加速迭代的新技術正在不斷沖擊市場，人們很容易對這種沖擊力感到麻木。雖然每一項技術都有改變(甚至可以說是“革命”)商業世界的雄心，但我們對一些更有意義的技術趨勢的分析，提供了一個令人信服的實據，表明一些重要的事情確實正在發生。
這些技術趨勢總體上加速了定義數字時代的主要特征：粒度、速度和規模。正是這些變化——在計算能力、帶寬和分析技術領域——的規模為新的創新、業務和商業模式打開了大門。
例如，云計算和5G的出現成倍提高了計算能力和網絡速度，從而推動實現了更大的創新。增強現實和虛擬現實元宇宙的發展為虛擬研發(例如通過數字孿生和沉浸式學習)打開了大門。人工智能、機器學習和軟件2.0(機器編寫的代碼)的進步帶來了一系列新的服務和產品——從自動駕駛汽車到聯網家庭，一切都觸手可及。
人們在識別技術趨勢上花了很多精力，但卻很少關注這些變化的影響。為了幫助理解管理層在未來三到五年內需要如何適應這些技術趨勢，我們就這個話題與業務領導者和思想領袖進行了交談。我們并非在尋找預言，而是希望探索現實的場景，它們的含義，以及高管們可能需要做些什么來迎接挑戰。
此次討論明確了一些廣泛的、相互關聯的變化，比如技術的迅猛增長如何對企業產生離心力，將創新推向公司邊緣的專家網絡;這些創新的速度和擴散如何要求以全新的方法圍繞需要的技能構建持續學習;這些民主化的力量如何意味著IT不能再作為技術部署和操作的集中控制器，而是需要成為一個關鍵的推動者和影響者。
1. 邊緣創新
關鍵技術趨勢
我們估計70%的公司將采用混合或多云管理技術、工具和流程。與此同時，5G的網速將比目前4G LTE網絡的網速快10倍左右，在4G的基礎上，5G上網速度可以提升100倍，達到每秒20Gbps。到2024年，超過50%的用戶流量將由人工智能驅動的語音、書面文字或計算機視覺算法增強，而全球數據創建預計將從2020年的64.2 ZB(澤字節，zettabyte)增長到2025年的180 ZB以上。到2030年，低代碼開發平臺市場的復合年增長率(CAGR)預計約為30%。
轉變1：創新圍繞著企業邊緣的專家個人網絡發展，并得到跨業務擴展能力的支持
這些技術承諾使用幾乎無限的計算能力和海量數據集，以及以低成本實現帶寬的巨大飛躍，使測試、發布和快速擴展創新變得更便宜、更容易。由此帶來的創新加速將意味著，企業將面臨來自更多來源的更多干擾。集中的戰略和創新職能不可能指望自己保持步調一致。公司將需要更多地參與企業外部的網絡，以發現、投資甚至獲得有前景的機會。
擁有集中式團隊(centralized team)的企業風險投資基金(VC)一直在尋找和資助創新，但他們的業績記錄并不理想，這往往是因為團隊缺乏必要的技能，而且與各個業務部門不斷變化的需求相去甚遠。相反地，企業需要弄清楚如何利用他們的“前線人員”，特別是業務領域的專家和技術人員，使他們能夠實際上充當公司的風險投資部門。這是因為編寫代碼和構建解決方案的人通常能很好地融入他們所在領域的強大外部網絡，并且具有評估新發現的專業知識。
例如，一家制藥公司在各個領域(例如基因表達)挖掘自己的專家研究人員，這些人非常了解企業外部該領域的優秀人才。
雖然企業將需要為工程師創造激勵機制和機會來建立和參與他們的網絡，但關鍵點必須是授權/賦能團隊，以便他們可以按照自己認為合適的方式使用分配的預算，并決定實現其目標的技術(在規定的指導方針內)。
未來的IT組織可以在建立擴展能力方面發揮重要作用，使創新為業務工作，這在傳統上是一個挑戰。個人開發人員或小團隊往往不會自然地考慮如何擴展應用程序。當跨組織的非技術用戶使用低代碼/無代碼(LC/NC)應用程序設計和構建帶有“指向-點擊(point-and-click)”或“下拉菜單(pull-down-menu)”界面的程序時，這個問題可能會加劇。
一家制藥公司深諳此道，當一個非標準的創新想法被證實要優于現存方法時，它賦予了業務部門靈活性，讓他們可以使用這種創新方式。作為對這種靈活性的回報，業務部門必須致力于幫助企業的其他部門使用這一新想法，并將其構建到公司的標準中。
在考慮這種擴展能力可能如何工作時，公司可以，例如，指派高級開發人員通過重構代碼來“產品化”應用程序，以便它們可以實現擴展。IT領導可以提供工具和平臺、易于訪問的可重用代碼庫以及靈活的、基于標準的體系結構，以便更容易地在業務中擴展創新。
領導者需要思考的問題
•什么樣的激勵措施能最好地鼓勵工程師和領域專家開發、維護并利用他們的網絡?
•采用什么流程跟蹤和管理風險投資活動?
•你需要什么樣的能力來識別創新機會，并將最好的創新機會“產業化”，以便在整個企業中共享?
2. 持續學習的文化
關鍵技術趨勢
人工智能、機器學習、機器人以及其他進步將技術變化的速度提高了十倍。到2025年，我們估計將有500億臺設備連接至工業物聯網(IIoT)，70%的制造商預計將定期使用數字孿生(到2022年)。到2025年，大約70%的新應用將使用低代碼/無代碼(LC/NC)技術，2020年這一比例還不到25%。到2024年，全球元宇宙的收入機會可能接近8000億美元，2020年這一數字約為5000億美元。企業家、未來學家Peter Diamandis表示，技術創新的擴散意味著，我們有望在未來10年經歷比過去100年加起來還要多的進步。
轉變2：技術素養成為每個角色的核心，需要持續的學習，并在需要部署時建立在個人技能的水平上
隨著技術的發展和擴張將創新推向企業的邊緣，企業需要準備好從各個前線整合最有前景的選項。這將創造巨大的機會，但只有那些通過“持續學習”文化開發真正技術智能的公司才能把握住這種機會。這項工作的基石包括培訓所有級別的員工——從使用LC/NC工具或在元宇宙等全新環境中工作的“公民開發人員”到全棧開發人員和工程師，他們將需要不斷發展自己的技能，以跟上不斷變化的技術。我們已經看到，缺乏培訓的員工使用LC/NC生產出次優產品的情況。
雖然對于基礎學習總是需要更形式化的路徑，但我們預計，從定期教學課程到持續學習的加速轉變，可以在整個企業中提供不同技術技能。在實踐中，這將意味著圍繞傳授技能來指導員工的發展。這需要將能力分解成最小的組合技能集。例如，一家大型科技公司為其評估的1200項技術技能創建了14.6萬個技能數據點。
關鍵是這些技能“片段”——比如一段代碼或一段特定談判策略的視頻——需要集成到工作流程中，以便在需要時交付。這可能被稱為“LearnOps”方法，在這種方法中，學習被構建到操作中。Netflix建立了這種整合心態，數據科學家直接與產品經理、工程團隊和其他業務部門合作，設計、執行并從實驗/嘗試中學習。
與能夠進行學習同樣重要的是建立一種學習文化，使持續學習成為預期的和容易做到的事情。頂級工程師的學習方式可能會帶來一定的啟發意義，它是一個高度意識到需要保持技能更新的社區。他們共享代碼的習慣可謂根深蒂固，而且也會隨時被新項目吸引。例如，使用開源的一個優點是內置社區可以不斷更新和檢查代碼。本著同樣的精神，我們看到企業在開發產品時，會預算額外的時間，讓人們嘗試新的工具或技術。其他公司也在為“學習緩沖區(learning buffer)”做預算，以應對產品開發過程中的挫折，讓團隊可以從中學習。
Netflix將廣泛、開放和深思熟慮的信息共享作為核心價值，將Netflix的實驗平臺構建為一個內部產品，充當解決方案的存儲庫，供未來的團隊重用。它有一個產品經理和創新路線圖，目標是讓實驗成為產品生命周期中簡單而完整的一部分。
為了支持這種持續的學習和實驗能力，企業需要能夠接受錯誤，重點在于限制潛在的代價高昂的錯誤(例如丟失或濫用客戶數據)帶來的影響。IT將需要構建協議、激勵機制和系統，以鼓勵良好的行為，減少不良的行為。許多公司開始采用自動化測試等做法，以第一時間防止錯誤發生;創建空間使錯誤不會影響其他應用程序或系統，例如云環境中的隔離區;建立彈性協議。
領導者需要思考的問題
•你是否列出了公司所需要的最重要的技能?
•高級用戶數據分析和操作者所需的最低學習水平是什么?
•你如何跟蹤員工在學習什么，以及這些學習是否有效并轉化為更好的績效?
3. IT即服務
關鍵技術趨勢
據估計，到2028年，全球云微服務平臺市場的收入將從2020年的9.52億美元增加到42億美元。GitHub已擁有超過2億個代碼庫，預計到2025年軟件開發人員將達到1億人。近90%的開發人員已在使用API。軟件2.0創造了編寫軟件的新方法，降低了復雜性。從2021年到2028年，來自云服務平臺、開放存儲庫和軟件即服務(SaaS)的公司采購的軟件將以27.5%的年復合增長率增長。
轉變3：IT通過提供小的、可互操作的代碼塊，成為產品創新的推動者
當創新被推到企業邊緣，持續學習文化滲透到企業中時，IT的角色就會發生巨大的變化。這就要求IT從傳統的“大型技術資產保護者”角色轉變為“小代碼塊的提供者”。IT效率的黃金標準將是它幫助人們將代碼片段拼接成有用產品的能力。
我們已經看到了諸多成功實踐案例。例如，G&J百事可樂裝瓶公司的員工在軟件開發方面幾乎沒有經驗，但他們開發了一款應用程序，可以檢查商店貨架的圖像，識別上面瓶子的數量和類型，然后根據歷史趨勢自動完成補充。一家制藥公司僅用一年時間就將其低代碼平臺的用戶從8個增加到1400個。IT之外的業務用戶現在也正在構建每月有數千個會話的應用程序。根據麥肯錫的一項調查顯示，那些為“公民開發人員”提供支持的公司在創新方面的得分，要比倒數四分之一未提供這種支持的公司高出33%。
這些發展更多地指向技術的“自助”方法，IT構建有用的可重用代碼塊，有時將它們組裝到特定的產品中，并通過用戶友好型編目系統使它們可用，供企業用來創建所需的產品。IT提供指導方針，例如API標準和關于代碼可能最有用的環境的指示;保護最敏感的信息，如客戶數據和財務記錄;并跟蹤他們的采用情況。隨著機器人、人工智能、算法和API的激增，這種跟蹤能力將變得尤為重要。單是透明度還遠遠不夠。IT將需要通過先進的技術性能和管理能力，以及新角色(數據診斷專家和機器人管理者等)的發展來理解所有的活動。
這種“IT即服務”(IT-as-a-service)的方法將產品置于運營模型的中心，要求圍繞產品管理組織IT。一些公司一直在朝著這個方向發展。但要達到支持快節奏和更廣泛的創新所需的規模，還需要對產品所有者做出更深入的承諾，與公司業務方面的領導者合作，管理具有真正損益(P&L)責任的團隊。從傳統企業到數字原生企業，許多企業都發現，讓產品領導者來制定整體產品和投資組合戰略，推動執行，并授權產品所有者推動與業務結果和損益指標相一致的創新，可以增加流向技術交付的資金回報，并加快創新的步伐。
領導者需要思考的問題
•你對IT組織的角色將如何改變以實現技術民主化有何展望?
•你將如何提升技術產品管理者的角色，你有發展該角色的路線圖嗎?
•你需要建立什么樣的系統來管理和跟蹤代碼的使用、重用和性能?
4. 擴大信任邊界
關鍵技術趨勢
據估計，到2022年，幾乎100%具有生物識別功能的設備(如智能手機)將在交易中使用生物識別技術。這些技術的有效性已經顯著提高，自2014年以來，最好的面部識別算法提高了50倍。這些發展趨勢正在加劇技術與技術消費者之間關系的深刻不安。皮爾遜研究所和美聯社-NORC公共事務研究中心調查顯示，“大約三分之二的美國人非常或極度擔心涉及其個人信息、金融機構、政府機構或某些公用事業的黑客行為。”
轉變4：信任擴展到涵蓋更廣泛的涉眾關注點，并成為整個企業的責任
這些技術力量和能力的巨大轉變將創造更多的客戶接觸點。即便IT在企業中的角色變得更像是一個推動者，不斷擴大的數字環境也意味著IT必須在安全、隱私和網絡方面擴大其信任能力。到目前為止，消費者基本上接受了技術提供的便利——從在線訂購產品到遠程調節家中溫度，再到通過個人設備監測自己的健康狀態等。為了換取這些便利，消費者愿意提供一些個人信息。但是，隨著技術的深入發展，人們對隱私和信任的擔憂正在不斷加劇，這也增加了信任這個廣泛話題的風險。消費者越來越意識到他們的身份權利，基于價值觀做出決定，并要求企業道德地使用數據和負責任的人工智能技術。
消費者最明顯的擔憂是網絡安全，這是一個持續存在的問題，已經被提上了董事會的議程。但技術驅動的信任問題要廣泛得多，由三個特征驅動。其一是公司和政府收集的生物識別等個人數據數量龐大，引發了人們對隱私和數據濫用的擔憂;第二，個人安全問題在現實世界中變得越來越普遍。例如，有線家庭、聯網汽車和醫療物聯網都是可能影響人們生活的攻擊載體;第三個問題是，高級分析似乎過于復雜，難以理解和控制，導致人們對人與技術的關系深感不安。這個問題正在推動“可解釋AI(explainable AI)”的發展以及消除AI偏見的運動。
進一步增加這種復雜性的因素是，企業經常需要管理和確保跨整個技術生態系統的信任。以有線家庭為例。虛擬助手、安全、通信、電源管理和娛樂系統等設備的普及，意味著大量的供應商需要就管理家庭互聯安全網絡的標準達成一致。
這些趨勢都要求進一步擴展信任邊界。除非企業重新思考如何管理和培養這種信任，否則許多現有企業享有的重要優勢——與客戶的現有關系和專有數據——將面臨風險。公司需要考慮將身份和信任管理放在客戶體驗和業務流程的核心位置。只有當公司指派一位具有實權和董事會優先級的專門領導，并在整個信任和安全領域承擔全企業范圍的責任時，這才能有效地實現。鑒于這種信任環境的技術基礎，IT將需要在監控和補救方面發揮關鍵作用，例如評估新立法對AI算法的影響，跟蹤事件，確定高風險數據處理活動和自動化決策的數量和性質，以及監控消費者信任水平和影響它們的問題。
領導者需要思考的問題
•誰負責企業范圍內的信任和風險狀況?
•你是如何將客戶信任與整個網絡安全流程相結合的?
•采用了哪些隱私、信任和安全流程來管理數據的整個生命周期?
技術變革的步伐將不可避免地繼續加快。未來，成功的技術領導者不僅需要采用新技術，還需要建立吸收持續變化的能力，并使之成為競爭優勢的來源。
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