Gartner发布2020年十大战略科技发展趋势
添加时间：2019-10-29 点击次数：435
近日，信息技术研究和顾问公司Gartner公布了企业机构在2020年需要研究的重要战略科技发展趋势。Gartner将战略科技发展趋势定义为具有巨大颠覆性潜力、脱离初期阶段且影响范围和用途正不断扩大的战略科技发展趋势；这些趋势在未来五年内迅速增长、高度波动、预计达到临界点。
Gartner副总裁兼院士级分析师David Cearley表示：“以人为中心的智能空间（people-centric smart spaces）是用来组织Gartner 2020年重要战略科技发展趋势并评估其带来的主要影响的核心结构。把人作为技术战略的核心强调了技术最重要的作用之一：影响客户、员工、业务合作伙伴、社会或其他关键群体。从某种意义上来讲，企业机构采取的所有行动都是为了直接或间接影响这些个人和群体，这就是‘以人为中心’的方法。”Cearley认为：“智能空间建立在以人为中心的理念上。智能空间是一个人与科技系统能够在日益开放、互联、协调且智能的生态中进行交互的物理空间。人、流程、服务及物等多项元素在智能空间汇聚，创造出沉浸度、交互性和自动化程度更高的体验。”2020年十大战略科技发展趋势具体如下：
超自动化是一个为了交付工作、涵盖了多种机器学习、套装软件和自动化工具的集合体。超自动化不但包含了丰富的工具组合，还包含自动化本身的所有步骤（发现、分析、设计、自动化、测量、监控和再评估）。超自动化的主要重点在于理解自动化步骤的作用范围、它们彼此之间的关联以及它们的组合与协调方式。该趋势由机器人流程自动化（RPA）开始。但仅机器人流程自动化还称不上超自动化，它需要组合多种工具来帮助复制任务流程中人类所参与的部分。
专业知识的民主化致力于通过极简的体验且在不需要接受大量成本高昂培训的前提下为人们提供专业技术知识（例如机器语言、应用程序开发）或业务领域专业知识（例如销售流程、经济分析）。“公民化”（例如公民数据科学家、公民解决方案整合者）、公民程序开发和无代码模式都是专业知识民主化的例子。Gartner预测，从现在起到2023年，这一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（从针对数据科学家的专用工具扩大到适用于一般开发人员的普及工具）、开发的民主化（自主开发应用程序中使用的人工智能工具）、设计的民主化（低代码、无代码的场景持续增加，更多的应用程序开发功能实现自动化，为公民开发者提供支持）以及知识的民主化（非IT专业人员通过使用工具和专家系统，应用超出自身具备的专业知识和受到的培训以外的专业技能）。
Gartner副总裁兼院士级分析师David Cearley表示：“以人为中心的智能空间（people-centric smart spaces）是用来组织Gartner 2020年重要战略科技发展趋势并评估其带来的主要影响的核心结构。把人作为技术战略的核心强调了技术最重要的作用之一：影响客户、员工、业务合作伙伴、社会或其他关键群体。从某种意义上来讲，企业机构采取的所有行动都是为了直接或间接影响这些个人和群体，这就是‘以人为中心’的方法。”Cearley认为：“智能空间建立在以人为中心的理念上。智能空间是一个人与科技系统能够在日益开放、互联、协调且智能的生态中进行交互的物理空间。人、流程、服务及物等多项元素在智能空间汇聚，创造出沉浸度、交互性和自动化程度更高的体验。”2020年十大战略科技发展趋势具体如下：
超自动化是一个为了交付工作、涵盖了多种机器学习、套装软件和自动化工具的集合体。超自动化不但包含了丰富的工具组合，还包含自动化本身的所有步骤（发现、分析、设计、自动化、测量、监控和再评估）。超自动化的主要重点在于理解自动化步骤的作用范围、它们彼此之间的关联以及它们的组合与协调方式。该趋势由机器人流程自动化（RPA）开始。但仅机器人流程自动化还称不上超自动化，它需要组合多种工具来帮助复制任务流程中人类所参与的部分。
专业知识的民主化致力于通过极简的体验且在不需要接受大量成本高昂培训的前提下为人们提供专业技术知识（例如机器语言、应用程序开发）或业务领域专业知识（例如销售流程、经济分析）。“公民化”（例如公民数据科学家、公民解决方案整合者）、公民程序开发和无代码模式都是专业知识民主化的例子。Gartner预测，从现在起到2023年，这一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（从针对数据科学家的专用工具扩大到适用于一般开发人员的普及工具）、开发的民主化（自主开发应用程序中使用的人工智能工具）、设计的民主化（低代码、无代码的场景持续增加，更多的应用程序开发功能实现自动化，为公民开发者提供支持）以及知识的民主化（非IT专业人员通过使用工具和专家系统，应用超出自身具备的专业知识和受到的培训以外的专业技能）。
越来越多的消费者意识到其个人信息的价值并提出控制个人信息的要求。企业机构也认识到保护与管理个人数据的风险日益增加，而政府正在实施严格的法律法规确保企业机构做到这一点。透明度与可追溯性已成为支持此类数字道德与隐私需求的关键要素。
透明度与可追溯性指用于满足监管要求、维持使用人工智能和其他先进技术中所需遵守的道德规范以及恢复对企业机构信任缺失的态度、行动以及辅助技术与实际措施。企业机构在建立透明度与信誉措施时必须专注于三个领域：（1）人工智能与机器学习；（2）个人数据隐私、所有权与控制；（3）符合道德的设计。