矗
生成式AI全民化的好處是工作效率提高了，在很多領(lǐng)域都能用，技術(shù)也比較普及，會有很多新的創(chuàng)新生態(tài)。缺點(diǎn)是一些數(shù)據(jù)、機(jī)密數(shù)據(jù)會丟失，很多時候生成式AI會一本正經(jīng)的胡說八道，還存在潛在的版權(quán)問題和被濫用的風(fēng)險。
3、增強(qiáng)型互聯(lián)網(wǎng)隊伍
增強(qiáng)型互聯(lián)員工隊伍（ACWF）包含增強(qiáng)、互聯(lián)、員工團(tuán)隊三個關(guān)鍵詞，是一種優(yōu)化員工價值的戰(zhàn)略。拆開來講，Workforce是團(tuán)隊，Connected是互相聯(lián)接，Augmented是用AI技術(shù)加持來互相連接與協(xié)作的員工，其背后有一個關(guān)鍵核心提供數(shù)字員工體驗。
進(jìn)入混合辦公時代，企業(yè)要考慮如何利用各種互聯(lián)的設(shè)備和技術(shù)去提高數(shù)字員工的體驗，并用AI技術(shù)進(jìn)行增強(qiáng)。所謂“增強(qiáng)”是指對于從終端應(yīng)用知識庫甚至是員工情緒中提取出數(shù)據(jù)，進(jìn)行接近實時的處理和反饋，比如從員工在線工作的時間、郵件里的措辭、訪問各個應(yīng)用的數(shù)據(jù)，能夠分析出員工目前的工作狀態(tài)和壓力。
ACWF使用智能應(yīng)用和員工隊伍分析提供助力員工隊伍體驗、福祉和自身技能發(fā)展的日常環(huán)境與指導(dǎo)，同時還能為關(guān)鍵的利益相關(guān)方帶來業(yè)務(wù)成果和積極影響。到2027年底，25%的首席信息官（CIO）將使用增強(qiáng)型互聯(lián)員工隊伍計劃將關(guān)鍵崗位的勝任時間縮短50%。
4、機(jī)器客戶
機(jī)器客戶即機(jī)器變成了客戶，是一種可以自主協(xié)商并購買商品和服務(wù)以換取報酬的非人類經(jīng)濟(jì)行為體。在戰(zhàn)略上應(yīng)考慮為這些算法和設(shè)備提供便利乃至創(chuàng)造新型客戶機(jī)器人的機(jī)會等。
“機(jī)器客戶”的進(jìn)化過程分成三個階段：（1）人類主導(dǎo)，由機(jī)器通過一定規(guī)則去購買特定商品；（2）人類和機(jī)器共同主導(dǎo)，優(yōu)化購買的選擇、最終由機(jī)器根據(jù)規(guī)則執(zhí)行購買的操作；（3）機(jī)器推測人類的需求，根據(jù)規(guī)則、場景和偏好進(jìn)行自主化的購買。第一階段已經(jīng)實現(xiàn)，第二階段已經(jīng)實現(xiàn)了一部分，第三階段則是比較遠(yuǎn)的事情。
Gartner預(yù)測，到2027年超過50%的銷售和服務(wù)中心將接聽機(jī)器客戶的電腦；到2028年，將有150億臺聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品具備成為客戶的潛力，這一數(shù)字還將在之后的幾年增加數(shù)十億；到2030年，該增長趨勢將帶來數(shù)萬億美元的收入，其重要性最終將超過數(shù)字商務(wù)的出現(xiàn)。
結(jié)語：AI已成為多種戰(zhàn)略技術(shù)趨勢的重要推力
IT領(lǐng)導(dǎo)者們必須評估戰(zhàn)略技術(shù)趨勢的影響，以在各種技術(shù)變革以及社會經(jīng)濟(jì)方面帶來的不確定性下保持成功的戰(zhàn)略規(guī)劃。生成式AI及其他類型的AI顯然已成為多種趨勢發(fā)展的重要推力，而要在業(yè)務(wù)中發(fā)揮AI的價值，還需采取治理及安全管理措施來謹(jǐn)慎地防范風(fēng)險。
看向未來，Arnold Gao判斷生成式AI的競爭主要會在中美之間展開。在他看來，AI已經(jīng)是非常普遍化的應(yīng)用，不會再進(jìn)入“泡沫期”，很多場景也不是AI技術(shù)就能解決所有問題的，更多是一個組合性的技術(shù)創(chuàng)新，所以很難指望用一個技術(shù)就做出“殺手級應(yīng)用”。
