日前，德勤管理咨询正式发布《2021技术趋势报告》。这份年度报告研究了过去一年疫情对企业战略、运营和技术的连锁反应，并讨论了其主要发现：全球企业正在加速数字化战略转型，从而建立“韧性”并创造新的商业模式。《报告》表明危机以一种重要且意想不到的方式促进了变革。全球企业正在加速数字化转型，不仅是为了更灵活高效的运营，也是为了应对市场需求和客户期望的剧烈波动。在此背景下，报告讨论了未来18至24个月及以后的九大技术趋势，包括工作的未来、人工智能的产业化、关键核心业务的升级以及对多元化、公平和包容性的支持技术等。报告内容分为三类：1、在企业技术方面，着重强调公司与技术战略协调的重要性；重新审视企业如何利用云计算、低代码和平台策略进行数字化创新和优化遗留资产；深入了解供应链转型。企业的核心在于战略工程，激活核心系统，解放供应链，确保组织战略和技术战略协调一致，才能取得成功。2.在人机交互方面，报告着眼于未来的工作场所、数字体验趋势以及支持多样性、公平性和包容性的新技术。为数十亿人量身定做，融合数字与现实，重启数字化工作环境，为客户、员工和利益相关者提供正反两方面的视角：如何更好地融合线上线下体验，创造更多价值？公平与包容(DEI)技术描述了日益复杂的公平工具如何确保整个人才生命周期中的组织公平和包容并继续推动创新。3.在数据方面，报告重点关注领先企业如何利用MLOps实现人工智能产业化，从而让机器（而非人）管理数据。该报告还着眼于数据安全的趋势。引入MLOps：工业化人工智能；机器数据革命：机器数据和零信任：永不信任，始终验证，企业通过工业化和自动化实现更多价值的三个机会。总而言之，这些技术趋势表明动荡的一年更有希望的一面。正在实施的新技术和新业务计划显示出希望。九大趋势如下。技术驱动的战略决策当今的技术为一些组织带来了新的竞争优势，同时对其他组织构成了生存威胁。结果，企业战略和技术战略之间的界限变得模糊。而那些高瞻远瞩、精明的企业战略家，则以更长远的眼光看待技术和竞争，在技术赋能的业务扩张中考虑更多未来的可能性。但不确定性和可能性的复杂范围可能超出人脑自身的处理能力，因此他们转向具有高级分析、自动化和人工智能的战略技术平台来帮助他们做出决策。组织正在使用这些工具来持续识别来自内部和外部来源的战略力量，为战略决策提供信息，并监控决策结果。因此，组织正在将战略制定从一个不频繁、耗时的过程转变为一个持续、动态的过程，帮助战略家更创造性地思考未来的可能性。释放核心资产价值将企业系统现代化并迁移到云端有助于释放组织的数字潜力。直到最近，这些事情还有可能破坏同一组织的数字化转型预算。对于许多企业而言，迁移到云端并实现现代化的成本可能高得令人望而却步。但这即将改变。目前的趋势是，一些先驱公司正在通过巧妙的外包重塑传统业务，以促进现代化。或者，有些公司正在探索将核心资产转移到强大的平台中，包括低代码选项。最后，许多公司正在通过解决其ERP系统中的技术债务并将非必要功能卸载到其他平台来实现这一目标。在充满不确定性的环境中，这些从传统核心资产中提取更多价值的创新方法可能很快就会成为每位CIO数字化转型手册的标准组成部分。释放供应链数据的价值供应链长期以来一直被视为经营成本，现在正从后台转移到客户细分和产品差异化的价值前沿。面向未来的制造商、零售商、分销商和其他人正在探索如何释放供应链中的价值，将它们从以成本为中心转变为以客户为中心。他们正在收集、分析并从整个供应网络共享的数据中提取更多价值。例如，一些组织正在探索使用机器人、无人机和图像识别来使物理供应链交互对员工来说更高效、更安全。最大的挑战在于将已建立的供应链转变为有弹性、以客户为中心的供应网络。对于绝大多数组织来说至关重要，它需要持续的努力。MLOps：工业化人工智能复杂的机器学习模型可以帮助公司有效地发现模式、揭示异常、做出预测和决策并产生洞察力，并且越来越成为组织绩效的关键驱动力。企业意识到需要从个人英雄主义转向工程绩效，有效地将ML模型从开发转移到生产和管理。然而，笨拙、脆弱的开发和部署流程阻碍了产品团队、运营人员和数据科学家之间的协作。随着AI和ML技术的成熟，众多工程和运营学科可以帮助组织克服这些障碍并有效地扩展AI以实现业务转型。为了实现AI和ML更广泛的变革性优势，人工AI时代必须让位于自动化、工业化的洞察力。MLOps（也称为MLCI/CD、ModelOps和MLDevOps）：DevOps工具和方法在模型开发和交付中的应用，可在开发和部署阶段实现机器学习的工业化和扩展。机器数据革命：赋能数据以支持机器决策随着机器学习对业务运营和决策的影响越来越大，越来越多的人工智能先驱认识到，当今的遗留数据模型和基础设施是为支持人类而构建的，而不是为机器学习决策而设计的，这可能是机器学习成功的障碍。因此，这些企业正在部署新技术和方法，包括高级数据捕获和结构化功能、识别随机数据之间联系的分析，以及支持复杂建模的下一代基于云的数据存储。这些工具和技术可以将不断增长的数据量转化为未来的基础，从而帮助企业开创一个新时代。在这个新时代，机器不仅会增强人类的决策能力，还会做出人类无法做出的实时、大规模的决策。零信任：验证而非信任复杂的网络攻击和不断变化的企业环境需要“零信任”架构。在零信任架构中，每个访问请求都应基于所有可用数据点进行身份验证。包括用户身份、设备、位置和其他变量，这些变量为每个连接提供上下文并支持更细致、更冒险的决策。数据、应用程序、工作负载和其他资源被视为单独的、可管理的单元，并根据最小特权原则提供访问权限。获得正确的零信任安全架构所需的自动化和工程设计可以帮助加强您的安全状况、简化安全管理、改善最终用户体验并支持现代企业环境。尽管如此，向零信任的过渡可能需要大量的努力和规划，包括解决基本的网络安全问题、自动化手动流程以及规划安全组织、技术格局和企业本身的转型变革。重启数字化办公随着在线办公的普及，不少企业都在预测其未来的发展和影响：远程办公会成为常态吗？永久远程办公是否可持续？生产力和员工福利将如何受到影响？缺乏同事沟通会影响创新吗？实体办公室将扮演什么角色？如果企业接受在线办公的积极方面，包括使用数字化办公工具和使用平台产生的数据，企业或许能够克服在线办公的缺点和不确定性。随着未来工作空间的发展，企业可以利用现在在线工作的数据和体验，打造繁荣、高效、低成本的办公，与远程体验无缝交织。为数十亿人量身定制：当数字与物理相结合回首2020年，我们会发现，这或许是“数字生活”的转折点，工作、教育等正逐步走向线上。但数字交互的盛行也会让人怀念面对面交流的日子。展望未来，消费者可能会期待实体品牌和数字品牌的结合——在不牺牲在线交易便利性的情况下提供高度个性化的亲身体验。德勤预测，在未来18至24个月内，线上和线下的互动将不再是分离的体验，客户的购物将是人与数字元素的融合，旨在打造符合行为、态度和偏好的无缝品牌体验个人客户。DEI技术：确保股权多元化、公平性和包容性(DEI)的工具被越来越多的企业视为必须，技术在解决日益复杂的DEI挑战方面发挥着越来越重要的作用。在接下来的几个月里，预计企业将采用高级分析、自动化和人工智能（自然语言处理、机器学习）等新工具来帮助告知、交付和衡量DEL的影响。
