在應對當前社會和經濟顛覆和趨勢的挑戰中，未來的成功需要 CIO 和其他 IT 領導者向前看。Gartner 2025 年主要戰略技術趨勢是您可以用來確保您的組織安全地邁向未來的星圖。每一項趨勢技術都代表著克服生產力、安全和創新障礙的強大新工具。
利用 2025 年戰略技術趨勢，以負責任的創新塑造未來
在評選出今年的 10 大戰略技術趨勢時，Gartner 分析師將它們分為三個主題：AI 的當務之急和風險、計算的新創新和人機協同。
主題 1：AI 的必要性和風險促使組織保護自己
趨勢 1：代理 AI：自主 AI 可以計畫並採取行動來實現使用者設定的目標。
商業效益：一個由代理組成的虛擬工作力，用於協助、分工和提升人工或傳統應用程式的工作。
挑戰：需要強大的監看護欄，以確保與供應者和使用者的意圖保持一致。
趨勢 2：AI 治理平臺：技術解決方案使組織能夠管理其 AI 系統的法律、道德和營運績效。
商業效益：創建、管理和實施策略，確保負責任地使用 AI，解釋 AI 系統的工作原理，對生命週期管理進行建模，並提供透明度以建立信任和責任制。
挑戰：AI 指南因地區和行業而異，因此很難建立一致的實踐。
趨勢 3：虛假資訊安全：一個新興的技術類別，旨在系統地辨別信任。
商業效益：通過加強對身份驗證的控制來減少欺詐；通過持續的風險評分、情境感知和持續的自適應信任模型來防止帳戶接管；並通過識別有害的敘述來保護品牌聲譽。
挑戰：需要不斷更新的、多層次的、自適應的團隊方法。
主題 2：運算的新創新科技促使組織重新考慮他們的運算方式
趨勢 4：後量子密碼學 （PQC）：能夠抵禦量子運算（QC）解密風險的數據保護。
商業效益：保護資料免受量子運算出現帶來的安全風險。
挑戰：PQC 演算法不是現有非對稱演算法的直接替代品。當前應用程式可能存在性能問題，需要測試，並且可能需要重寫。
趨勢 5：環境隱形智慧：技術以不引人注目地整合到環境中，以實現更自然、更直觀的體驗
商業效益：實現對物品的低成本實時跟蹤和感測，提高可見性和效率；不可偽造的出處的潛力以及物品報告身份、歷史和屬性的新方法。
挑戰：供應商必須解決隱私問題，並就某些類型的數據使用獲得同意。用戶可以選擇禁用標籤以保護隱私。
趨勢 6：高能效運算：一種通過更高效的架構、代碼和演算法來提高可持續性的方法；針對效率優化的硬體；以及使用可再生能源來運行系統。
商業效益：通過減少碳足跡來應對法律、商業和社會壓力，以提高可持續性。
挑戰：將需要新的硬體、雲服務、技能、工具、演算法和應用程式；遷移到新的運算平臺將非常複雜且成本高昂；隨著綠色能源需求的增加，能源價格可能在短期內上漲。
趨勢 7：混合運算：結合不同的運算、儲存和網路機制來解決運算問題。
商業效益：高效、高速、變革性的創新環境；性能超越當前技術極限的 AI；由更高等級的自動化提供支援的自主業務；增強的人類能力允許大規模即時個人化，並使用人體作為運算平臺。
挑戰：新興的、高度複雜的技術需要專業技能；自主模組系統會帶來安全風險；涉及實驗技術和高成本；需要編排和整合。
主題3：人機協同將物理世界和數位世界結合在一起
趨勢 8：空間計算：使用擴增實境和虛擬實境等技術以數位方式提升物理世界，以提供身臨其境的體驗。
商業效益：滿足消費者在遊戲、教育和電子商務領域對沉浸式和互動式體驗的需求；滿足醫療保健、零售和製造業對複雜可視化工具的需求，以提高決策和效率。
挑戰：頭戴式顯示器價格昂貴且笨重，需要頻繁充電，會隔離使用者，並可能增加發生事故的可能性；用戶介面很複雜；數據隱私和安全是主要問題。
趨勢 9：多功能機器人：機器人能夠執行多項任務，並根據需要在它們之間無縫切換。
商業效益： 提高效率；更快的ROI；無需更改架構或固定基礎設施，這意味著快速部署、低風險和可擴充性；可以替代人類或與人類一起工作。
挑戰：該行業尚未對價格或所需的最低功能進行標準化。
趨勢 10：神經功能增強：通過讀取和解碼大腦活動的技術提高認知能力。
商業效益：人類技能提升，安全改進，個人化教育，讓老年人工作更長時間，下一代行銷。
挑戰：最初價格昂貴、電池有限，移動性和無線連接選項有限；侵入性和風險性；UBMI 和 BBMI 直接與人腦交互，帶來了安全挑戰；道德問題（例如，改變使用者對現實的看法）。