分布式云、人工智能工程化、网络安全网格以及组装式智能企业将成为推动2021年业务发展的一些主要技术趋势。
新冠疫情缓和后，重新返回工作岗位的员工可能注意到了一些不同之处。各种传感器和RFID标签被用来确定员工是否经常洗手，是否体温异常；计算机视觉可以判断员工是否戴了口罩；扬声器被用来警告员工遵守各种行为准则。更重要的是，这些行为数据被企业组织收集和分析来作为员工工作表现的衡量指标之一。
收集和使用这些数据来驱动行为的方式被称为“行为网络”（Internet of Behavior，IoB）。随着组织获取数据量的不断攀升，加之结合和利用这些来自不同来源数据的效率持续提高，IoB将继续影响组织与人员间的交互方式。
IoB是Gartner公司最新提出的九个战略技术趋势之一，它将使弹性企业在COVID-19引发的重大动荡和当前世界经济状况中保持所需的可塑性或灵活性。Gartner研究副总裁Brian Burke在近期举行的Gartner IT Symposium/Xpo大会美洲站虚拟会议上表示：
“2020年所面临的前所未有的社会和经济挑战要求组织具备足够的可塑性才能够改变和构建未来。”
和往年发布的十大战略技术趋势不同，今年发布的下年度战略技术趋势只有九项，分成三组，分别对应“以人为本”“位置独立”“弹性交付”三个主题。
· 以人为本：尽管此次疫情改变了许多人与组织的工作和互动方式，但人仍然是所有业务的中心，他们需要数字化流程来适应当前的环境；
· 位置独立：COVID-19已经转移到员工、客户、供应商和组织生态系统实际存在的地方。位置独立需要进行技术转移以支持这种转变；
· 弹性交付：不管是疫情还是经济衰退，波动可谓无所不在。只有那些做好转型准备并能够快速适应环境的企业组织才有能力经受住所有类型的冲击。
与以往一样，这9种战略技术趋势并不是相互独立运作的，而是相互促进和加强的。“组合创新”（Combinatorial innovation）使这些趋势的一个主要宗旨。它们共同促进了组织的可塑性，这将有助于指导未来5-10年的组织。
下面是九个战略技术趋势的具体解读：
趋势1. 行为网络（Internet of Behaviors，IoB）
行为网络（IoB）是关于使用数据来改变行为的方式，如上所述，企业机构通过使用IoB计算机视觉来查看员工是否戴了口罩，或通过热成像来识别发热者等等。随着收集日常生活“数字尘埃”（跨越数字和现实世界的数据）技术的发展，这些信息可以通过反馈循环来影响人们的行为。
例如，对于商用车辆，远程信息技术可以监控驾驶员从突然刹车到急转弯的驾驶行为。然后，公司可以利用这些数据来改善驾驶员的操作、路线和安全。
IoB可以从多种来源收集、合并和处理数据，包括商业客户数据；公共部门和政府机构处理的公民数据；社交媒体；人脸识别的公共领域部署；以及位置跟踪等等。处理这些数据的技术越来越复杂，使得这一趋势得以进一步发展。
Gartner预测，到2025年末，全球一半以上的人口将至少参加一项商业或政府的IoB计划。虽然IoB在技术上可成为可能，但根据个人使用的目标和结果，IoB确实具有道德和社会影响。例如，医疗保险公司用来追踪身体活动以降低保费的可穿戴设备，也可以用于监控食品采购；太多不健康的物品会增加保费。此外，不同地区的隐私法律不尽相同，这也将极大地影响IoB的应用和部署规模。
趋势2. 全面体验（Total Experience）
去年，Gartner将多重体验（multiexperience）定义为一种重要的战略技术趋势。而今年，这一趋势又进一步升级成为全面体验（Total experience，TX），即结合了多重体验、客户体验、员工体验以及用户体验，其目标是从技术到员工，再到客户和用户，提高所有这些部分相交的整体体验，并将其转化为业务结果。
Gartner预计在未来三年中，将所有这些体验紧密联系起来——而不是单独对每一个体验进行改进的企业，将有机会在关键满意度指标方面超越竞争对手，脱颖而出。
全面体验的横空出世，将帮助组织利用COVID-19中一切突如其来的变化，包括远程办公、移动、虚拟以及分布式客户。
例如，为了提高安全性和满意度，一家电信公司改变了其整体客户体验。首先，它通过一个现有的应用程序部署了一个预约系统。当顾客到达他们的预约地点，或离商店不到75英尺的地方时，他们收到了两件东西：1）引导他们完成签入过程的通知；2）提醒他们需要多长时间才能安全进入商店并保持社交距离。
除此之外，该公司还调整了其服务，包括更多的数字终端，并允许员工使用自己的平板电脑来共同浏览客户的设备，而无需亲自接触硬件。其结果是为客户和员工提供了更为安全、无缝、综合的整体体验。
趋势3. 隐私增强计算（Privacy-Enhancing Computation）
隐私增强计算有三种技术可以在数据被使用时保护数据。第一种方法提供了一个可信的环境，可以在其中处理或分析敏感数据，它包括可信的第三方和硬件可信的执行环境（也称为机密计算）；第二种方法以分散的方式执行处理和分析，它包括联合机器学习和隐私感知机器学习；第三种是在处理或分析之前对数据和算法进行加密，它包括差分隐私、同态加密、安全多方计算、零知识证明、私家集交叉和私有信息检索。
这一趋势使得组织能够在不牺牲机密性的情况下，安全地跨地区与竞争对手进行数据共享。这种方法是专门为日益增长的数据共享需求而设计的，同时还能确保隐私性或安全性。
Gartner认为，到2025年将有一半的大型企业机构使用隐私增强计算，在不受信任的环境和多方数据分析用例中处理数据。企业机构应该在开始确认隐私增强计算候选目标时，评估要求个人数据转移、数据货币化、欺诈分析和其他高度敏感数据用例的数据处理活动。
趋势4. 分布式云（Distributed Cloud）
分布式云是指将云服务分布到不同的物理位置，但服务的运营、治理和发展仍然由公有云提供商负责。
这一趋势使得组织能够在物理位置上更靠近这些服务，同时还有助于解决低延迟的场景，降低数据成本，并帮助组织适应规定数据必须保留在特定地理区域的法律。然而，这也意味着组织将继续受益于公有云，并且不会管理他们的私有云，其带来的后果可能是昂贵而复杂的。
Gartner认为，到2025年，大多数云服务平台至少都能提供一些可以根据需要执行的分布式云服务。分布式云可以取代私有云，并为云计算提供边缘云和其他新用例，它代表了云计算的未来。
趋势5. 随处运营（Anywhere Operations）
随处运营模式对企业成功摆脱疫情困局而言至关重要。其核心是，这种运营模型允许客户、雇主以及业务合作伙伴在任何地方（物理或是远程虚拟环境）访问、交付和启用业务。
随处运营的模式是“数字优先，远程优先”；例如，银行只使用移动设备，但能够处理从转账到开户的所有业务，且无需任何实体互动。任何时候都应该默认“数字优先”原则，这并不是说实体空间没有意义，而是说它应该通过数字化流程进行强化，例如，实体店内的非接触式结账服务，无论是实体功能还是数字功能都应该实现无缝交付。
除此之外，随处运营还提供了五个核心领域的独特增值体验，分别为：
· 协作和生产力：工作流协作、会议解决方案、云办公套件、数字白板和智能工作区；
· 安全远程访问：无密码和多因素身份验证、零信任网络访问（ZTNA）、安全访问服务边缘（SASE）和身份作为新的安全边界；
· 云和边缘基础设施：分布式云、物联网、API网关、边缘人工智能和边缘处理；
· 数字化体验量化：数字体验监控、工作场所分析、远程支持和非接触式交互；
· 远程运营自动化支持：TAIOps、端点管理、SaaS管理平台、自助服务和零接触供应。
Gartner认为，到2023年末，40%的企业机构将通过随处运营提供经过优化与混合的虚拟/物理客户与员工体验。
趋势6. 网络安全网格（Cybersecurity Mesh）
网络安全网格是一种分布式架构方法，用于可扩展、灵活和可靠的网络安全控制。目前，许多网络资产正存在于传统的物理和逻辑安全边界之外。网络安全网格本质上允许在个人或物体的身份周围界定安全边界。通过集中策略编排和分布策略实施，它支持更模块化、响应性更强的安全方法。随着边界防护变得越来越没有意义，“城墙都市”（walled city）的安全方法必须适应当前的发展需求。
Gartner认为，到2025年，网络安全网格将支持超过一半的数字访问控制请求。
趋势7. 智能组合型业务（Intelligent Composable Business）
智能组合型业务是指能够根据当前情况进行调整，并从根本上重新安排自身的业务。随着企业组织加速数字业务战略以推动更快的数字化转型，他们需要根据当前可用的数据做出更敏捷、快速的业务决策。
为了成功实现这一点，组织必须能够更好地访问信息，用更好的洞察力来增强该信息，并有能力对该洞察力的含义做出快速响应。这一趋势还将包括增加整个组织的自主性和民主化，使其部分业务能够做出更敏锐的响应，而不是陷入低效流程的泥潭之中。
趋势8. 人工智能工程化（AI Engineering）
人工智能工程化立足于三大核心支柱：数据运维、模型运维和开发运维。一个完善的人工智能工程化战略将促进人工智能模型的性能、可扩展性、可解读性以及可靠性，同时实现人工智能投资的价值最大化。人工智能项目经常面临可维护性、可扩展性以及治理等方面的问题，这对于大多数组织来说都是一大挑战。
人工智能工程化提供了一条途径，让人工智能成为主流DevOps流程的一部分，而不是一组专门的、孤立的项目。人工智能工程化汇集了各种不同的学科，包括人工智能操作化和决策模型（例如机器学习或知识图）治理以及生命周期管理等等。它在操纵各种AI技术组合的同时，提供了更为清晰的价值路径。得益于人工智能工程化的治理，负责人的人工智能正在涌现，以处理信任、透明度、道德、公平、可解读性以及合规性等问题。这是人工智能问责制从理论到实践的一个操作过程。
趋势9. 超级自动化（Hyperautomation）
超级自动化是指一个组织中任何可以自动化的东西都应该自动化。如今，很多组织仍然被没一些遗留的业务流程拖累，这套流程由一系列技术拼凑而成，而这些技术又是没有经过优化、精简、连接、明确或一致的，这为组织带来了非常昂贵和复杂的代价。
随着数字业务的加速发展，组织需要一套高效、高速以及民主化的流程，那些不关注效率、性能和业务敏捷性的组织势必会被远远地甩在后面，面临淘汰的命运。超级自动化是一股不可避免且不可逆转的趋势。一切可以而且应该被自动化的事物都将被自动化。
