Gartner 最近公布了 2016 年及之后數(shù)年的十大戰(zhàn)略預(yù)測(cè)。
Gartner 認(rèn)為，2016 年是數(shù)字化的時(shí)代，在算法和機(jī)器人驅(qū)動(dòng)的世界里，我們必須重新定義人和機(jī)器人的關(guān)系。
Gartner 副總裁 Daryl Plummer 做了主題發(fā)言，他說未來是 “robo”的趨勢(shì)。企業(yè)和消費(fèi)者正在擁抱技術(shù)進(jìn)步，這推動(dòng)了人工智能革命。
這份報(bào)告超出了純技術(shù)的概念范疇，深入到更加現(xiàn)實(shí)的問題：在未來的數(shù)字化世界中，人類的生活會(huì)有怎樣的顛覆？
這主要有三種趨勢(shì)，包括：
1、機(jī)器和人的關(guān)系
2、智能設(shè)備與工作環(huán)境
3、Nexus of Forces 的演變。
�。∟exus of Forces 是 Gartner 提出的概念，把 social、mobile、cloud、information 重新組合起來，提供新形式的服務(wù)。）
40% X 智能坐席
2020 年，智能坐席能滿足 40% 的客服需求
作為虛擬個(gè)人助理（VPAs）的一種，智能坐席會(huì)監(jiān)測(cè)到用戶內(nèi)容和行為，并且連接到云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)上下文和用戶特性建立數(shù)據(jù)模型。在這些數(shù)據(jù)和模型的幫助下，虛擬個(gè)人助理能夠預(yù)測(cè)用戶需求，建立信任，并且自動(dòng)滿足需求。
2020年智能化座席將取代傳統(tǒng)人工座席40%。我們需重新審視未來呼叫中心發(fā)展策略。勞力密集型轉(zhuǎn)向智能化自助式，語(yǔ)音應(yīng)答不再是主流選擇，個(gè)人知識(shí)技能的要求逐步提高，呼叫中心不再是吸納龐大大學(xué)畢業(yè)生的頭一站和跳板，云包、眾包、外包、內(nèi)包、非外包的服務(wù)模式齊頭并進(jìn)。你準(zhǔn)備好了嗎?
20% X 內(nèi)容
2018 年，20% 的商業(yè)內(nèi)容創(chuàng)作由機(jī)器執(zhí)筆
在內(nèi)容創(chuàng)作方面，機(jī)器逐漸擁有收集信息和書寫內(nèi)容的能力，這會(huì)促成內(nèi)容創(chuàng)造者從人轉(zhuǎn)變到機(jī)器。在新工具的幫助下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)和分析信息會(huì)變成我們能夠理解的自然語(yǔ)言，像股東報(bào)告、法律文件、市場(chǎng)報(bào)告、新聞稿、文章和白皮書等，自動(dòng)書寫很可能會(huì)替代人工。
60 億 X 智能設(shè)備
2018 年，60 億的智能設(shè)備需要連接支持
在數(shù)字業(yè)務(wù)時(shí)代，物理實(shí)體和數(shù)字之間的界限會(huì)越來越模糊。對(duì)于企業(yè)來說，需要把智能設(shè)備作為客戶服務(wù)的一部分，并且對(duì)此要有理所應(yīng)當(dāng)?shù)男膽B(tài)。這會(huì)催生新的機(jī)器需求，它們會(huì)專門開發(fā)出來，滿足機(jī)器彼此之間的溝通。這和傳統(tǒng)非常不同，從針對(duì)人的客戶服務(wù)，轉(zhuǎn)變成針對(duì)智能設(shè)備的客戶服務(wù)。這類產(chǎn)業(yè)在未來會(huì)得到非常大的發(fā)展，用創(chuàng)新的方式提高企業(yè)效率。
5% X 交易
2020 年，自動(dòng)交易會(huì)占到總額的 5%
即便是現(xiàn)在，算法驅(qū)動(dòng)的交易已經(jīng)參與到我們的經(jīng)濟(jì)中。然而它們并不是全自動(dòng)的，這些交易依然被束縛在人類控制的機(jī)器集群中，在我們的企業(yè)、法律、經(jīng)濟(jì)和信托的規(guī)則下。
而新的自動(dòng)交易會(huì)自己定義權(quán)重，并以此作為新經(jīng)濟(jì)范式的基礎(chǔ)。Gartner 把它稱之為 Programmable Economy，這會(huì)給現(xiàn)存經(jīng)濟(jì)帶來巨大的變革。我們未來看到的算法，會(huì)以透明和開源代碼的方式，在區(qū)塊鏈（Block Chain）中自由設(shè)定，并且在銀行、保險(xiǎn)、市場(chǎng)、交易以及各種類型的金融工具中使用。
300 萬 X 員工
2018 年，超過 300 萬的員工要向機(jī)器人老板匯報(bào)
在很多領(lǐng)域，機(jī)器人老板會(huì)取代人類做出決定。管理的職責(zé)逐漸變成精確計(jì)算員工的工作表現(xiàn)，這些表現(xiàn)直接和產(chǎn)出、顧客滿意度掛鉤。這種測(cè)量由機(jī)器人來做會(huì)更加高效，他們也會(huì)逐漸學(xué)習(xí)做出人事決策和管理激勵(lì)。
20% X 智能建筑
2018 年，20% 的智能建筑可能會(huì)遭受數(shù)字攻擊
智能建筑在安全措施方面的不足，讓它容易遭到攻擊。黑客可以改變數(shù)字標(biāo)牌信息，或者把整個(gè)建筑物的燈光滅掉。這雖然不是恐怖威脅，但也會(huì)造成很大的滋擾。數(shù)字攻擊的后果也因目標(biāo)不同而有所差異（想象一下醫(yī)院被攻擊吧）。所以智能建筑不能以“建筑”來單純考慮，而必須看作整體安全的一部分。產(chǎn)品必須建立保護(hù)措施，并和安全監(jiān)控、管理系統(tǒng)掛鉤。
50% X 快速增長(zhǎng)的公司
2018 年，在增長(zhǎng)最快的公司中，50% 的公司員工數(shù)比機(jī)器人少
創(chuàng)業(yè)公司會(huì)最快使用智能機(jī)器的技術(shù)。相比人力勞動(dòng)需要招聘、訓(xùn)練等繁瑣的付出，智能機(jī)器在速度、成本、生產(chǎn)率、規(guī)�；吞囟ㄈ蝿�(wù)上都有巨大的優(yōu)勢(shì)，例如說自動(dòng)化超市和無人機(jī)監(jiān)控的安保公司。而現(xiàn)在的成熟公司，它們擁有大量的傳統(tǒng)技術(shù)和工藝，反而不一定是先行者。但這些公司中的精明者會(huì)選擇追隨戰(zhàn)略，因?yàn)樗鼈儠?huì)很快認(rèn)識(shí)到智能設(shè)備在速度和成本上的競(jìng)爭(zhēng)力。
Last Mile X 跨屏服務(wù)
2018 年，客戶數(shù)字助理會(huì)通過臉部和語(yǔ)音識(shí)別出個(gè)人
客戶數(shù)字助理的 Last Mile（最后一公里）會(huì)是：客戶數(shù)字助理能跨頻道提供服務(wù)，而且能模仿人類的對(duì)話。客戶數(shù)字助理能夠聽，說，感知?dú)v史，理解短文本、時(shí)間和音調(diào)，并且能夠在不同的時(shí)間和地點(diǎn)，繼續(xù)同一個(gè)談話�？蛻魰�(huì)愿意采用這種服務(wù)，在大量的信息中進(jìn)行選擇和購(gòu)買決策。
200 萬 X 可穿戴設(shè)備
2018 年，200 萬員工的就業(yè)條件是：佩戴可穿戴設(shè)備
在一些對(duì)健康和身體有極高要求的工種，雇主會(huì)要求員工佩戴可穿戴設(shè)備。緊急救援人員，例如警察、消防隊(duì)員和護(hù)理，有可能是其中的最大群體。對(duì)于他們來說，佩戴可穿戴設(shè)備主要是為了自己的安全，他們的心臟速率、呼吸、壓力水平都可以進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控，如果需要幫助也能很快獲得。除了緊急救援人員外，一些關(guān)鍵人物也會(huì)被要求佩戴，例如專業(yè)運(yùn)動(dòng)員、政治領(lǐng)袖、飛行員、產(chǎn)業(yè)工人和遠(yuǎn)程現(xiàn)場(chǎng)工作人員。
95% X 云安全事故
2020 年，95% 的云安全事故，都是客戶的原因
出于安全的考慮，很多公司避免使用公有云。然而，在所有使用云計(jì)算的企業(yè)中，只有很小部分的安全事故是云供應(yīng)商的責(zé)任。不過這并不意味著，企業(yè)在使用云的時(shí)候總是安全的。事實(shí)上，如果是新手使用云服務(wù)，在客戶端經(jīng)常會(huì)有安全漏洞。
到 2018 年左右，在超過 1000 個(gè)用戶的企業(yè)中，有 50% 會(huì)用到云端訪問安全措施，以管理和使用 SaaS 和其他公有云。雖然云端一般是安全的，但是安全的使用云端仍然需要開發(fā)者努力。
