人们很容易对冲击市场的新技术变得麻木，每一种技术都有自己改变（更常见的是“彻底改变”）商业世界的承诺。 但我们对一些更有意义的技术趋势的分析提出了一个令人信服的案例，表明一些重大事情正在发生。
这些技术趋势总体上正在加速定义数字时代的主要特征：粒度、速度和规模。 但正是这些变化（计算能力、带宽和分析复杂程度）的巨大程度，为新的创新、业务和商业模式打开了大门。
例如，云和 5G 的出现呈指数级提高了计算能力和网络速度，从而实现了更大的创新。 增强现实和虚拟现实元宇宙的发展为通过数字孪生和沉浸式学习等方式进行虚拟研发打开了大门。 人工智能、机器学习和软件 2.0（机器编写代码）的进步带来了一系列新服务和产品，从自动驾驶汽车到互联家庭，触手可及。
人们在识别技术趋势上花费了大量的精力，但对这些变化的影响却很少关注。 为了帮助了解管理层需要如何适应未来三到五年的这些技术趋势，我们就此主题与企业领导者和领先思想家进行了交谈。 我们并不是在寻找预测；而是在寻找预测。 我们想要探索现实的场景、它们的影响，以及高级管理人员可以做些什么来做好准备。
讨论指出了一些广泛的、相互关联的变化，例如技术的急剧增长的力量如何对组织施加离心力，将创新推动到公司边缘的专家网络； 这些创新的步伐和扩散如何要求围绕在需要时部署的技能构建持续学习的全新方法； 这些民主化力量如何意味着 IT 不再充当技术部署和运营的集中控制者，而是需要成为主要推动者和影响者； 以及这些新技术如何创建更多有关客户的数据和接触点，这正在重塑信任的界限，并要求对公司的安全责任有更广泛的了解。
1. 边缘创新
关键技术趋势
我们估计 70% 的公司将采用混合或多云管理技术、工具和流程。2 同时，5G 将提供比 4G LTE 网络当前速度快十倍左右的网络速度，3 的速度将达到预期 速度提高了 100 倍，延迟提高了 40 倍。4 到 2024 年，超过 50% 的用户触摸将通过人工智能驱动的语音、书面文字或计算机视觉算法得到增强，5 而全球数据创建预计将 到 2025 年，数据量将从 2020 年的 64.2 ZB 增长到 180 ZB 以上。6 到 2030 年，低代码开发平台市场的复合年增长率 (CAGR) 预计约为 30%。7
转变：创新围绕组织漏洞边缘的专家个人网络发展，并得到扩大整个企业效益的能力的支持。
这些技术有望获得几乎无限的计算能力和海量数据集，并以低成本实现带宽的巨大飞跃，从而使快速测试、启动和扩展创新变得更便宜、更容易。 由此带来的创新加速意味着企业可以预期更多来源会带来更多颠覆。 集中的战略和创新职能无法指望自己跟上步伐。 公司将需要更多地参与组织外部的网络，以发现、投资甚至获得有前途的机会。
拥有集中团队的企业风险投资 (VC) 基金一直在寻找并资助创新，但他们的业绩记录一直参差不齐，通常是因为这些团队缺乏必要的技能，而且距离各个业务部门不断变化的需求相距甚远。 。 相反，公司需要弄清楚如何利用他们的前线，特别是业务领域专家和技术专家，使他们能够实际上充当企业的风险投资部门。 这是因为编写代码和构建解决方案的人通常能够很好地融入其领域的强大外部网络，并且拥有评估新开发的专业知识。 例如，一家制药公司在基因表达等各个领域聘请了自己的专家研究人员，他们非常了解公司外部的该领域的领导者。
虽然公司需要为工程师建立和参与其网络提供激励和机会，但关键重点必须是授权团队，以便他们可以按照自己认为合适的方式使用分配的预算，例如，进行试验和失败而不受惩罚（在 边界）并决定实现其目标的技术（在规定的指导方针内）。
未来的 IT 组织可以在建立扩展能力方面发挥重要作用，使创新为业务服务，而这在传统上是一个挑战。 快速工作的个人开发人员或小型团队往往不会自然地考虑如何扩展应用程序。 随着组织中的非技术用户使用低代码/无代码 (LC/NC) 应用程序通过点击或下拉菜单界面来设计和构建程序，这个问题可能会加剧。
一家制药公司将这一想法牢记在心，当事实证明非标准想法比公司已经在做的事情更好时，为当地业务部门提供灵活性，以运行非标准想法。 作为灵活性的回报，业务部门必须致力于帮助组织的其他部门使用新想法，并且 IT 部门将其构建到公司的标准中。
例如，在考虑这种扩展功能如何发挥作用时，公司可以指派高级开发人员通过重构代码来“产品化”应用程序，以便它们可以扩展。 IT 领导层可以提供工具和平台、易于访问的可重用代码库以及灵活的基于标准的架构，以便更轻松地将创新扩展到整个企业。
2. 持续学习的文化
关键技术趋势
人工智能、机器学习、机器人技术和其他技术的进步使变革的步伐加快了十倍。 到 2025 年，我们预计将有 500 亿台设备连接到工业物联网 (IIoT)，而 70% 的制造商预计将定期使用数字孪生（到 2022 年）。8 约 70% 的新应用将使用 LC /NC 技术到 2025 年，将高于 2020 年的不到 25%。9 到 2024 年，全球元宇宙收入机会可能会接近 8000 亿美元，而 2020 年约为 5000 亿美元。10 技术创新的激增意味着我们预计在未来十年将取得更多进展 据企业家兼未来学家 Peter Diamandis 称，这个数字比过去 100 年的总和还多。
转变：技术素养成为每个角色的核心，要求学习是持续的，并建立在需要时部署的个人技能水平上。
随着技术的步伐和扩散将创新推向组织的边缘，企业需要准备好整合来自一线的最有前途的选择。 这将创造巨大的机会，但仅限于那些通过永久学习文化开发真正技术智能的公司。 这项工作的基石包括培训各级人员，从使用易于使用的 LC/NC 工具或在 Metaverse 等全新环境中工作的“公民开发人员”，到全栈开发人员和工程师，他们将需要 不断发展他们的技能以跟上不断变化的技术。 我们已经看到过这样的情况：训练有素的员工使用 LC/NC 生产出次优产品。
虽然基础学习总是需要更正式的途径，但我们预计从定期教学课程向持续学习的转变将加速，从而可以在整个组织中提供不同的技术技能。 在实践中，这意味着将员工发展围绕交付技能进行。 这需要将一项能力分解为最小的复合技能集。 例如，一家大型科技公司为其正在评估的 1,200 项技术技能创建了 146,000 个技能数据点。
关键点是，这些技能“片段”（例如特定谈判策略的代码块或视频）需要集成到工作流程中，以便在需要时交付。 这可能被称为“LearnOps”方法，其中学习被内置到操作中。 这种整合心态是在 Netflix 建立的，数据科学家直接与产品经理、工程团队和其他业务部门合作，设计、执行实验并从实验中学习。 12
与部署学习能力一样重要的是，通过使持续学习成为可预期的且容易进行的方式来建立学习文化。 顶级工程师的学习方式具有启发性。 这是一个高度意识到需要保持最新技能的社区。 他们有分享代码的根深蒂固的习惯，并且倾向于可以学习的项目。 例如，使用开源的优势之一是不断更新和审查代码的内置社区。 本着同样的精神，我们看到公司预算额外的时间，让人们在构建产品时尝试新工具或技术。 其他公司正在为“学习缓冲”制定预算，以便团队可以从产品开发中的挫折中学习。
Netflix 将广泛、开放和深思熟虑的信息共享作为核心价值，将 Netflix 实验平台构建为内部产品，充当未来团队重复使用的解决方案存储库。 它有一个产品经理和创新路线图，目标是使实验成为产品生命周期的简单且集成的一部分。
为了支持这种持续学习和实验，公司需要接受错误。 艺术在于限制潜在的代价高昂的错误的影响，例如客户数据的丢失或滥用。 IT 需要构建协议、激励措施和系统来鼓励良好行为并减少不良行为。 许多公司开始采用自动化测试等实践，以从一开始就防止错误发生； 创建错误不会影响其他应用程序或系统的空间，例如云环境中的隔离区； 并建立弹性协议。
