今天，各行各业的企业都面临着巨大的挑战，以确保他们在充满挑战的工作环境和不可预测的经济环境中蓬勃发展。数字技术将继续对业务运营、品牌、人才和客户获取以及收入增长至关重要。2022年的重点将放在企业在数字经济中取得成功以及管理全球经济不稳定和供需限制所需的技能上。为了应对下一阶段的挑战，组织应采用必要的工具和策略来防范持续的不确定性和不稳定性。我看到多种趋势将在2023年延续这种模式，以下是我认为会受到更多关注的趋势，它们将帮助组织更快、更高效地交付价值。推动2023年增长的五个数字趋势：1.自适应和安全的人工智能随着由应用人工智能(AI)和机器学习(ML)提供支持的服务的采用增加，企业将专注于使这些服务成为主流。我预测，到2023年，人们将更加关注人工智能服务的可操作性，以与安全和风险管理实践保持一致。由于经济放缓，预计大量投资于人工智能实践的组织将看到最终用户支出模式发生变化。构建有弹性的ML方法，例如强化学习，将是成功的关键。人工智能实践加上强有力的安全措施将是防止做出有害决定的关键。随着数据集不断增长，企业将需要简化和自动化其数据完整性和治理，以防止数据泄露。数据库的静态代码分析和动态漏洞评估应致力于组织的AI开发生命周期。反映了现在正成为主流的安全软件供应链。2.数据网格通过切换到数据网格方法，企业可以安全地为其人工智能和机器学习模型提供所需的数据。这抵消了提取、转换和加载(ETL)模型以及历来驱动数据洞察力的繁重管理流程。这种变化使智能能够满足数据生成的来源，从而允许流式传输数据。数据网格方法改变了客户体验和个性化背后的动力。这种采用加快了在需要的准确时间交付增强型目标产品和服务的能力。要使智能对结果产生重大的、可量化的影响，必须将其集成到数字体验、流程自动化和合作伙伴体验中。总体而言，由于以运营、实时和边缘用例为中心的项目和计划，数据网格活动将进一步渗透到业务和应用程序开发中。3.技术的可持续性为了应对云计算的快速发展，组织正在与服务提供商合作以加强他们的FinOps战略。预测显示，云支出将在2023年达到6000亿美元。由人工智能和云分析提供支持的数字技术使企业能够实现工作负载效率和可持续性。采用混合工作方式可鼓励企业减少碳足迹，创建生态友好的供应链，并促进合乎道德的采购和技术利用。4.工业云的兴起许多企业领导发现很难解释其技术投资的可衡量价值。这些指标必须在技术和业务成果之间建立清晰的“视线”。衡量和报告成功的方式通常对执行利益相关者没有吸引力。由于供应链瓶颈、社会经济的不确定性、大流行后的复苏和制造业，首席信息官的目标发生了变化。2023年，制造商可能会考虑这个坏消息。此外，这一趋势为企业提供了开发全新收入来源的机会。未来十年，对新数字工具、新商业模式和收入流的投资预计将使制造公司受益。提高供应链透明度和可访问的新数据库可能会促进向新行业的过渡。这些新技术利用分析师的大量信息资源来提供跨制造、B2B和服务部门的顶级见解。5.现代应用企业和中端市场企业对现代应用或超级应用的采用将在明年增加。这些应用程序将与云平台提供商深度集成，使其具有可伸缩性和可扩展性。子应用程序将建立在超级应用程序之上，并将根据需要采用。子应用程序可以运行在支付平台或消息平台上，以方便消费。第三方集成也可用，使其成为市场式消费。市场在其整个生命周期中都在朝着标准发展，行业代表有责任采用这些框架来防止进一步分散。总的来说，投资于这些趋势将提高到2022年的规划投资回报率，从而为组织内的更多战略目标迈出下一步。通过人才满意度以及可证明的可持续行为带来的附加值将引起客户的强烈共鸣，而这些客户又将成为组织的回头客。技术领域内持续的社会倾听将是未来几个月成功引导投资产生影响的关键。
