隨著應用人工智能(AI)和機器學習(ML)支持的服務的采用增加，企業將專注于使這些服務成為主流。

　　作者：Jarrad Berry ，ANZ云咨詢經理

　　今天，整個行業的企業都面臨著巨大的挑戰，以確保它們在充滿挑戰的工作環境和不可預測的經濟格局中蓬勃發展。數字技術將繼續對業務運營、品牌、人才和客戶獲取以及收入增長至關重要。

　　2022年的重點是企業在數字經濟中取得成功并管理全球經濟不穩定和供需限制所需的技能。為了應對下一階段的挑戰，組織應采用必要的工具和戰略，以防范持續的不確定性和不穩定性。

　　我認為2023年將有多種趨勢延續這一模式，以下是我認為將更加關注的趨勢，這些趨勢將幫助組織更快、更有效地交付價值。

　　2023年推動增長的五大數字趨勢：

　　1.自適應和安全的人工智能

　　隨著應用人工智能(AI)和機器學習(ML)支持的服務的采用增加，企業將專注于使這些服務成為主流。我預計，2023年將更加關注人工智能服務的可操作性，以符合安全和風險管理實踐。預計，由于經濟放緩，在人工智能實踐上投入巨資的組織將看到最終用戶的消費模式發生變化。構建具有彈性的ML方法，如強化學習，將是成功的關鍵。人工智能實踐加上強有力的安全措施將是防止有害決定的關鍵。隨著數據集的持續增長，企業將需要簡化和自動化其數據完整性和治理，以防止數據泄露。對數據庫的靜態代碼分析和動態漏洞評估應致力于組織的人工智能開發生命周期。反映了現在正在成為主流的安全軟件供應鏈。

　　2.數據網格

　　通過切換到數據網格方法，企業可以安全地提供其AI和機器學習模型所需的數據。這抵消了提取、轉換和加載(ETL)模型以及過去在推動數據洞察方面的繁重管理流程。這一變化使智能能夠滿足數據生成的來源，從而允許流數據。數據網格方法改變了客戶體驗和個性化背后的動態。這種采用加快了在所需的精確時間提供增強的目標產品和服務的能力。為了使智能對結果產生顯著的可量化影響，必須將其集成到數字體驗、流程自動化和合作伙伴體驗中。總體而言，由于以運營、實時和邊緣用例為中心的項目和計劃，數據網格活動將進一步深入業務和應用程序開發。

　　3.技術的可持續性

　　為了應對云計算的快速發展，各組織正在與服務提供商合作，以收緊他們的FinOps戰略。預測顯示，2023年云支出將達到6000億美元。由人工智能和云分析支持的數字技術使企業能夠實現工作負載效率和可持續性。采用混合工作方式鼓勵企業減少碳足跡，創建生態友好型供應鏈，并促進道德采購和技術利用。

　　4. 工業云的崛起

　　許多商業領袖發現很難解釋他們的技術投資的可衡量價值。這些指標必須在技術和業務成果之間建立清晰的“視線”。

　　對執行利益相關者來說，衡量和報告成功的方式常常是不吸引人的。由于供應鏈瓶頸、社會經濟不確定性、大流行后的復蘇和制造業，CIO的目標發生了變化。到2023年，制造商可能會認為這是壞消息。另外，這種趨勢為企業提供了一個開發全新收入流的機會。預計未來10年對新數字工具、新商業模式和收入來源的投資將對制造業企業有利。供應鏈透明度的提高和可獲取的新數據池可能有助于向新行業過渡。這些新技術利用分析師的大量信息資源，提供橫跨制造業、B2B和服務部門的頂級見解。

　　5. 現代應用程序

　　明年，企業和中端市場企業對現代應用或超級應用的采用將會增加。這些應用程序將與云平臺提供商深度集成，使其具有可擴展性和可擴展性。子應用程序將建立在超級應用程序之上，并將根據需要采用。子應用程序可以在支付平臺或消息平臺上運行，以方便消費。也可以采用第三方集成，使其成為一種市場風格的消費。市場正在朝著貫穿整個生命周期的標準發展，這取決于行業代表是否采用這些框架來防止進一步的分裂。

　　總的來說，對這些趨勢的投資將提高2022年計劃的投資回報率，為實現組織內部更具戰略性的目標創造下一步。通過人才滿意度增加的價值，以及可證明的可持續性行為，將與客戶產生強烈共鳴，反過來，客戶將成為組織的回頭客。在技術領域內持續的社會傾聽將是未來幾個月成功引導投資產生影響的關鍵。