加速迭代的新技术不断冲击着市场，人们很容易对这种冲击感到麻木。虽然每项技术都有改变（甚至“彻底改变”）商业世界的雄心，但我们对一些更有意义的技术趋势的分析提供了一个令人信服的案例，表明一些重要的事情正在发生。总的来说，这些技术趋势正在加速定义数字时代的主要特征：粒度、速度和规模。正是这些变化的规模——在计算能力、带宽和分析方面——为新的创新、业务和商业模式打开了大门。例如，云计算和5G的出现使计算能力和网络速度呈指数级增长，从而实现了更大的创新。增强现实和虚拟现实元宇宙的发展为虚拟研究和开发打开了大门（例如通过数字孪生和沉浸式学习）。人工智能、机器学习和软件2.0（由机器编写的代码）的进步带来了许多新的服务和产品——从自动驾驶汽车到联网家庭，一切都触手可及。人们花费了大量精力来识别技术趋势，但很少有人关注这些变化的影响。为了帮助了解管理层在未来三到五年内需要如何适应这些技术趋势，我们就此主题与商业领袖和思想领袖进行了交谈。我们不是在寻找预测，而是在探索现实场景、它们的含义以及高管可能需要做些什么来迎接挑战。讨论确定了广泛的、相互关联的变化，例如技术的快速发展如何对企业产生离心力，将创新推向公司边缘的专家网络；这些创新的速度和扩散如何需要全新的技能培养方法是持续学习；这些民主化力量如何意味着IT不再是技术部署和运营的集中控制者，而是需要成为关键的推动者和影响者。1.边缘创新的关键技术趋势我们估计70%的公司将采用混合或多云管理技术、工具和流程。同时，5G的网速将比目前的4GLTE网络快10倍左右。在4G基础上，5G上网速度可提升100倍，达到每秒20Gbps。到2024年，超过50%的用户流量将通过AI驱动的语音、书面文本或计算机视觉算法得到增强，而全球数据创建量预计将从2020年的64.2ZB（泽字节）增长到2025年的180ZB以上。到2030年，低代码开发平台市场预计将以约30%的复合年增长率(CAGR)增长。转变1：创新围绕企业边缘的个人专家网络展开，并得到跨业务扩展能力的支持快速扩展创新变得更便宜、更容易。由此带来的创新加速将意味着企业将面临来自更多来源的更多颠覆。集中的战略和创新职能不能指望自己跟上步伐。公司将需要更多地参与企业外部的网络，以识别、投资甚至确保有前途的机会。拥有集中团队的企业风险投资基金(VC)一直在寻找创新并为创新提供资金，但他们的业绩记录并不好，通常是因为团队缺乏必要的技能，并且与各个业务部门不断变化的动态相互作用。需求相差甚远。相反，公司需要弄清楚如何利用他们的“前台人员”，尤其是业务领域专家和技术人员，以便他们能够有效地充当公司的风险投资部门。这是因为编写代码和构建解决方案的人通常很好地融入了他们所在领域的强大外部网络，并且拥有评估新发现的专业知识。例如，一家制药公司挖掘自己在各个领域（如基因表达）的专家研究人员，他们非常了解公司外部该领域最优秀的人才。虽然企业需要为工程师建立和参与他们的网络创造激励和机会，但关键点必须是授权/授权团队，以便他们可以使用他们认为合适的分配预算，并决定如何实现他们的目标目标技术（在规定的指导方针内）。未来的IT组织可以在构建扩展能力和使创新为业务服务方面发挥重要作用，这在过去一直是一个挑战。个人开发人员或小型团队通常不会自然而然地考虑如何扩展应用程序。当跨组织的非技术用户使用“点击”或“下拉菜单”界面设计和构建低代码/无代码(LC/NC)应用程序时，使用程序。一家制药公司理解了这一点，当它被证明优于现有方法时，它允许业务部门灵活地使用非标准的创新想法。作为这种灵活性的回报，企业必须致力于帮助其他企业使用这个新想法并将其纳入公司标准。例如，在考虑这种扩展能力如何运作时，公司可以指派高级开发人员通过重构代码来“生产化”应用程序，以便它们可以扩展。IT领导者可以提供工具和平台、易于访问的可重用代码库以及灵活的、基于标准的架构，以更轻松地在整个企业中扩展创新。领导者需要思考的问题?什么激励措施最能鼓励工程师和领域专家开发、维护和利用他们的网络？?将使用哪些流程来跟踪和管理风险投资活动？创新和“工业化”最好的机会，以便它们可以在整个企业中共享？2.持续学习的文化关键技术趋势人工智能、机器学习、机器人技术和其他进步使技术变革的速度提高了十倍。到2025年，我们估计将有500亿台设备连接到工业物联网(IIoT)，并且70%的制造商希望定期使用数字孪生（到2022年）。到2025年，大约70%的新应用程序将使用低代码/无代码(LC/NC)技术，高于2020年的不到25%。到2024年，全球Metaverse收入机会可能接近8000亿美元，大约2020年将达到5000亿美元。企业家和未来学家彼得·戴曼迪斯(PeterDiamandis)表示，技术创新的激增意味着我们有望在未来10年取得比过去100年总和还要多的进步。转变2：技术素养是每个角色的核心，需要持续学习并在需要部署时建立个人技能水平一线整合最有前途的选择。这将创造巨大的机会，但只有那些通过“持续学习”文化发展真正的技术智能的公司才能利用它。这项工作的基石包括对各级员工进行培训——从使用LC/NC工具或在Metaverse等全新环境中工作的“公民开发人员”，到需要不断发展技能的全栈开发人员和工程师，到跟上不断变化的技术。我们已经看到过训练有素的员工使用LC/NC来生产次优产品的案例。虽然始终需要更正式的基础学习途径，但我们预计会加速从定期教授的课程转变为持续学习，以在整个企业中提供不同的技术技能。在实践中，这将意味着围绕传授技能指导员工发展。这需要将能力分解为最小的组合技能集。例如，一家大型科技公司为其评估的1,200项技术技能创建了146,000个技能数据点。关键是这些技能“片段”——例如一段代码或特定谈判策略的视频——需要集成到工作流程中，以便在需要时交付。这可能被称为“LearnOps”方法，其中学习内置于操作中。Netflix建立了这种整合的思维模式，数据科学家直接与产品经理、工程团队和其他业务部门合作设计、执行并从实验/尝试中学习。与学习能力同样重要的是创造一种学习文化，在这种文化中，持续学习是可期和可及的。顶级工程师的学习方式可能具有指导意义，这是一个高度意识到保持技能更新的必要性的社区。他们共享代码的习惯根深蒂固，并且总是被新项目所吸引。例如，使用开源的优势之一是不断更新和审查代码的内置社区。本着同样的精神，我们看到公司在开发产品时为人们安排额外的时间来尝试新工具或技术。其他公司也在为“学习缓冲区”制定预算，以应对产品开发过程中的挫折，以便团队可以从中学习。以广泛、开放和深思熟虑的信息共享为核心价值，Netflix构建了Netflix的实验平台作为内部产品，作为解决方案的存储库，供未来团队重用。它有一个产品经理和创新路线图，目标是使实验成为产品生命周期中一个简单且不可或缺的部分。为了支持这种持续学习和实验能力，企业需要对错误持开放态度，重点是限制可能代价高昂的错误的影响，例如丢失或滥用客户数据。IT需要建立协议、激励机制和系统来鼓励良好行为并减少不良行为。许多公司开始采用自动化测试等做法，从源头上防止错误；创建空间，使错误不会影响其他应用程序或系统，例如云环境中的隔离区；并建立弹性协议。领导者需要思考的问题?您是否列出了公司需要的最重要的技能？?高级用户数据分析师和操作员所需的最低学习水平是多少？?您如何跟踪您的员工正在学习什么，以及这些学习是什么？它是否有效并转化为更好的性能？3.IT-as-a-Service关键技术趋势预计全球云微服务平台市场收入将从2020年的9.52亿美元增长到2028年的42亿美元。GitHub已经拥有超过2亿个代码库，预计将有到2025年将有1亿软件开发人员。近90%的开发人员已经在使用API。Software2.0创造了新的软件编写方式，降低了复杂性。从2021年到2028年，企业从云服务平台、开放存储库和软件即服务(SaaS)购买的软件将以27.5%的复合年增长率增长。转变3：IT通过提供小的、可互操作的代码块成为产品创新的推动者当创新被推到企业的边缘并且持续学习的文化渗透到企业中时，IT的角色发生了巨大的变化。这要求IT从其传统的“大型技术资产的保护者”角色转变为“小代码块的提供者”。IT效率的黄金标准将是它帮助人们将代码片段拼接成有用产品的能力。我们已经看到了很多成功的实践案例。例如，G&JPepsiBottlingCompany的员工在软件开发方面经验很少，他们构建了一个应用程序来检查商店货架的图像，识别上面瓶子的数量和类型，然后根据历史趋势自动重新灌装。一家制药公司在短短一年内将其低代码平台的用户从8名增加到1,400名。IT之外的业务用户现在也在构建每月有数千个会话的应用程序。根据麦肯锡的一项调查，为“公民开发者”提供支持的公司在创新方面的得分比垫底的不提供此类支持的公司高出33%。这些发展更多地指向一种“自己动手”的技术方法，其中IT构建有用的可重用代码块，有时将它们组装成特定产品，并通过企业可以用来创建的用户友好的目录系统提供它们该产品。IT提供指南，例如API标准和有关代码可能最有用的环境的指示；保护最敏感的信息，例如客户数据和财务记录；并跟踪他们的收养情况。随着机器人、人工智能、算法和API的激增，这种跟踪能力将变得更加重要。仅有透明度是不够的。IT将需要通过先进的技术性能和管理能力，以及新角色（数据诊断专家和机器人管理员等）的发展来了解所有活动。这种IT即服务方法将产品置于运营模型的中心，要求IT围绕产品管理进行组织。一些公司一直在朝着这个方向努力。但实现支持快节奏和更广泛创新所需的规模还需要对产品所有者做出更深层次的承诺，与公司业务方面的领导者合作，并管理团队承担实际损益(P&L)责任。许多企业，从传统企业到数字原生企业，都发现让产品领导者制定整体产品和产品组合战略，推动执行，并授权产品所有者推动与业务成果和损益指标保持一致的创新，从而增加技术流提供资本回报并加速创新的步伐。领导者需要思考的问题?您如何设想IT组织的角色将如何改变以实现技术民主化？?您将如何提升技术产品管理的角色，您是否有发展该角色的路线图？?您需要使用什么系统来管理和跟踪代码的使用、重用和性能？4.扩展信任边界关键技术趋势据估计，到2022年，几乎100%的具有生物识别功能的设备，例如智能手机，将在交易中使用生物识别技术。这些技术的有效性显着提高，自2014年以来，最好的面部识别算法提高了50倍。这些发展加剧了技术与技术消费者之间关系的深刻不安。根据皮尔逊研究所和AP-NORC公共事务研究中心的调查，“大约三分之二的美国人非常或极其担心涉及其个人信息、金融机构、政府机构或某些公用事业的黑客攻击。”转变4：信任扩展到包含更广泛的利益相关者的关注点，并成为整个企业的责任这些技术力量和能力的巨大转变将创造更多的客户接触点。即使IT在企业中的角色越来越成为推动者，不断扩展的数字环境意味着IT必须扩展其在安全、隐私和网络方面的信任能力。到目前为止，消费者已经在很大程度上接受了科技带来的便利——从在线订购产品到远程调节家中的温度，再到通过个人设备监测自己的健康状况。为了换取这些便利，消费者愿意提供一些个人信息。但随着技术的进步，对隐私和信任的担忧也在增加，这增加了更广泛的信任话题的风险。消费者越来越意识到自己的身份权利，做出基于价值观的决定，并要求企业以合乎道德的方式使用数据和负责任的人工智能技术。消费者最明显的担忧是网络安全，这是一个持续存在的问题，已被提上董事会的议程。但技术驱动的信任问题要广泛得多，由三个特征驱动。一是公司和政府收集的大量个人数据，例如生物识别数据，引发了对隐私和数据滥用的担忧；第二，人身安全问题在现实世界中变得越来越普遍。例如，有线家庭、联网汽车和医疗物联网都是可以影响人们生活的攻击媒介；第三个问题是，高级分析似乎过于复杂，难以理解和控制，导致人们对人与技术之间的关系深感不安。这个问题正在推动“可解释的人工智能”（explainableAI）的发展和消除人工智能偏见的运动。更复杂的是，企业通常需要管理和确保整个技术生态系统的信任。以有线家庭为例。虚拟助手、安全、通信、电源管理和娱乐系统等设备的激增意味着大量供应商需要就管理联网家庭安全网络的标准达成一致。这些趋势都需要进一步扩大信任的边界。除非公司重新考虑如何管理和培养这种信任，否则许多现有企业享有的重要优势——与客户的现有关系和专有数据——将面临风险。公司需要考虑将身份和信任管理置于客户体验和业务流程的核心。只有当公司指派一位具有真正权力和董事会优先权的敬业领导，并在整个企业范围内负责整个信任和安全领域时，才能有效地实现这一目标。鉴于这种信任环境的技术基础，IT将需要在监控和补救方面发挥关键作用，例如评估新立法对AI算法的影响、跟踪事件、识别高风险数据处理活动的数量和性质以及自动化决策，并监控消费者信任度和影响他们的问题。领导者需要思考的问题?谁负责整个企业的信任和风险态势？?您如何使客户信任与整体网络安全流程保持一致？?制定了哪些隐私、信任和安全流程来管理数据的生命周期？技术变革的步伐将不可避免地继续加快。未来，成功的技术领导者不仅需要采用新技术，还需要培养吸收持续变化的能力，并使其成为竞争优势的源泉。
