Gartner对2024年的科技世界做出了一些非常大胆的预测——从民主化的生成性人工智能和人工智能安全管理，到“机器客户”的增长和增强的互联劳动力。
Gartner副总裁兼分析师Bart Willemsen在一份新报告中表示：“技术中断和社会经济不确定性需要有大胆行动的意愿，并从战略上增强对临时应对的抵御能力。”。
“IT领导者处于一个独特的位置，可以战略性地制定一个路线图，让技术投资帮助他们的企业在这些不确定性和压力中保持成功。”
这家IT研究公司已经确定了2024年的10个战略IT趋势，预计这一年将有更多的技术相关支出。
全球IT支出将达到5.14万亿美元
Gartner预测，2024年全球IT支出将达到5.14万亿美元，高于今年的4.72万亿美元。这意味着年增长率将接近4%。
2024年，产生销售额的最大科技市场将围绕IT服务、软件和通信服务。
Gartner的Chris Howard表示，高管们必须评估明年战略技术趋势的影响和好处。
Gartner杰出副总裁分析师兼研究主管霍华德在一份声明中表示：“世代和其他类型的人工智能提供了新的机会，并推动了几个趋势。但从人工智能的持久使用中获得商业价值需要一种有纪律的方法来广泛采用，同时注意风险。”。
CRN US将Gartner预测的2024年十大技术趋势细分如下。
第10名：行业云平台
Gartner预测，到2027年，超过70%的企业将使用行业云平台来加速其业务计划，而2023年这一比例不到15%。
这些云平台通过将底层SaaS、PaaS和IaaS服务组合成具有可组合功能的整个产品来解决与行业相关的业务成果。Gartner表示：“这些通常包括行业数据结构、打包业务功能库、组合工具和其他平台创新。”。
行业云平台是针对某个行业量身定制的云方案，可以进一步根据客户的需求进行定制。
第9名：平台工程
Gartner将平台工程定义为构建和操作自助式内部开发平台的学科。
Gartner表示：“每个平台都是一个层，由专门的产品团队创建和维护，旨在通过与工具和流程对接来支持用户的需求。”。
平台工程的目标是优化生产力、用户体验并加快商业价值的交付。Gartner预计这一学科在2024年将变得更加重要。
第八：可持续技术
Gartner预测，到2027年，25%的首席信息官的个人薪酬将与其可持续技术影响挂钩。
Gartner表示，可持续技术是一个数字解决方案框架，用于实现支持长期生态平衡和人权的环境、社会和治理成果。
人工智能、加密货币、物联网和云计算等技术的使用引发了人们对相关能源消耗和环境影响的担忧。
Gartner表示：“这使得确保it的使用变得更加高效、循环和可持续变得更加重要。”。
第7位：机器客户
Gartner将机器客户定义为能够自主谈判和购买商品和服务以换取付款的非人类经济参与者。
到2028年，将有150亿种互联产品有可能成为客户，未来几年还会有数十亿种。
Gartner表示：“到2030年，这种增长趋势将成为数万亿美元收入的来源，并最终变得比数字商务的到来更重要。”。
战略考虑应包括促进这些算法和设备，甚至创建新机器客户的机会。
第六：持续威胁暴露管理
持续威胁暴露管理（CTEM）是一种务实和系统的方法，使组织能够持续一致地评估企业数字和物理资产的可访问性、暴露性和可利用性。
Gartner表示：“将CTEM评估和补救范围与威胁载体或业务项目相结合，而不是与基础设施组件相结合，不仅会暴露出漏洞，还会暴露出无法匹配的威胁。”。
Gartner预测，到2026年，基于CTEM计划优先考虑安全投资的组织将实现三分之二的违规减少。
第五：增强互联劳动力
增强互联劳动力（ACWF）是一种优化人类工人价值的策略。
加速和扩大人才规模的需求正在推动全国妇联的趋势。这一趋势将使用智能应用程序和劳动力分析来提供日常环境和指导，以支持劳动力的体验、幸福感和发展自己技能的能力。与此同时，ACWF推动业务成果和对关键利益相关者的积极影响。
Gartner预测，到2027年，25%的首席信息官将使用增强互联员工计划，将关键职位的胜任时间缩短50%。
第四：智能应用
智能应用程序包括智能，Gartner将其定义为学习适应，以适当和自主地做出反应，作为一种能力。
这种智能可以在许多用例中使用，以更好地增强或自动化工作。作为一种基础能力，应用中的智能包括各种基于人工智能的服务，如机器学习、向量存储和连接数据。这些智能应用程序可以提供动态适应用户的体验。
Gartner表示：“对智能应用程序存在着明显的需求。”。
在Gartner的2023年首席执行官和高级业务主管调查中，26%的首席执行官认为人才短缺是他们组织面临的最具破坏性的风险。吸引和留住人才是首席执行官们的首要任务，而人工智能被认为是未来三年对其行业影响最大的技术。
第三：人工智能增强开发
Gartner将人工智能增强开发定义为使用人工智能技术，如GenAI和机器学习，帮助软件工程师设计、编码和测试应用程序。
人工智能辅助的软件工程提高了开发人员的生产力，使开发团队能够满足日益增长的软件运营需求。
Gartner表示：“这些融入人工智能的开发工具可以让软件工程师花更少的时间编写代码，这样他们就可以把更多的时间花在更具战略性的活动上，比如引人注目的商业应用程序的设计和组成。”。
第二：人工智能信任、风险与安全管理
Gartner预测，到2026年，应用人工智能信任、风险和安全管理控制的企业将通过消除高达80%的错误和非法信息来提高决策的准确性。
人工智能接入的民主化使得对人工智能信任、风险和安全管理的需求更加迫切和明确。Gartner认为，如果没有护栏，人工智能模型会迅速产生复杂的负面影响，这些影响可能会失控，掩盖人工智能带来的任何积极表现和社会收益。
人工智能信任、风险和安全管理为ModelOps、主动数据保护、人工智能特定安全、模型监控（包括数据漂移或意外结果的监控）以及第三方模型和应用程序的输入和输出提供工具。
第一：民主化的世代人工智能
Gartner表示，通过大规模预训练模型、云计算和开源的融合，生成人工智能（GenAI）正在变得民主化，使这些模型可供全球员工使用。
Gartner预测，到2026年，超过80%的企业将在生产环境中使用GenAI API和模型和/或部署支持GenAI的应用程序，高于2023年初的不到5%。
Gartner表示：“GenAI应用程序可以让企业用户访问和使用大量的内部和外部信息来源。这意味着GenAI的快速采用将使企业的知识和技能显著民主化。”。“大型语言模型使企业能够以具有丰富语义理解的对话风格将员工与知识联系起来。”
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