5 社の戦略的テクノロジーのトップトレンド

今年のトップの戦略的テクノロジー トレンドを追跡することは、CIO や IT リーダーが責任あるイノベーションで未来を形作るのに役立ちます。

責任あるイノベーションで未来を形作るための 2025 年の戦略的テクノロジー トレンドを確認しましょう
今年のトップ 10 の戦略的テクノロジ トレンドを選択するにあたり、ガートナーのアナリストは、AI の必須事項とリスク、コンピューティングの新たなフロンティア、人間とマシンの相乗効果という 3 つのテーマに沿ってそれらを整理しました。

テーマ 1: AI の必須事項とリスクにより、組織は自らを守る必要があります
トレンド 1: エージェント型 AI: 自律型 AI は、ユーザーが設定した目標を達成するために計画を立て、行動を起こすことができます。

ビジネス上の利点: 人間や従来のアプリケーションの作業を支援、軽減、強化するためのエージェントの仮想労働力。

課題: プロバイダーとユーザーの意図を確実に一致させるために、堅牢なガードレールが必要です。

トレンド 2: AI ガバナンス プラットフォーム: テクノロジー ソリューションにより、組織は AI システムの法的、倫理的、運用上のパフォーマンスを管理できます。

ビジネス上のメリット: AI の責任ある使用を保証するポリシーを作成、管理、施行し、AI システムの仕組みを説明し、ライフサイクル管理をモデル化し、信頼と説明責任を構築するための透明性を提供します。

課題: AI ガイドラインは地域や業界によって異なるため、一貫した慣行を確立することが困難です。

トレンド 3: 偽情報セキュリティ: 信頼を体系的に識別することを目的とした新興テクノロジー カテゴリ。

ビジネス上の利点: ID 検証の管理を強化することで不正行為を減少させます。継続的なリスクスコアリング、コンテキスト認識、継続的な適応信頼モデルを通じてアカウント乗っ取りを防止します。有害な言説を特定することでブランドの評判を守ります。

課題: 継続的に更新され、多層化された適応学習、チーム アプローチが必要です。

テーマ 2: コンピューティングの新たなフロンティアにより、組織はコンピューティングの方法を再考する必要があります
トレンド 4: ポスト量子暗号 (PQC): 量子コンピューティング (QC) 復号リスクに強いデータ保護。

ビジネス上の利点: 量子コンピューティングの出現に伴うセキュリティ リスクからデータを保護します。

課題: PQC アルゴリズムは、既存の非対称アルゴリズムをそのまま置き換えるものではありません。現在のアプリケーションにはパフォーマンスの問題がある可能性があり、テストが必要であり、書き直す必要がある可能性があります。

トレンド 5: アンビエントの目に見えないインテリジェンス: 環境に目立たないように統合され、より自然で直感的なエクスペリエンスを可能にするテクノロジー

ビジネス上の利点: アイテムの低コストでリアルタイムの追跡と検知が可能になり、可視性と効率が向上します。偽造不可能な来歴と、オブジェクトがアイデンティティ、歴史、特性を報告する新しい方法の可能性。

課題: プロバイダーはプライバシーの問題に対処し、一部の種類のデータ使用について同意を得る必要があります。ユーザーはプライバシーを保護するためにタグを無効にすることを選択できます。

トレンド 6: エネルギー効率の高いコンピューティング: より効率的なアーキテクチャ、コード、アルゴリズムを通じて持続可能性を高めるアプローチ。効率のために最適化されたハードウェア。システムを稼働させるための再生可能エネルギーの使用。

ビジネス上の利点: 二酸化炭素排出量を削減することで持続可能性を向上させるための法的、商業的、社会的圧力に対処します。

課題: 新しいハードウェア、クラウド サービス、スキル、ツール、アルゴリズム、アプリケーションが必要になります。新しいコンピューティング プラットフォームへの移行は複雑で費用がかかります。グリーンエネルギー需要の増加に伴い、エネルギー価格は短期的に上昇する可能性があります。

トレンド 7: ハイブリッド コンピューティング: さまざまなコンピューティング、ストレージ、ネットワーク メカニズムを組み合わせて、計算上の問題を解決します。

ビジネス上のメリット: 高効率、高速、革新的なイノベーション環境。現在の技術的限界を超えてパフォーマンスを発揮する AI。より高いレベルの自動化によって推進される自律型ビジネス。人間の能力を拡張し、大規模なリアルタイムのパーソナライゼーションと人体のコンピューティング プラットフォームとしての使用を可能にします。

課題: 初期段階にある非常に複雑なテクノロジーには専門的なスキルが必要です。自律モジュールのシステムはセキュリティリスクをもたらします。実験的な技術と高いコストが必要です。オーケストレーションと統合が必要です。

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