這8項(xiàng)技術(shù)將對(duì)所有企業(yè)進(jìn)行“降維打擊”!倒計(jì)時(shí)已開(kāi)始

人工智能、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等8項(xiàng)顛覆性技術(shù)和趨勢(shì)將在未來(lái)幾年改變?cè)诰哂星罢靶运季S的企業(yè)的業(yè)務(wù)完成方式。

技術(shù)的變革步伐對(duì)幾乎所有行業(yè)都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。如今,僅僅掌握新興技術(shù)還不足以保持企業(yè)在行業(yè)中的領(lǐng)先地位。

在未來(lái)的一年里,人們對(duì)數(shù)據(jù)的新看法和新使用方式將在企業(yè)中占據(jù)中心位置。隨著企業(yè)希望快速高效地利用數(shù)據(jù)做出更好的商業(yè)決策,人工智能、邊緣計(jì)算和軟件機(jī)器人方面的創(chuàng)新將被逐步用于獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。對(duì)于沒(méi)能預(yù)見(jiàn)到這些新興趨勢(shì)的企業(yè)來(lái)說(shuō),他們所面臨的生存危機(jī)將有加速惡化的風(fēng)險(xiǎn)。

為了搞清楚企業(yè)應(yīng)當(dāng)把重心放在哪里,我們采訪(fǎng)了許多技術(shù)專(zhuān)家,從他們的角度了解了一些在企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的重要影響因素。這些領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人士不僅為我們提供了一些建議,還給出了他們對(duì)部署這些顛覆性技術(shù)的看法。

機(jī)器人流程自動(dòng)化(RPA)

企業(yè)從一個(gè)簡(jiǎn)單的概念中得到了一個(gè)重大啟發(fā),即將乏味的業(yè)務(wù)流程任務(wù)交給軟件機(jī)器人來(lái)完成以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。這種被稱(chēng)為機(jī)器人流程自動(dòng)化(RPA)的技術(shù)幫助早期采用者精簡(jiǎn)了許多工作流程。當(dāng)人們普遍認(rèn)為可以將該技術(shù)用于企業(yè)之時(shí),它們已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。

波士頓的AppNeta公司首席執(zhí)行官M(fèi)att Stevens表示:“機(jī)器人流程自動(dòng)化的發(fā)展速度和功能好得令人震驚,似乎正在以小時(shí)為單位不斷提高。我真的沒(méi)想到,這么高水平的智能化會(huì)到來(lái)得這么快。”

據(jù)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Gartner的數(shù)據(jù)顯示,RPA正在超越全球企業(yè)軟件市場(chǎng)中的所有其他領(lǐng)域,預(yù)計(jì)今年的營(yíng)收將達(dá)到13億美元。在去年,該市場(chǎng)的營(yíng)收為8.46億美元,增長(zhǎng)率為63%。

Laserfiche的首席信息官Thomas Phelps說(shuō):“RPA去除了員工日常工作中的重復(fù)性和例行性任務(wù),使得員工們能夠?qū)W⒂诰哂懈邇r(jià)值的工作。使用RPA的企業(yè)可以讓機(jī)器人替代人類(lèi)從事一些能夠幫助企業(yè)創(chuàng)新或增強(qiáng)客戶(hù)體驗(yàn)的任務(wù)。此外,它們還能夠幫助企業(yè)提高運(yùn)營(yíng)效率、提升質(zhì)量,強(qiáng)化合規(guī)性。”

由于這條業(yè)務(wù)價(jià)值之路已經(jīng)得到了驗(yàn)證,預(yù)計(jì)未來(lái)幾個(gè)月將有更多的企業(yè)會(huì)推出他們的RPA計(jì)劃。

人工智能

Imagen的首席技術(shù)官Tim Jobling表示,人工智能正在幫助企業(yè)解決一些對(duì)技術(shù)人員或業(yè)務(wù)員工來(lái)說(shuō)是艱巨的,甚至是不可能的工作。

Jobling說(shuō):“我們并不認(rèn)為機(jī)器能夠替代人類(lèi)完成所有工作,但我們看到了一場(chǎng)類(lèi)似于電腦首次成為主流時(shí)的革命。如今,我們看到人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在解決一波又一波的問(wèn)題,它們極大地降低了一些枯燥工作的工作量,或者讓新的大規(guī)模處理方式得以變?yōu)楝F(xiàn)實(shí),如果將這些工作交由人工處理是不可能完成的。例如,人工智能使客戶(hù)能夠從音頻中創(chuàng)建可搜索的元數(shù)據(jù),并對(duì)它們進(jìn)行大規(guī)模使用和擴(kuò)展。如果沒(méi)有人工智能,這個(gè)過(guò)程通過(guò)手動(dòng)完成的,或者根本不可能完成。”

人工智能在保護(hù)企業(yè)免受安全威脅方面也發(fā)揮著重要作用。Balbix的首席技術(shù)官 Vinay Sridhara 預(yù)測(cè),這一趨勢(shì)將在未來(lái)一年繼續(xù)升溫。

Sridhara表示:“得益于人工智能,企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全團(tuán)隊(duì)才能夠分析網(wǎng)絡(luò)上多達(dá)數(shù)千億個(gè)時(shí)變信號(hào),并準(zhǔn)確掌握數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí),人工智能也使得首席信息安全官能夠持續(xù)分析高容量、高速度的網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)了解公司的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。由人工智能賦予的平臺(tái)甚至能夠?yàn)樾迯?fù)問(wèn)題提供一些優(yōu)先措施,以降低整個(gè)企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn),從而更好地保護(hù)客戶(hù)的信息。”

DataOps

Hitachi Vantara的Renee Lahti表示,敏捷的方法加上人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理,可以幫助企業(yè)在2020年獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。這種具有協(xié)作性和跨功能的分析方法被稱(chēng)為DataOps,它們已經(jīng)被證實(shí)具有很強(qiáng)的顛覆性。

Lahti稱(chēng):“企業(yè)正在對(duì)此進(jìn)行評(píng)估。Gartner的數(shù)據(jù)顯示,目前DataOps的采用率還不到目標(biāo)市場(chǎng)的1%,然而恰恰這1%將具有巨大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。”

DataKitchen的首席執(zhí)行官Chris Bergh說(shuō),這個(gè)概念融合了敏捷開(kāi)發(fā)、DevOps和從制造業(yè)中汲取到的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。

Bergh認(rèn)為,“這是一種能夠使數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)蓬勃發(fā)展的方法,盡管在該領(lǐng)域部署和維護(hù)分析所需要的復(fù)雜性越來(lái)越高。沒(méi)有技術(shù)欠賬和計(jì)劃外工作的負(fù)擔(dān),數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)可以更加專(zhuān)注于他們的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域,即創(chuàng)建新的人工智能模型和分析方法,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)他們的目標(biāo)。”

這種方法統(tǒng)一了與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的工作流,并且能夠產(chǎn)生漣漪效應(yīng)提升企業(yè)從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值的能力。Bergh稱(chēng):“團(tuán)隊(duì)的凝聚力得到了提升,同時(shí)減少了拖累生產(chǎn)力的手動(dòng)流程。DataOps讓數(shù)據(jù)部門(mén)從一支混亂低效的團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)變?yōu)榱烁咝F(tuán)隊(duì)。”

視頻與統(tǒng)一通信

員工的經(jīng)驗(yàn)正成為企業(yè)取得成功的一個(gè)關(guān)鍵因素。這種成功不僅體現(xiàn)在生產(chǎn)力方面,而且更為關(guān)鍵的是它們能夠吸引受歡迎的人才加入公司。針對(duì)是什么讓員工積累了豐富經(jīng)驗(yàn)這一問(wèn)題,麻省理工學(xué)院的研究人員對(duì)近300家企業(yè)的調(diào)查中驚奇地發(fā)現(xiàn)他們得出來(lái)的結(jié)論是“視頻”。此外,他們還發(fā)現(xiàn),對(duì)視頻技術(shù)的投資不僅會(huì)帶來(lái)創(chuàng)新,還會(huì)提高合作與生產(chǎn)力。

麻省理工學(xué)院斯隆信息系統(tǒng)研究中心的研究科學(xué)家 Kristine Dery 表示:“我們看到,隨著企業(yè)將敏捷方法的應(yīng)用范圍從軟件開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)擴(kuò)展到其他業(yè)務(wù)部門(mén)后,企業(yè)加大了在交互式視頻技術(shù)上的資金投入。這種高度互動(dòng)式高敏捷性項(xiàng)目交付方法要求團(tuán)隊(duì)要么面對(duì)面開(kāi)展工作,要么擁有盡可能完美地復(fù)制這些親密場(chǎng)景的技術(shù)。”

Dery預(yù)測(cè),視頻技術(shù)將通過(guò)一些如虛擬現(xiàn)實(shí)和其他沉浸式技術(shù)等新功能繼續(xù)模擬和改進(jìn)面對(duì)面的交流,尤其是在部門(mén)與分布式團(tuán)隊(duì)協(xié)力填補(bǔ)技能空白的時(shí)候。

AppNeta的Stevens則認(rèn)為統(tǒng)一通信(UC)將在未來(lái)幾年卷土重來(lái)。Stevens說(shuō):“長(zhǎng)期的分歧和可靠性問(wèn)題使得早期的統(tǒng)一通信解決方案對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)無(wú)異于一場(chǎng)賭博。”目前的工具已經(jīng)解決了這些缺陷。例如,最新的統(tǒng)一通信工具增加了關(guān)鍵的視覺(jué)和內(nèi)容共享功能。這些功能可以有效地提高會(huì)議效率,為當(dāng)今高度分散的工作環(huán)境提供了更廣泛的參與度和積極性。它們的影響力已經(jīng)超越了面對(duì)面互動(dòng)所能帶來(lái)的效果。

5G技術(shù)

5G的高調(diào)宣傳推廣中忽略了一個(gè)事實(shí),那就是這項(xiàng)技術(shù)的大范圍鋪開(kāi)需要數(shù)年時(shí)間。不過(guò),這并不妨礙企業(yè)制訂他們自己的高速低延遲無(wú)線(xiàn)服務(wù)計(jì)劃。

TEKsystems 的市場(chǎng)研究經(jīng)理Jason Hayman稱(chēng):“企業(yè)甚至在5G網(wǎng)絡(luò)普及之前就已經(jīng)開(kāi)始推進(jìn)他們的5G戰(zhàn)略了。”

VoltDB的首席技術(shù)官Dheeraj Remella也看到了5G的前景,不過(guò)他認(rèn)為這項(xiàng)技術(shù)未來(lái)可能會(huì)帶來(lái)一些問(wèn)題。Remella表示:“員工和客戶(hù)都期望更快的網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)反饋。如果無(wú)線(xiàn)運(yùn)營(yíng)商和企業(yè)都無(wú)法應(yīng)對(duì)5G帶來(lái)的數(shù)據(jù)沖擊,那么因此導(dǎo)致的延時(shí)可能會(huì)引發(fā)員工或客戶(hù)對(duì)某些品牌或技術(shù)的不滿(mǎn)。”

為了解決這個(gè)問(wèn)題,Remella認(rèn)為企業(yè)應(yīng)該實(shí)現(xiàn)可縮放的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)架構(gòu)。“不僅僅是簡(jiǎn)單地獲取數(shù)據(jù),最終的目的是要通過(guò)跨多個(gè)數(shù)據(jù)流做出智能的動(dòng)態(tài)決策。”

此外,Remella認(rèn)為5G會(huì)產(chǎn)生一些連鎖反應(yīng)。他表示:“5G的前景正迫使企業(yè)找出一些當(dāng)前已經(jīng)成熟且可以變革的流程,以確?,F(xiàn)有的IT堆棧能夠滿(mǎn)足新網(wǎng)絡(luò)的需求。與此同時(shí),5G正在推動(dòng)企業(yè)部署邊緣計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)和流處理等有影響力技術(shù)的部署。”

容器技術(shù)

容器和微服務(wù)正在吸引那些需要快速開(kāi)發(fā)和擴(kuò)展代碼的企業(yè),尤其是在他們使用物聯(lián)網(wǎng)或云計(jì)算的時(shí)候。

Sungard AS的首席技術(shù)官Todd Loeppke稱(chēng):“物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目引入了許多熱門(mén)技術(shù),比如邊緣計(jì)算、無(wú)服務(wù)器和容器,以及圍繞DevOps和微服務(wù)的組織結(jié)構(gòu)。”

一些專(zhuān)家指出,目前已經(jīng)被廣泛使用的Kubernetes是一個(gè)開(kāi)放源碼的容器編排系統(tǒng),其可以實(shí)現(xiàn)容器的部署、擴(kuò)展和管理的自動(dòng)化。Amalgam Insights公司的研究員Tom Petrocelli稱(chēng):“這使得全新的架構(gòu)能夠快速擴(kuò)展。Kubernetes還催生或帶動(dòng)了許多其他技術(shù)的發(fā)展,比如服務(wù)網(wǎng)格和基于容器的CI/CD管道自動(dòng)化產(chǎn)品。”同時(shí),他還指出,如此多的供應(yīng)商都將注意力集中在Kubernetes上,導(dǎo)致其他技術(shù)平臺(tái)被忽視。

SUSE公司的全球產(chǎn)品與營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)理Jeff Reser稱(chēng):“Kubernetes是處理容器化應(yīng)用程序和跨本地與云環(huán)境運(yùn)行服務(wù)的最流行方式。隨著越來(lái)越多的東西需要管理,實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序的部署和編排的自動(dòng)化對(duì)于軟件定義基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)說(shuō)是不可匱缺的一環(huán)。”

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)和混合現(xiàn)實(shí)等沉浸式體驗(yàn)技術(shù)

身臨其境的體驗(yàn)曾經(jīng)被熱炒,但是實(shí)用性進(jìn)程卻極為緩慢。盡管如此,這一前景依然十分誘人。企業(yè)應(yīng)用程序制造商Kony的首席技術(shù)官 Bill Bodin認(rèn)為,增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)(AR)尤為能夠?yàn)榘▽?shí)體零售商、工業(yè)應(yīng)用和培訓(xùn)等各行各業(yè)帶來(lái)商業(yè)利益。

他認(rèn)為,通過(guò)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù),“我們可以實(shí)時(shí)增加商店的貨架和產(chǎn)品。在維護(hù)、修理和眾多工業(yè)應(yīng)用中,我們可以在機(jī)械或電氣設(shè)備上創(chuàng)建信息疊加層,將關(guān)鍵設(shè)備的指標(biāo)直接交到該y領(lǐng)域的服務(wù)人員手上。”

Bodin以旅游業(yè)為例稱(chēng),機(jī)場(chǎng)可以為旅行者提供個(gè)性化的虛擬顯示器。他還補(bǔ)充道,“在銀行,我們可以使用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)將客戶(hù)引導(dǎo)至關(guān)鍵服務(wù)區(qū),并動(dòng)態(tài)顯示分行員工的姓名和專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域。對(duì)于那些為ATM等銀行設(shè)備提供服務(wù)的機(jī)構(gòu),我們可以提供內(nèi)部的外圍設(shè)備故障視圖,并針對(duì)出現(xiàn)的問(wèn)題提供量身定制的安全修復(fù)參考。”

腦科學(xué)研究人員Todd Maddox也看到了沉浸式體驗(yàn)在培訓(xùn)項(xiàng)目中的潛在用途。他稱(chēng):“虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在培訓(xùn)和軟技能方面有著很大潛力,尤其是在認(rèn)同、溝通等人際交流技能培訓(xùn)方面。虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)非常有效,因?yàn)樗鼈円泽w驗(yàn)式學(xué)習(xí)為基礎(chǔ),能夠廣泛地同步參與大腦中的多個(gè)學(xué)習(xí)和表現(xiàn)中心,如認(rèn)知、行為、情感和體驗(yàn)系統(tǒng)。”

物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算

美國(guó)計(jì)算技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)(CompTIA)2018年度的研究報(bào)告顯示,約1/3的美國(guó)企業(yè)認(rèn)為,物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略可以通過(guò)提高產(chǎn)量、將數(shù)據(jù)貨幣化或?qū)⒎?wù)作為產(chǎn)品進(jìn)行銷(xiāo)售來(lái)幫助推動(dòng)公司營(yíng)收的增長(zhǎng)。

Sungard公司的Loeppke看到了物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算的進(jìn)步,同時(shí)他也看到了對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工具的需求,因?yàn)樗鼈兡軌蛞愿阌谄髽I(yè)訪(fǎng)問(wèn)的方式處理生成的數(shù)據(jù)。

Loeppke稱(chēng):“目前大數(shù)據(jù)已經(jīng)存在近10年時(shí)間,但是大數(shù)據(jù)真正的挑戰(zhàn)是找到一種方法來(lái)解讀它們,以找到如何將其用于商業(yè)目的的方式。”

“在我看來(lái),使用傳統(tǒng)工具只能取得有限的成功。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的普及,越來(lái)越多的企業(yè)能夠提供更好的客戶(hù)體驗(yàn),并有可能將他們多年積累的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)貨幣化。”

我們?cè)c多位專(zhuān)業(yè)人士探討過(guò)智能處理的好處,其包括在將數(shù)據(jù)上傳到云端之前減少數(shù)據(jù)量。

1E公司的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Sumir Karayi稱(chēng):“人們真正關(guān)心的是與現(xiàn)實(shí)世界的互動(dòng),而這需要終端實(shí)現(xiàn)智能化。這就是我認(rèn)為邊緣計(jì)算將取代物聯(lián)網(wǎng)的原因。許多人將物聯(lián)網(wǎng)視為與云端相連的非智能實(shí)體,認(rèn)為應(yīng)當(dāng)有效地讓云端實(shí)現(xiàn)智能化而不是讓物聯(lián)網(wǎng)本身實(shí)現(xiàn)智能化。他們的這種看法是正確的,因?yàn)檫B接的設(shè)備會(huì)產(chǎn)生讓你無(wú)法控制的海量數(shù)據(jù)。另一方面,邊緣計(jì)算提供了本地決策能力和對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的更多控制。”

作者:Paul Heltzel為作家兼編輯,曾就職于Discovery News、國(guó)家地理、美國(guó)國(guó)家公共電臺(tái)和PC World雜志等多家知名媒體。

編譯:陳琳華

原文網(wǎng)址:https://www.cio.com/article/3254744/technologies-that-will-disrupt-business.html?nsdr=true

THEEND

最新評(píng)論(評(píng)論僅代表用戶(hù)觀點(diǎn))

更多
暫無(wú)評(píng)論