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Gartner預測，網絡安全網格、人工智能工程和分布式云服務等技術發展趨勢將對企業未來的IT運營產生重大影響。
市場研究機構Gartner每年都會公布企業需要為之做好準備的頂級戰略性技術發展趨勢。今年Gartner認為，企業需要接受顛覆性變革將成為常態這一事實，并將重點放在架構彈性上。
Gartner在IT論壇/Xpo Americas會議上公布了2021年需要關注的戰略性技術列表。Gartner認為，隨著新冠肺炎疫情的出現和經濟面臨挑戰，IT主管應將關注重點繼續放在人與技術的交互上。
Gartner的研究副總裁Brian Burke表示：“跨企業職能部門對運營彈性的需求從未如此強烈。從應對新冠肺炎疫情到繼續推動企業發展，以人為本、位置獨立和靈活交付是企業必須關注的發展趨勢中的3個主要領域。”
以下為Gartner 發布的2021年主要戰略性技術的發展趨勢：
01 全域化運營
全域化運營指可在任意地方運營的IT運營模型，旨在為客戶提供支持，為員工賦能，以及對跨分布式基礎設施中的業務服務進行管理。為了優化虛擬的和物理的客戶與員工體驗，到2023年底，40％的企業將實施全域化運營改造。
02 全方位體驗
Gartner在去年就已經指出，在用戶感知數字世界和與之交互的方式上，用戶體驗到2028年將發生重大變化。帶有語音驅動和對話管理功能的會話式平臺將改變人們與數字世界的互動方式。Gartner今年將進一步完善全方位體驗（TX）概念，將多重經驗與客戶、員工和用戶體驗聯系起來。新冠肺炎疫情已通過非接觸式界面等技術改變了數字體驗，隨著交互向移動性、虛擬化和分布式轉變，企業也需要TX策略。
03 行為互聯網（IoB）
利用面部識別、位置跟蹤和大數據并將結果數據與相關行為事件關聯在一起的技術正在增長。一些組織機構和企業開始使用這些數據來影響人類行為。Gartner將這一趨勢稱為行為互聯網（IoB）。為了在疫情期間監控健康協議的遵守情況，企業可以通過行為互聯網利用計算機視覺來查看員工是否佩戴口罩，或者通過熱成像來識別發燒的員工。Gartner預測，無論IoB項目是私有性質的、商業性質的還是政府性質的，到2025年底，全球一半以上的人口將至少受到一項IoB項目的監管。Burke指出：“盡管IoB在技術上是可行的，但是這種影響行為的做法存在道德爭議和社會爭議。”
04 隱私增強計算
到2025年，50％的大型企業將采用隱私增強計算，以在不受信任的環境和多方數據分析用例中處理數據時保護數據的安全、數據的機密性和隱私性。企業需要識別出哪些需要使用隱私增強，為此企業應該評估需要傳輸個人數據、數據貨幣化、欺詐分析和其他高度敏感數據用例的數據處理活動。
05 網絡安全網格
網絡安全網格的理念是，無論資產或人員處于何處，所有人都可以安全地訪問任意的數字資產。網絡安全網格可以通過云交付模型實現策略執行與策略決策的脫鉤，讓身份成為安全邊界。到2025年，一半以上的數字訪問控制請求將獲得網絡安全網格的支持。
Burke說：“疫情加快了數字企業的淘汰進程。隨著大多數企業的網絡資產超出了傳統的物理和邏輯安全范圍，我們也進入到了一個拐點。隨著全地域運營的不斷推進，對云應用程序和非受控設備上分布式數據安全訪問和安全使用最實用的措施是網絡安全網格。”
06 分布式云
多年來，Gartner一直在提醒企業關注分布式云服務的影響。公有云提供商不僅僅是通過分布式云將公有云服務交付到不同的地理位置，且服務的運營、治理和演進也由公有云提供商負責。其延遲低、可降低數據成本和數據駐留需求等優點可為企業方案提供更為靈活的環境。與此同時，它還滿足了客戶希望云計算資源更靠近數據和業務活動地點的需求。大多數云服務平臺到2025年將會提供只有在需要時才執行的分布式云服務。Burke稱：“分布式云代表了云計算的未來，其可代替私有云，并為云計算提供邊緣云和新的用例。”
07 超級自動化
超級自動化指綜合運用機器學習（ML）、打包軟件和自動化工具交付工作。超級自動化自去年以來就進入了Gartner的關注榜單中，并且一直保持增長勢頭。超級自動化的發展在過去幾年中一直不慍不火，但是疫情的出現讓“數字優先”的需求突然激增。業務利益相關者被積壓已久的需求迫使70％以上的企業大量部署超級自動化方案。超級自動化如今已經變得勢不可擋，所有可以而且應該實現自動化的東西都將進行自動化改造。
08 可組合的智能業務
可組合的智能業務能夠通過訪問更全面的信息和做出更明智的反應徹底重塑決策。例如，借助豐富的數據結構和深刻的洞察力，機器可提升決策者的決策能力。智能可組合業務為數字業務的重新設計、新的業務模型、自主運營，以及新產品、服務和渠道鋪平了道路。Burke稱：“為提高效率而建立的靜態業務流程非常脆弱，以至于新冠肺炎疫情一出現就崩潰了。在首席信息官和IT領導者的努力下，企業認識到了業務能否跟上并適應變革的重要性。”
09 人工智能工程
由于對自動化的需求不斷增長，人工智能在多個學科中逐漸成熟。Gartner的研究表明，只有53％的項目由人工智能原型進入到了生產環節當中。人工智能進入生產環節意味著轉入到了人工智能工程階段。人工智能工程是一門專注于人工智能和決策模型（例如機器學習或知識圖）治理和生命周期管理的學科。
