Gartner，Inc.今天重点介绍了组织在2020年需要探索的主要战略技术趋势。分析人员在Gartner IT研讨会/ Xpo期间（2019年10月22日至此期间）介绍了他们的发现。
Gartner将战略技术趋势定义为具有重大破坏性潜力的趋势，这种趋势已开始从新兴国家突围而出，并得到更广泛的影响和使用，或者以高度的波动性迅速增长，并在未来五年内达到临界点。
“以人为本的智能空间是用于组织和评估Gartner 2020年主要战略技术趋势的主要影响的结构，” Gartner Fellow副总裁David Cearley说。 “将人们置于您的技术战略的中心突出了技术的最重要方面之一-它如何影响客户，员工，业务合作伙伴，社会或其他关键群体。可以说，组织的所有行动都可以归因于组织如何直接或间接地影响这些个人和群体。这是一种以人为本的方法。”
“智慧空间建立在以人为本的理念之上。智能空间是一种物理环境，在该环境中，人员和启用技术的系统在日益开放，连接，协调和智能的生态系统中进行交互。 Cearley先生说：“包括人员，流程，服务和事物在内的多个要素在一个智能空间中汇聚在一起，以创建更加身临其境，互动和自动化的体验。”
2020年十大战略技术趋势是：
超自动化
超级自动化是多种机器学习（ML），打包的软件和自动化工具的组合，可以交付工作。超级自动化不仅涉及工具托盘的广度，而且涉及自动化本身的所有步骤（发现，分析，设计，自动化，测量，监视和重新评估）。理解自动化机制的范围，它们之间的相互关系以及如何将它们组合和协调是超自动化的主要重点。
这种趋势从机器人过程自动化（RPA）开始。但是，仅RPA并不是超级自动化。超级自动化需要工具的组合，以帮助支持复制人员参与任务的各个部分。
多体验
到2028年，用户体验将在用户如何看待数字世界以及如何与数字世界互动方面发生重大变化。对话平台正在改变人们与数字世界互动的方式。虚拟现实（VR），增强现实（AR）和混合现实（MR）正在改变人们感知数字世界的方式。感知模型和交互模型的结合转变导致了未来的多感官和多模式体验。
“该模式将从一名具有技术素养的人转变为具有人员素养的技术之一。 Gartner研究副总裁Brian Burke表示，翻译意图的重担将从用户转移到计算机。 。 “这种跨多种人类感官与用户交流的能力将为传递细微差别的信息提供更丰富的环境。”
专家民主化
民主化的重点是通过根本上简化的经验为人们提供技术专长（例如ML，应用程序开发）或业务领域专长（例如销售流程，经济分析）的途径，而无需进行广泛且昂贵的培训。 “公民访问”（例如，公民数据科学家，公民集成商）以及公民发展和无代码模型的演变都是民主化的例子。
Gartner预计，到2023年，民主化趋势的四个关键方面将加速发展，包括数据和分析的民主化（针对数据科学家的工具扩展为针对专业开发人员社区的工具），开发的民主化（可在定制开发的应用程序中利用的AI工具），设计的民主化（扩展低代码，无代码现象，并通过附加的应用程序开发功能的自动化来增强公民开发者的能力）和知识的民主化（非IT专业人员获得使他们能够利用的工具和专家系统的访问权限）并运用超出其自身专业知识和培训的专业技能）。
人类增强
人类增强探索了如何使用技术来提供认知和身体改善，并将其作为人类体验的组成部分。身体增强通过在人体上植入或托管技术元素（例如可穿戴设备）来改变其固有的身体功能，从而增强了人类的能力。认知增强可以通过访问信息和利用传统计算机系统上的应用程序以及智能空间中新兴的多经验界面来实现。在接下来的十年中，随着个人寻求个人增强，身体和认知人类增强的水平将越来越普遍。这将创建一种新的“消费化”效果，使员工寻求利用他们的个人装饰品，甚至扩展他们的装饰品，以改善他们的办公环境。
透明度和可追溯性
消费者越来越意识到他们的个人信息很有价值，并且需要控制。组织意识到保护和管理个人数据的风险在不断增加，政府正在实施严格的立法以确保这样做。透明度和可追溯性是支持这些数字道德和隐私需求的关键要素。
透明度和可追溯性是指旨在解决法规要求，保留使用人工智能（AI）和其他先进技术的合乎道德的方法以及修复对公司日益缺乏的信任的各种态度，行动以及支持的技术和实践。随着组织建立透明性和信任实践，它们必须关注三个领域：（1）AI和ML； （2）个人资料的隐私权，所有权和控制权； （3）符合道德规范的设计。
授权边缘计算
边缘计算是一种计算拓扑，其中信息处理以及内容的收集和传递位于此信息的源，存储库和使用者附近。它尝试将流量和处理保持在本地以减少延迟，利用边缘的功能并在边缘实现更大的自治性。
伯克先生说：“当前对边缘计算的大部分关注来自对物联网系统的需求，这些物联网系统需要为制造业或零售业等特定行业向嵌入式物联网世界提供断开连接或分布式的功能。” “但是，边缘计算将成为几乎所有行业和用例的主导因素，因为边缘将获得越来越先进，更专业的计算资源和更多数据存储的支持。复杂的边缘设备，包括机器人，无人机，自动驾驶汽车和操作系统，将加速这一转变。”
分布式云
分布式云是将公共云服务分布到不同的位置，而原始的公共云提供商则负责服务的运营，治理，更新和演进。这代表了与大多数公共云服务的集中化模型的重大转变，并将引领云计算的新时代。
自主事物
自主物是使用AI来自动化人类先前执行的功能的物理设备。最容易识别的自动驾驶物形式是机器人，无人机，自动驾驶车辆/船和电器。他们的自动化超越了刚性编程模型所提供的自动化，而且他们利用AI来提供高级行为，从而与周围环境以及人与人之间更加自然地互动。随着技术能力的提高，法规的允许和社会认可度的增长，自主事物将越来越多地部署在不受控制的公共场所。
伯克先生说：“随着自治事物的激增，我们期望从独立的智能事物向一大堆协作的智能事物转变，在这种协作智能事物中，多个设备可以独立于人或人工输入而协同工作。” “例如，异构机器人可以在协调的装配过程中运行。在交付市场上，最有效的解决方案可能是使用自动驾驶车辆将包裹移至目标区域。车辆上的机器人和无人机可能会影响包裹的最终交付。”
实用区块链
区块链有潜力通过增强信任，提供透明度并实现跨业务生态系统的价值交换，降低成本，减少交易结算时间并改善现金流来重塑行业。资产可以追溯到其来源，从而大大减少了伪造商品替代的机会。资产跟踪在其他领域也具有价值，例如在整个供应链中跟踪食品以更轻松地确定污染源或跟踪单个零件以帮助召回产品。区块链有潜力的另一个领域是身份管理。智能合约可以被编程到区块链中，事件可以触发动作；例如，收货时付款被下达。
“由于一系列技术问题，包括差的可扩展性和互操作性，区块链对于企业部署仍然不成熟。尽管存在这些挑战，但中断和创收的巨大潜力意味着，即使组织预计短期内不会积极采用该技术，组织也应该开始评估区块链。”
人工智能安全
AI和ML将继续用于在广泛的用例集合中增强人类决策能力。虽然这为实现超自动化和利用自主的事物提供了巨大的机会来实现业务转型，但对于物联网，云计算，微服务和高度连接的系统中潜在的攻击点却大量增加，这给安全团队和风险领导者带来了新的挑战。智能空间。安全和风险领导者应将重点放在三个关键领域上：保护由AI驱动的系统，利用AI增强安全防御以及预期攻击者恶意使用AI。
