2024技术趋势：未来是怎样的？

人工智能

人工智能和ML在2023年无处不在，这是有充分理由的。 事实证明，ChatGPT是一个令人难以置信的工具，大众可以轻松访问。 但多模式生成型人工智能在B2B领域意味着什么？ 从“能”和“可能”转变为“是的”似乎是迈进了一大步。

Jethro Borsje, 首席生态系统官: “我预计人工智能在2024年的成功主要来自于非常离散的、特定领域的应用，而不是通用的LLM. 有了像ChatGPT这样的工具，让我们思考一下它们可以为业务用户带来什么，而不是专注于消费者应用程序。”

Subba Rao, 总监, 制造业云: “在制造业，生成型人工智能的民主化将是巨大的. 生成型人工智能有助于连接不同的来源，将其数字化，然后应用大型语言模型为业务用户抽象复杂性。 2024年，早期的证明、经验教训和真正的障碍将开始浮出水面。 这有助于平台供应商（如Mendix）确定应用生成人工智能的真正ROI，同时抽象数据复杂性以简化应用程序开发。”

Gordon Van Huizen, 高级战略副总裁: “2024年将是通过人工智能实现企业创新浪潮的一年。 整个2023年，企业从调查转向试点和试验。 并不是每个人都看到他们的收益率上升，但在2024年将会把好的想法转化为正确的想法，然后付诸实施. 接受融合团队和业务IT协作等概念的组织将最适合快速地从想法大规模转移到生产。 我想说，观望的做法实际上比现在进行投资风险更大。 企业需要行动起来。”

Hans de Visser, 首席产品官: “组织将开始回答一些关于人工智能的真实问题。 GenAI和AI将如何影响他们的工作方式？ 他们的业务模式？ 他们的操作模式？ 有一些组织将事情安排到位，但没有人完全弄清楚用例。 每个人都感兴趣，我认为低代码将有助于实现想法。 低代码通过添加抽象和自动化，一直有助于扩展开发能力。 人工智能在这方面提供了更多帮助，因此开发人员可以专注于增值。 在高代码中解释人工智能是一个巨大的挑战。 但是，当你把它融入低代码提供的可视化语言中时，它就会变得更容易理解。”

数据科学与民主化

随着世界变得越来越智能和复杂，大多数组织都在生成越来越多关于客户、流程、员工等的数据。 但越多并不意味着越好。 如果没有适当的结构和集成，所有这些关键数据都可能毫无意义。 组织需要对其数据战略进行规划和投资，以使其具有意义

Tim Srock, 首席执行官: “我们已经处于一个数据密集的领域，今年将开始看到许多部分汇集在一起：分析、人工智能、任务自动化，以及通过自然语言处理等方式实现的民主化。 如果没有适当的数据，这些事情都不起作用。 真正掌握数据和数据科学的企业将更好地准备好让数据、应用程序开发和人工智能的三角关系发挥作用。 真正掌握数据和数据科学的企业将更好地准备好让数据、应用程序开发和人工智能的三角关系发挥作用。”

Subba Rao:“在工业背景下，我们将看到数据变得更加重要。数据驱动的思维方式、为业务技术人员抽象复杂性的数据策略、共同的平台、合作伙伴的生态系统——这些都是帮助在整个业务中共同创新和共同创建专门构建的软件解决方案所需的工具。”

Hans de Visser: “数据科学家和应用程序开发之间将出现趋同。这一切都是关于将数据转化为行动，转化为见解，而这些见解通常与应用程序密切相关。”

平台整合

公司的SaaS应用程序平均使用数量从2020年的80个上升到2022年的130个。 随着企业寻求解决越来越多的用例，平台过载和数据碎片化的可能性也存在。 这种超负荷可能会导致创新的衰落，因此企业在方法上需要深思熟虑。

Sheryl Koenigsberg, 副总裁，全球产品市场部: “这一年，首席信息官们 ‘Marie Kondo’ （整理）他们的技术前景。 还记得那个趋势吗，人们会翻遍自己的家和壁橱，丢弃那些“不再为他们服务”的东西？ 今年，IT组织厌倦了多年来为解决点问题而拼凑过渡工具和紧急投资，最终将处理好他们的技术混乱。 由于技术债务占用了专家高达40%的时间，技术的激增导致了昂贵而复杂的投资组合，首席信息官们将真正评估平台和功能，并谨慎地清理和淘汰那些不再解决其最紧迫问题的平台和功能。 相反，他们将专注于通用平台，这些平台提供广泛的功能，并可供具有广泛技术敏锐性的人访问。”

Nick Ford, 首席发展官: “许多企业都希望通过非常具体的平台和解决方案来解决特定的问题。 但是，当你想构建在这些生态系统之外运行的复杂系统时，这些解决方案无法相互通信或共享组件。2024年，更多的组织将选择“平台中的平台” ，以便较小的解决方案可以加入。 更容易维护和迭代，更容易创新，更清晰的成功之路。”

Jethro Borsje: “我认为可组合性是组织如何看待自己以及如何使用软件数字化流程的一部分。 其中一部分是发展他们的生态系统，以利用第三方的特定能力，而不必自己拥有一切。 这使他们的组织更加敏捷，并提高了应对变化的能力。”

IT 治理和安全

治理和安全是关键 这没有争议，但它们是各种样式和规模的企业不断争论的话题。 对于那些可以使治理更容易、更敏捷的平台和企业来说，机会是存在的。

Sakshi Dhakad, 高级产品经理：“企业希望根据其风险敞口更好地管理数字混乱。 客户的需求范围从丰富的数字景观可视性到检测异常和优化成本的智能工具。 缺乏基本的治理能力已经成为市场上的一个障碍。 企业采取的治理方法越具有可塑性、自动化和智能化，他们所能期望的回报就越多。 例如，使用基于策略的自动化来左移，减少操作负载，并确保软件质量。 另一个例子是使用自适应形式的治理护栏，这样它们就可以根据业务需求和平台中的持续学习进行调整，而不必编排大规模的变革管理计划。 与高代码相比，像Mendix这样的低代码平台嵌入了基本内容，并提供了简化的抽象来管理环境。 随着治理变得更加重要，这一点在2024年将变得更加明显。”

Hans de Visser: “你可以看到一股由数据科学家在通常结构之外进行开发的影子IT浪潮。这些才华横溢、富有创造力的人正在构建缺乏治理的解决方案，因为他们所处的领域是企业IT并不总是触及的领域。想想这些数据科学产出的风险：员工流动、安全和合规性。随着这一趋势的增长数据科学家能够在完全治理和透明的情况下处理企业数据，以及用于严肃应用程序开发的所有工具和机制。”