今天，整個產業的企業都面臨著巨大的挑戰，以確保它們在充滿挑戰的工作環境和不可預測的經濟格局中蓬勃發展。數位技術將繼續對業務營運、品牌、人才和客戶獲取以及收入成長至關重要。
2022年的重點是企業在數位經濟中取得成功並管理全球經濟不穩定和供需限制所需的技能。為了應對下一階段的挑戰，組織應採用必要的工具和策略，以防範持續的不確定性和不穩定性。
我認為2023年將有多種趨勢延續這一模式，以下是我認為將更加關注的趨勢，這些趨勢將幫助組織更快、更有效地交付價值。
隨著應用人工智慧(AI)和機器學習(ML)支援的服務的採用增加，企業將專注於使這些服務成為主流。我預計，2023年將更加關注人工智慧服務的可操作性，以符合安全和風險管理實踐。預計，由於經濟放緩，在人工智慧實踐上投入巨資的組織將看到最終用戶的消費模式發生變化。建構具有彈性的ML方法，如強化學習，將是成功的關鍵。人工智慧實踐加上強而有力的安全措施將是防止有害決定的關鍵。隨著資料集的持續成長，企業將需要簡化和自動化其資料完整性和治理，以防止資料外洩。對資料庫的靜態程式碼分析和動態漏洞評估應致力於組織的人工智慧開發生命週期。反映了現在正在成為主流的安全軟體供應鏈。
透過切換到資料網格方法，企業可以安全地提供其AI和機器學習模型所需的資料。這抵消了提取、轉換和加載（ETL）模型以及過去在推動資料洞察方面的繁重管理流程。這項變更使智慧能夠滿足資料生成的來源，從而允許流資料。資料網格方法改變了客戶體驗和個人化背後的動態。這種採用加快了在所需的精確時間提供增強的目標產品和服務的能力。為了使智慧對結果產生顯著的可量化影響，必須將其整合到數位體驗、流程自動化和合作夥伴體驗中。總體而言，由於以營運、即時和邊緣用例為中心的專案和計劃，資料網格活動將進一步深入業務和應用程式開發。
為了因應雲端運算的快速發展，各組織正在與服務供應商合作，以收緊他們的FinOps策略。預測顯示，2023年雲端支出將達6,000億美元。由人工智慧和雲端分析支援的數位技術使企業能夠實現工作負載效率和永續性。採用混合工作方式鼓勵企業減少碳足跡，創造生態友善供應鏈，並促進道德採購和技術利用。
許多商業領袖發現很難解釋他們的技術投資的可衡量價值。這些指標必須在技術和業務成果之間建立清晰的「視線」。
對執行利害關係人來說，衡量和報告成功的方式常常是不吸引人的。由於供應鏈瓶頸、社會經濟不確定性、疫情後的復甦和製造業，CIO的目標發生了變化。到2023年，製造商可能會認為這是個壞消息。另外，這種趨勢為企業提供了一個開發全新收入流的機會。預計未來10年對新數位工具、新商業模式和收入來源的投資將對製造業企業有利。供應鏈透明度的提高和可獲取的新數據池可能有助於向新行業過渡。這些新技術利用分析師的大量資訊資源，提供橫跨製造業、B2B和服務部門的頂級見解。
明年，企業和中階市場企業對現代應用或超級應用的採用將會增加。這些應用程式將與雲端平台提供者深度集成，使其具有可擴展性和可擴展性。子應用程式將建立在超級應用程式之上，並將根據需要採用。子應用程式可以在支付平台或訊息平台上運行，以方便消費。也可以採用第三方集成，使其成為一種市場風格的消費。市場正在朝著貫穿整個生命週期的標準發展，這取決於行業代表是否採用這些框架來防止進一步的分裂。
總的來說，對這些趨勢的投資將提高2022年計畫的投資報酬率，為實現組織內部更具策略性的目標創造下一步。透過人才滿意度增加的價值，以及可證明的永續性行為，將與客戶產生強烈共鳴，反過來，客戶將成為組織的回頭客。在科技領域內持續的社會傾聽將是未來幾個月成功引導投資產生影響的關鍵。
以上是2023年推動成長的五個關鍵數位趨勢的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
