在奥兰多举行的Gartner会议:2020年十大最重要的技术趋势

Anonim
Zur Orientierung: Automatisierung heißt bei Gartner jetzt Hyperautomation, Experience heißt Multiexperience, Edge Computing heißt Empowered Edge und Blockchain heißt Practical Blockchain.
作为指南,Gartner的自动化现在称为超自动化,经验是多经验,边缘计算是授权的边缘,而区块链被称为实用区块链。
图片:SosnaRadosna-shutterstock.com

每年,当论文落下之时,Gartner的分析师都会随着技术的发展深入研究他们的玻璃球和神谕。 然后在奥兰多举行的IT Symposium Xpo 2019上让这只猫摆脱困境。 稍后,欧洲的CIO和IT决策者也将能够在巴塞罗那的座谈会(11月3日至7日)上找到旅程的方向。

Gartner在2020年奥兰多(Orlando)宣布了十项具有“重大破坏性潜力”的战略技术趋势,这些趋势要么是新兴的,正在迅速变得重要,要么已经开始在公司中确立地位。 分析师认为,来年将迎来以下十种技术趋势:

超级自动化-技术交互

现代自动化工具与容器技术以及机器学习(ML)的可能性,是技术捆绑包的先决条件,可以大大简化人们的工作生活。 Gartner谈到“超自动化”。

它旨在帮助实现工作的所有步骤的自动化:识别和分析问题,设计和测试解决方案,最后观察现场的成品。 Gartner认为,了解,组合和协调各种自动化机制是超自动化的重点。

spoods.de

正如分析人士所说,机器人过程自动化(RPA)为该学科奠定了基础。 仅RPA还不是高度自动化。 现在,要结合工具来干预人们重复工作的支持区域。

多经验-被筛选的人

Gartner表示,直到2028年,用户体验数字世界并与之互动的方式将从根本上改变。 新的人机界面在这里起着决定性的作用。 诸如Amazon Alexa或Google Assistant之类的语言助手将继续作为设备和机器的自然语言控件而传播。 虚拟现实(VR),增强现实(AR)和混合现实(MR)也在改变人们感知数字世界并与之互动的方式。

Gartner谈到“多感官和多模式体验”。 现在,不再使用“精通技术的人”,而是输入“精通科学的技术”。 Gartner研究副总裁Brian Burke表示:“技术能够与人们交流有关其自然感觉的信息的能力将改善细微信息的传递。

专有技术的民主化

人们如何能够简化对技术专长的访问,例如机器学习或应用程序开发? 公司如何在员工中传播特定于业务的专业知识,例如在销售过程中或计算盈利能力分析,以便快速取得成果并降低培训水平?

无代码和低代码编程环境的出现越来越多,这表明软件开发的民主化已经在发生。 Gartner现在期望不仅“公民开发人员”,而且例如“公民数据科学家”或“公民集成者”都将占上风。

到2023年,四种民主化趋势有望加速:

  • 数据和分析的民主化-以前为数据科学家保留的工具也被其他用户使用;

  • 个人开发的民主化-AI工具使开发自定义应用程序变得容易;

  • 设计民主化-低代码和无代码开发环境为自动化软件开发提供了更多功能,因此,即使是经验不足的部门人员也可以处理它。

  • 知识的民主化-IT外行可以使用工具和专家系统,使他们能够完成超出自身技能和专长的任务。

人体增强-机器人来了

未来,技术将帮助人们扩大其自然有限的认知意识和身体机能。 例如,这可以通过允许人们植入芯片或为自己配备智能服装或设备(可穿戴设备)来实现。

试图弥补患者个人障碍的医学将在这里发挥重要作用。 但是,对于劳动世界,人们可以在身体或精神上更轻松地完成特别具有挑战性的任务,而借助技术帮助人员,增强人工就变得更加重要。

透明度和可追溯性

消费者越来越意识到他们的个人信息具有价值。 他们要求控制。 同时,公司意识到与存储和管理第三方个人数据相关的日益增长的风险。 如果没有,当局将协助制定更严格的法规。

透明度和可追溯性是满足道德数据管理需求的关键要素。 因此,需要帮助公司满足法规要求并正确使用AI和其他现代技术的技术和实践。 由于人们之间的不信任感正在增加,因此公司通常将不得不在建立信任措施上投入更多。

边缘计算-摆锤击败分散式IT

Gartner所说的“授权边缘”是指分散信息处理以及内容的收集和传递的计算机拓扑。 鉴于原始点的数据量不断增长,因此越来越多地在本地处理和存储数据。 例如,这适用于工业物联网(IIoT)中“连接”的联网车辆或机器。 然后,很大一部分网络流量在本地运行,因此可以减少延迟。

Burke说:“边缘计算已成为几乎所有行业和应用中的重要因素,因为可以在网络边缘部署越来越复杂和高度专业化的计算和存储设备。” 因此,更复杂的边缘设备不仅包括智能汽车和数字化现代化的机器,还包括机器人和无人机。

分布式云-Hyperscaler作为网守

如今,公共云服务通常由主要的超大型企业之一集中提供,例如Amazon Web Services,Microsoft,Google或IBM。 Gartner预测,将来,这些服务将分散并且分布在不同的地点和分包商之间。

但是,首选的公共云提供商将继续负责并控制任务,例如运营,治理和服务开发。 根据Gartner的说法,这意味着巨大的变化:从所有主要提供商当前都在遵循的中央模型到新的分散式云计算时代的转变正在进行中。

自主的东西-没有人就可以工作

Gartner使用“自主事物”来表示物理设备,这些物理设备在人工智能的帮助下变得更加独立,并独立解决以前为人们保留的任务。 最受欢迎的例子可能是自动驾驶,它不仅影响汽车和卡车,还影响船舶和飞机。 但是,即使是机器人,无人机和其他各种设备也可以自主运行。

将来,决定自动化程度的不再是严格的编程模型,而是AI和ML算法。 它们提供了自适应系统,能够与环境和人自然互动。 Gartner认为,在不受控制的公共场所中,将使用自治事物来提高技术性能,改善监管框架并提高社会接受度。

“我们还期望从独立的智能事物转变为协作的智能事物,在这种情况下,多个设备可以一起工作-既可以独立运行,也可以由人工输入。” Burke说。 例如,不同类型的机器人可以在协调的组装过程中一起工作。 在运送包裹时,自动驾驶汽车可以将包裹运送到目标区域,然后由机器人或无人机接管最终交付。

实用的区块链-也许会有所成就

根据Gartner的说法,区块链技术仍然具有改变整个行业的潜力。 在商业生态系统中,它提供了以低成本秘密,透明和相对快速地进行交易的机会。 资产可以追溯到源头,从而大大减少了假冒商品交易的机会。

在食品工业中,供应链可以追溯到生产者。 这也适用于工业供应链中的供应商。 区块链还可以在身份管理中发挥重要作用。 通过区块链编程的智能合约是另一种应用场景,例如,可以自动为经过测试的交付付款。

“缺乏可扩展性和互操作性等技术效率低下意味着区块链在企业中的运行速度很慢,但是破坏性干预和创造额外收入所带来的机会意味着公司应该关注该技术。”推荐伯克。 即使未计划短期广泛引入,也是如此。

人工智能安全

就像我们所说的,KI和机器学习为支持人类决策以及自动化和转换整个业务模型提供了巨大的机会。 但是,它们也给IT安全团队带来了巨大的挑战。 由于所谓的智能空间中的物联网(IoT),云计算,微服务和高度联网的系统,攻击点的数量正在显着增长。

根据Gartner的说法,IT安全负责人应特别注意三个方面:

  • 保护AI支持的系统,

  • 使用AI更好地防御攻击者

  • 对由于AI而可能变得更加复杂和有效的新型攻击形式的期待。

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