10月19日，全球著名咨詢調查機構Gartner發布了《2022年12大技術趨勢》報告。12大技術分別是數據結構、網絡安全網格、隱私增強計算 、云原生平臺、可組合應用程序、決策智能、超自動化、人工智能工程、分布式企業、全面體驗 、自主系統 和生成式 AI。

值得一提的是，超自動化已連續3年入選技術趨勢報告，成為入選次數最多技術之一。充分說明超自動化在全球數字化轉型浪潮中繼續擔任重要角色，以及超自動化市場將保持高速增長趨勢。超自動化是Gartner在《2020年10大技術趨勢》中首次提出并居首位，在《2021年9大技術趨勢》中再次入選。超自動化是一種技術合集，主要包括：RPA、低代碼開發平臺、流程挖掘、AI等創新技術。

Gartner認為，到2022年，組織CEO有三個優先事項，增長、數字化和效率。過去 18 個月加速了組織對數字技術的需求，需要更快地適應不斷變化的競爭環境。頂級戰略技術趨勢是實現 CEO 優先事項的關鍵。每一種趨勢都提供了競爭優勢，它們相互建立并相互增強。這些不僅僅是技術，還是未來3—5年內使組織與同行區分開來的戰略路線圖，這些技術趨勢是組織實現業務目標重要驅動力。 

今年，Gartner將12項主要戰略技術共分為三大主題，工程信任、重塑變革和加速增長。

I 工程信任：包括數據結構、網絡安全網格、隱私增強計算和云原生平臺4項技術。該細分市場的技術通過確保跨云和非云環境，更安全地集成和處理數據以創建更具彈性和效率的 IT 基礎，提供具有成本效益的 IT 基礎擴展。

I 重塑變革：包括可組合應用程序、可組合應用程序、決策智能、超自動化、人工智能工程。通過該領域的創新新技術解決方案，用戶可以擴展和加速數字化進程。這些技術趨勢使組織能夠通過更快速地創建應用程序，自動化各種業務流程、優化AI并實現更快、更明智的決策，從而響應不斷變化的商業環境。

I 加速增長：包括分布式企業、全面體驗 、自主系統 、生成式 AI。通過利用這一細分市場的戰略技術趨勢，組織可以釋放IT力量倍增器，從而贏得業務和市場份額。總之，這些趨勢使組織能夠最大限度地創造商業價值并增強數字化能力。

以下是12大技術介紹

I 數據結構（Data Fabric）

數據結構提供跨平臺和業務用戶的數據源的靈活、有彈性的集成，無論數據位于何處，都可以在需要的任何地方提供數據。數據結構的真正商業價值在于，能夠使用分析來學習和積極推薦應該使用和更改數據的位置。這可以減少高達 70% 的數據管理工作。到2024年，數據結構部署將在數據利用率中提升四倍效率，同時將人力驅動的數據管理任務減少一半。

I 網絡安全網格（Cybersecurity Mesh）

網絡安全網格是一種靈活、可組合的架構，可集成廣泛分布的不同安全服務。網絡安全網格使同類最佳的獨立安全解決方案能夠協同工作以提高整體安全性，同時將控制點移至更接近它們旨在保護的資產。它可以跨云和非云環境快速可靠地驗證身份。到2024年，采用網絡安全網格架構的組織，將安全工具整合為合作生態系統，將減少個人安全事件的財務影響約為90％。

I 隱私增強計算（Privacy-Enhancing Computation ）

隱私增強計算可確保，在不受信任的環境中處理個人數據。不斷發展的隱私和數據保護法律以及日益增長的消費者擔憂正在推動這一趨勢，它利用各種隱私保護技術在滿足合規要求的同時從數據中提取價值。到2025年，60％的大型組織將在分析、商業智能或云計算中，使用一個或多個隱私增強計算技術。

I 云原生平臺（Cloud-Native Platforms ）

云原生平臺是一種技術，可讓您構建具有彈性、彈性和敏捷性的新應用程序架構，使您能夠響應快速的數字變化。這改進了傳統的云遷移方法，該方法無法利用云的優勢并增加了維護的復雜性。到2025年，云原生平臺將作為超過95％的新數字舉措的基礎設施，在2021年只有40%。

I 可組合應用程序（Composable Applications）

可組合應用程序由以業務為中心的模塊化組件構建而成，可以更輕松地使用和重用代碼，加快軟件解決方案的上市時間并釋放企業價值。

I 決策智能（Decision Intelligence ）

決策智能是一種改進組織決策的實用方法。它將每個決策建模為一組流程，使用智能和分析來通知、學習和完善決策。決策智能可以支持和增強人類決策，并有可能通過使用增強分析、模擬和人工智能實現自動化。到2023年，超過三分之一的大型組織將有分析師負責決策數據，包括決策建模。

I 超自動化（Hyper automation ）

超自動化是一種規范的業務驅動方法，可以快速識別、審查和自動化盡可能多的業務和 IT 流程——實現可擴展性、遠程操作和業務模型中斷。超自動化是技術合集，包括RPA、低代碼開發平臺和流程挖掘等工具。

I 人工智能工程 （AI Engineering ）

AI 工程旨在通過自動更新數據、模型和應用程序以優化生產 AI 解決方案的價值，以簡化 AI 交付。結合強大的人工智能治理，它將實施人工智能的交付，以確保其持續的業務價值。 

I 分布式企業（Distributed Enterprises）

分布式企業體現了數字優先、遠程優先的商業模式，以改善遠程員工體驗，數字化消費者和合作伙伴接觸點，并構建產品體驗。遠程員工和消費者的增加導致對虛擬服務和混合工作場所的需求不斷增長。 

I 全面體驗 （Total Experience ）

全面體驗是一種業務戰略，它整合了跨多個接觸點的員工體驗、客戶體驗、用戶體驗和多重體驗，以加速增長。整體體驗的目標是通過對利益相關者體驗的整體管理，提高客戶和員工的信心、滿意度、忠誠度和擁護度。到2026年，60％的大型企業將使用全面經驗來改變他們的商業模式，實現世界級的客戶和員工體驗。

I 自主系統 （Autonomic Systems ）

自主系統是自我管理的物理或軟件系統，它們從環境中學習并實時動態修改自己的算法以優化其在復雜生態系統中的行為。這創造了一套靈活的技術能力，能夠支持新的需求和情況，優化性能并在沒有人為干預的情況下防御攻擊。

I 生成式 AI（Generative AI）

生成式 AI從數據中學習人工制品，并生成與原始產品相似但不重復的創新產品。這項技術有可能創造新形式的創意內容，如視頻、寫作等，并加速從醫學到產品創造等領域的研發周期。

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