AI信任、风险和安全管理
（AI Trust, Risk and Security Management）
AI的普及使得对AI信任、风险和安全管理（TRiSM）的需求变得更加迫切。在没有防护的情况下，AI模型可能会产生失控的多重负面效应，抵消AI带来的所有正面绩效和社会收益。AI TRiSM提供用于模型运维（ModelOps）、主动数据保护、AI特定安全、模型监控（包括对数据漂移、模型漂移和/或意外结果的监控）以及第三方模型和应用输入与输出风险控制的工具。
为何成为趋势？
• 与不使用AI TRiSM控制的企业相比，积极使用AI TRiSM控制的企业将拥有更多的AI项目投入生产，实现更多的业务价值，并拥有更高的模型精度和一致性；
• 使用TRiSM管理AI模型的企业可以加强决策中的偏差控制，同时提高AI驱动应用的公平性；
• 必须通过模型监控不断测试AI模型的可解释性。这可确保AI模型的原始解释和诠释在模型运行期间保持有效。
Gartner预测，到2026年，采用AI TRiSM控制措施的企业将通过筛除多达80%的错误和非法信息来提高决策的准确性。
持续威胁暴露管理
（Continuous Threat Exposure Management）
持续威胁暴露管理（CTEM）是一种使企业机构能够持续而统一地评估企业数字与物理资产可访问性、暴露情况和可利用性的务实系统性方法。根据威胁载体或业务项目（而非基础设施组件）调整CTEM评估和修复范围不仅能发现漏洞，还能发现无法修补的威胁。
为何成为趋势？
• 这种安全方法将暴露评估周期与特定业务项目或关键威胁载体相协调；
• 可修补（漏洞）和不可修补的风险都会得到解决；
• 通过权衡攻击者的观点和测试安全控制的有效性来验证企业的暴露和补救优先级；
• 从战术和技术响应的预期结果转向以证据为基础的安全优化，并由改进的跨团队成员提供支持。
Gartner预测，到2026年，根据CTEM计划确定安全投资优先级别的企业机构将减少三分之二的漏洞。
可持续技术
（Sustainable Technology）
可持续技术是一个数字解决方案框架，其用途是实现能够支持长期生态平衡与人权的环境、社会和治理（ESG）成果。AI、加密货币、物联网、云计算等技术的使用正在引发人们对相关能源消耗与环境影响的关注。因此，提高使用IT时的效率、循环性与可持续性变得更加重要。
为何成为趋势？
• 环境技术可以预防、减轻和适应自然界的风险；
• 社会技术改善人权成果、福祉和繁荣；
• 治理技术加强企业行为、监督和能力建设；
• 可持续技术为提高整体绩效提供必要的洞察力。
Gartner预测，到2027年，25%首席信息官的个人薪酬将与他们对可持续技术的影响挂钩。
平台工程
（Platform Engineering）
平台工程是构建和运营自助式内部开发平台的一门学科。每个平台都是由专门的产品团队创建和维护并通过工具和流程对接来支持用户需求，平台工程的目标是优化生产力和用户体验并加快实现业务价值。
为何成为趋势？
• 这种做法可以优化开发人员的体验，加快业务价值的交付；
• 它通过改善开发人员的体验和提高工作效率来减少认知负荷；
• 开发人员独立运行、管理和开发应用程序的能力得到提高，同时确保了可靠性和安全性；
• 关键人才的保留也得到了改善。
Gartner预测，到2026年，80%的软件工程组织将建立平台团队，作为可重复使用的服务、组件和工具的内部提供商，用于应用交付。
AI增强开发
（AI-Augmented Development）
AI增强开发是指使用生成式AI、机器学习等AI技术协助软件工程师进行应用设计、编码和测试。AI辅助软件工程提高了开发人员的生产力。
为何成为趋势？
• AI增强开发工具与工程师的开发环境相集成，可生成应用程序代码、将传统代码转换为现代语言、实现从设计到代码的转换并增强应用程序测试能力；
• AI辅助软件工程提高了开发人员的工作效率，使开发团队能够满足业务运营对软件日益增长的需求；
• AI辅助开发工具使软件工程师能够减少编写代码的时间，从而开展更具战略意义的活动，如设计和组合极具吸引力的业务应用程序等。
Gartner预测，到2028年，75%的企业软件工程师将使用AI编码助手，而2023年初这一比例还不到10%。
行业云平台
（Industry Cloud Platforms）
行业云平台（ICP）是专为特定行业量身定制的云方案，可进一步满足企业机构的需求。ICP通过可组合功能将底层SaaS、PaaS和IaaS服务整合成全套产品，推动与行业相关的业务成果。这些功能通常包括行业数据编织、打包业务功能库、组合工具和其他平台创新功能。
为何成为趋势？
• IT领导者可以利用这些平台的可组合性来获得适应性和敏捷性，以应对组织所在行业中不断加速的混乱；
• ICP可提供与垂直领域关键任务相关的特定行业成果；
• 技术和IT领导者可以利用ICPs采取的可组合方法，通过（重新）组合与众不同的主张，为其客户和合作伙伴生态系统创造全行业的能力。
Gartner预测，到2027年，将有超过70%的企业使用行业云平台（ICP）加速其业务计划，而2023年的这一比例还不到15%。
智能应用
（Intelligent Applications）
智能应用中的“智能”是指自主做出适当响应的习得性适应能力。在许多用例中，这种智能被用于更好地增强工作或提高工作的自动化程度。作为一种基础能力，应用中的智能包含各种基于AI的服务，如机器学习、向量存储和连接数据等。因此，智能应用能够提供不断适应用户的体验。目前已存在对智能应用的明确需求。在2023年Gartner首席执行官（CEO）和业务高管调查中，26%的CEO认为对企业机构破坏力最大的风险是人才短缺。吸引和留住人才是CEO在人力资源方面的首要任务，而AI被认为是未来三年对他们所在行业影响最大的技术。
为何成为趋势？
• 生成式AI可以真正让应用程序变得更加智能——改变客户、用户、产品所有者、架构师和开发人员的体验；
• 注入来自交易和外部来源的数据后，智能应用程序可以在企业用户已经使用的应用程序中推送洞见，因此他们不需要单独的商业智能工具来评估和了解业务状况；
• AI可以添加预测或建议，而不是更多的程序性功能，从而使应用程序能够为用户量身定制，改善结果并推进数据驱动的决策制定。
Gartner预测，到2026年，30%的新应用程序将使用AI来驱动个性化自适应用户界面，而目前这一比例还不到5%。
全民化的生成式AI
（Democratized Generative AI）
经过大规模预训练的模型、云计算与开源的融合正在推动全民化生成式AI，使这些模型能够被全球工作者所使用。生成式AI应用可以让企业用户访问并使用大量内部和外部信息源，这意味着生成式AI的快速采用将极大地促进企业知识和技能的全民化。大语言模型使企业能够通过丰富的语义理解，以对话的形式将员工与知识相连接。
为何成为趋势？
• 在整个组织内实现生成式AI的民主化，有可能实现各种任务的自动化，从而提高生产率、降低成本并提供新的发展机遇；
• 它有能力改变几乎所有企业的竞争和工作方式；
• 随之而来的是，知识和技能将角色和业务职能中实现民主化；
• 企业用户可通过自然语言会话界面获取大量内部和外部信息。
Gartner预测，到2026年，超过80%的企业将使用生成式AI的API或模型，或在生产环境中部署支持生成式AI的应用，而在2023年初这一比例不到5%。
增强型互联员工队伍
（Augmented-Connected Workforce）
增强型互联员工队伍（ACWF）是一种优化员工价值的战略。加速并扩大人才规模的需求推动了ACWF的发展趋势。ACWF使用智能应用和员工队伍分析提供助力员工队伍体验、福祉和自身技能发展的日常环境与指导。同时，ACWF还能为关键的利益相关方带来业务成果和积极影响。
为何成为趋势？
• 这一战略加速了所有工种所需的新的（数字）技能；
• 它为数字工具缩短新员工胜任工作的时间提供了机会；
• 通过工作场所自动化和AI的进步，更智能的工作将成为可能，这就要求员工越来越有能力管理复杂的问题。
Gartner预测，到2027年底，25%的首席信息官将使用增强型互联员工队伍计划将关键岗位的胜任时间缩短50%。
机器客户，也被称为“客户机器人”，是一种可以自主协商并购买商品和服务以换取报酬的非人类经济行为体。在战略上应考虑为这些算法和设备提供便利乃至创造新型客户机器人的机会等。
为何成为趋势？
• 在人类历史上，公司将首次能够制造自己的客户；
• 到2028年，将有150亿台联网产品具备成为客户的潜力，这一数字还将在之后的几年增加数十亿；
• 到2030年，该增长趋势将带来数万亿美元的收入，其重要性最终将超过数字商务的出现。
Gartner预测，到2028年，机器客户将淘汰20%的人类运营的数字门店。
摘自：https://mp.weixin.qq.com/s/JaWgfZM7La2vrWXFYJ4qQw
