Gartner 近日在美國舉行的 Gartner Symposium/ITxpo 中,提出2019年企業組織必須瞭解的十大策略性科技趨勢。根據 Gartner 定義,策略性科技趨勢是指正處於有所突破或崛起狀態,且未來可能帶來廣泛的顛覆性影響與更多應用;同時也具有快速成長、變動性高且將於未來五年內到達引爆點的特性。Gartner 副總裁暨傑出分析師 David Cearley 指出:「過去兩年智慧數位網格(Intelligent Digital Mesh)已成為不斷出現的主題,2019年仍將持續擔任主要推手。在智慧、數位及網格這三個主題之下所有趨勢,就是推動 ContinuousNEXT 策略這個持續創新過程的關鍵要素。舉例來說,自動化物件(automated things)和增強智慧(augmented intelligence)形式的人工智慧,正搭配物聯網、邊緣運算和數位分身使用,以提供高度整合的智慧空間(Smart Spaces)。透過合併多種趨勢的組合式效果,來創造新商機並帶動突破式創新,正是 Gartner 2019年十大策略科技趨勢的特色。」自動化物件機器人、無人機和自駕車等自動化物件,是利用人工智慧讓過去由人類所負責的某些流程得以自動化。它們的自動化程度超越了僵化的程式設計模組,而且能利用人工智慧執行各種先進行為,以更自然的方式和四周的環境與人類互動。David Cearley 認為:「隨著自動化物件數量大增,獨立的智慧物件將逐步轉變為成群的協作型智慧物件。這些同時運作的多種裝置,有些需有人力從旁協助,也有些已可獨立運作、無須人類參與。舉例來說,當無人機檢查過大片田地發現已可收成,就會派出『自動收割機』;而在貨運市場,最有效的解決方案就是使用自駕車將包裹送到目的地,藉由車上的機器人和無人機,確保包裹最後可以安全送達。」增強分析增強分析(augmented analytics)著重在特定領域的增強智慧,利用機器學習(ML)來改變內容開發、使用和分享的方式,未來可望快速發展為主流並廣受採用,做為資料準備、資料管理、現代分析、商業流程管理、流程挖掘(process mining)和資料科學平台的關鍵功能之一。增強分析不只能造福分析師和資料科學家,企業的人資、財務、銷售、行銷、客服、採購和資產管理等部門,也能透過增強分析在企業中應用所提供的自動化洞察力,以優化不同情境下員工的決策和行動。增強分析能讓準備資料、生成洞察力到洞察結果視覺化的整個流程都自動化,許多狀況下甚至完全不需要專業的資料科學家。David Cearley 表示:「這將促成所謂的公民資料科學(citizen data science),也就是一系列新興的能力與實行方法,讓並不是以統計分析為主要工作範疇的使用者,一樣能從資料當中擷取預測性和指導性的洞察。到了2020年,公民資料科學家數量的成長速度將是專業資料科學家的五倍。由於資料科學家十分短缺且僱用成本高,企業組織可利用公民資料科學家來彌補資料科學及機器學習人才的不足。」由人工智慧驅動開發 過去成功的人工智慧增強解決方案,都須靠專業資料科學家與應用程式開發人員合作打造,但市場的快速演變,讓專業開發人員已能透過第三方服務提供的預定模型,獨自進行開發作業。這樣的改變,不只替開發人員建構一個充滿人工智慧運算法和模型的生態系統,也提供無數可以量身訂做的開發工具,將人工智慧功能與模型整合到解決方案裡。當人工智慧被應用在開發流程本身,各式各樣的資料科學、應用程式開發和測試功能將可以自動化,我們看見另一個層次的專業應用程式開發商機就此誕生。到了2022年,在新推出的應用程式開發專案當中,至少有40%的團隊會有人工智慧共同開發人員參與其中。David Cearley 指出:「搭載人工智慧的高度先進開發環境,能讓應用程式的功能和非功能層面得以自動化,最終開啟一個全新的『公民應用程式開發人員』時代。屆時非專業人員也能使用人工智慧驅動的工具,自動產生新的解決方案。目前已有工具能讓非專業人員無須編碼就能開發應用程式,但我們預測由人工智慧所帶動的系統,將可提供全新層次的開發彈性。」數位分身 數位分身指真實世界中某個實體或系統的數位表徵。Gartner 預估,到了2020年全球將有超過200億個連網感測器和端點,並可能會有數十億個物件擁有數位分身。企業組織未來將於開始使用實體或系統時就打造數位分身,並隨著時間演進而不斷更新其功能,包含蒐集正確資料並加以視覺化、利用正確的分析技術和規則,或者針對商業目標做出有效回應。David Cearley 認為:「數位分身的應用可望發展到物聯網之外,未來企業將同時為組織實施數位分身(DTO)。組織數位分身是一種動態的軟體模型,藉由營運或其他企業資料,來瞭解組織如何運作商業模型、連結現有狀態、部署資源並針對改變做出回應,以提供顧客所期望的價值。組織數位分身有助於推動商業流程效率,還能創造更具彈性、更靈活、回應能力更高的流程,自動針對狀況的變化做出反應。」更強大的邊緣運算邊緣指的是人們所使用或嵌入在我們四周環境的端點裝置;而邊緣運算是一種運算拓樸,能將資訊的處理、內容的收集與傳送都保留在靠近該資訊來源處,嘗試讓流量和處理工作都在本機進行,目的是減少流量和縮短延遲時間。從短期來看,邊緣概念由物聯網推動,因此運算工作必須靠近終端,而非由中央化雲端伺服器進行,不過這並不會導致新的運算架構產生。我們會看到的是雲端運算和邊緣運算演變逐漸走向互補,雲端服務成為中央服務執行的角色,而且不只在集中式伺服器,同時也在就地部署的分散式伺服器和邊緣裝置上執行運算。未來五年,各式各樣的邊緣裝置都將新增特製的人工智慧晶片,並配有更強大的運算處理、儲存和其他先進功能。嵌入式物聯網世界的強烈異質性,和工業系統等資產的長生命週期,都會為管理帶來極大挑戰,但長期來觀察,隨著5G逐漸成熟,不斷擴大的邊緣運算環境,將更有能力向集中式服務回報訊息。5G不單能提供更低延遲及更大頻寬,對邊緣來說更重要的是,每平方公里的節點(邊緣端點)數量將會大增。沉浸式體驗對話式平台正在改變人類與數位世界互動的方式。虛擬實境(VR)、擴增實境(AR)與混合實境(MR)則改變了人們對數位世界的認知。這種認知與互動模式的轉變,結合起來就產生未來的沉浸式使用者體驗。David Cearley 表示:「隨著時間進展,我們的思維將從個別裝置和分段式的使用者介面(UI),轉移到多管道和多模式的體驗。多模式體驗將使得人們能透過身邊數百種邊緣裝置連結數位世界,包括傳統運算裝置、穿戴式裝置、汽車、環境感測器和消費性電子產品。多管道的體驗將在多模式裝置中,利用所有人類感官和先進的電腦感官,例如溫度、濕度和雷達。這樣多重體驗的環境將打造出新的氛圍體驗,屆時定義電腦的將不再是個別裝置,而是我們四周環繞的空間;事實上,整個環境就是電腦。」區塊鏈 區塊鏈是一種分散式帳本,在各個商業生態系統間建立信任、提供透明度且減少摩擦,以重新塑造產業樣貌,並在降低成本、縮短交易結算時間和改善現金流方面極具潛力。現階段,我們多信任銀行、票據交換所、政府及其他眾多機構,將其資料庫中維護的「單一事實」視為中央權威。這種集中式的信任模式,會增加交易的延遲性和摩擦成本(佣金、手續費和金錢的時間價值等)。區塊鏈提供新型態的信任模式,使得人們不再需要透過中央主管機關來仲裁交易。David Cearley 認為:「現有的區塊鏈技術和概念並不成熟,大眾對其瞭解仍不足,而在大規模且關鍵的商業營運上,區塊鏈也未帶來重大成效。相較其他技術,區塊鏈為了支援更高階的應用情境,因而具有眾多複雜元素。儘管存在這些挑戰,但它強大的顛覆潛力,意味著就算未來幾年內區塊鏈相關技術仍不會被大規模採用,企業資訊長和IT主管還是應該從現在開始評估其價值。」現在有許多區塊鏈計畫選擇只採用部分區塊鏈特性,像高度分散式資料庫就是一個例子。這些以區塊鏈為靈感來源的解決方案,藉由商業流程自動化或記錄數位化來提高營運效率,它們能強化實體之間的資訊共享,同時增加追蹤實體及數位資產的機會。不過這些應用卻喪失了區塊鏈真正的顛覆價值,而且受困於廠商的狀況可能會增加。選擇這種做法的企業組織,在瞭解此方法的限制之外,也應準備逐步採用完整的區塊鏈解決方案;而在某些狀況下,甚至只須善加利用既有的非區塊鏈技術,也能達到相同結果。智慧空間智慧空間是一種實體或數位環境。人類和科技系統,能在這個開放且共同合作的連網智慧生態內互動。智慧空間結合了多種元素,包括人、流程、服務和物件,能為目標族群和特定產業情境創造沉浸、互動與自動化程度都更高的體驗。David Cearley 分析:「這股趨勢已經在智慧城市、數位辦公室、智慧家庭和連網工廠等空間內發生一段時間了。不論對員工、顧客、消費者、社區成員或公民來說,科技都逐漸成為日常生活重要的部分,因此我們認為,智慧空間的市場正邁入加速期。」數位倫理和隱私對個人、企業組織和政府來說,數位倫理和隱私都逐漸成為隱憂。人們越來越關心公家單位和私人企業組織如何利用他們的個資,而未能主動解決這些疑慮的組織,只會遭受更大的反彈。David Cearley 認為:「任何與隱私權有關的討論,都必須被包含在數位倫理和顧客、選民及員工的信任這樣範圍更大的主題中討論。隱私與安全是建立信任的基礎要件,但信任其實不只是於此。所謂信任,就是在不主動要求調查或證據的狀況下,也能接受某種說法的真實性,因此企業組織在隱私方面的立場,必須以更大範圍的倫理或信任層面的立場為準。把焦點從隱私轉到倫理,代表著把討論的主題從『我們是否合乎規範』拓展到『我們是否在做正確的事』。」量子運算量子運算(Quantum Computing)是一種以次原子粒子(例如電子和離子)的量子狀態來運作的非典型運算方式,以量子位元(qubit)為儲存資訊的單位。由於量子電腦具有平行執行的能力和指數級的運算速度,一般對於傳統電腦或傳統運算法來說過於複雜難解的問題,都是量子電腦的強項。像汽車、金融、保險、製藥、軍事和研究機構等產業,將是量子運算技術進展的最大受益者。在製藥業,量子運算可用來以原子為單位,建立分子間互動模型,以縮短癌症新藥的上市時間,此外量子運算也可更快且更正確地預測蛋白質之間的互動,藉此開發新的製藥方法。David Cearley 指出:「企業資訊長和IT主管應該開始針對量子運算進行規劃,增加對此技術的瞭解,並思考它能如何被應用在實際商業問題上。這項技術仍在崛起階段,但從現在就要開始學習,找出量子運算對哪些真實世界的問題具有改變的潛力,並思考它對安全可能帶來什麼樣的影響。但千萬不要相信它能在未來幾年就掀起革命的過度期待說法。2022年之前,大部分企業組織都該瞭解和觀察量子運算趨勢,或許到2023或2025年才能開始應用。」


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