Gartner 正在分享其对未来几年企业客户应关注的热门技术的年度展望。人工智能、安全、节能计算、机器人技术和虚拟计算交互是该研究公司的十大战略技术趋势之一，这些趋势在奥兰多举行的 Gartner 年度 IT 研讨会/XPO 上公布。
Gartner杰出副总裁分析师吉恩-阿尔瓦雷斯（Gene Alvarez）表示，首先，Gartner预计 “代理型人工智能”（agentic AI）将激增。“代理型人工智能 ”是指使用人工智能技术完成任务和实现目标的智能软件实体。
据 Gartner 预测，到 2028 年，至少 15%的日常工作决策将通过代理人工智能自主完成，而 2024 年这一比例仅为 0%。代理人工智能将被纳入人工智能助手，并内置到软件、SaaS 平台、物联网设备和机器人中。Gartner 表示，许多初创企业已经将自己作为人工智能代理构建平台进行营销，超大规模企业正在将代理人工智能添加到其人工智能助手中。
阿尔瓦雷斯表示，代理人工智能为虚拟劳动力带来了希望，它可以卸载和增强人类的工作。这项技术的目标驱动能力将提供适应性更强的软件系统，可以完成各种各样的任务，Alvarez 表示，代理人工智能有可能实现首席信息官们提高整个组织生产率的愿望。
“人工智能中的智能代理将通过更快的数据分析和预测智能，改变决策制定，提高组织的态势感知能力。Gartner技术服务提供商部门高级主任分析师汤姆-科肖（Tom Coshow）在Gartner关于人工智能中的智能代理的报告中写道："当你在睡觉时，代理型人工智能可以查看公司的五个系统，分析比你多得多的数据，并决定必要的行动。
阿尔瓦雷斯表示，人工智能治理平台是Gartner不断发展的人工智能信任、风险和安全管理（TRiSM）框架的一部分，使企业能够管理其人工智能系统的法律、道德和运营性能。这些解决方案可用于创建、管理和执行负责任的人工智能使用政策，解释人工智能系统如何工作，并提供透明度以建立信任和问责制。
人工智能治理平台的好处之一是有机会避免与人工智能相关的道德事件。据 Gartner 预测，到 2028 年，实施全面人工智能治理平台的组织与未实施此类系统的组织相比，遭遇的人工智能相关道德事件将减少 40%。
Gartner在报告中指出，人工智能治理平台使组织能够管理和监督人工智能在法律、道德和运营方面的表现，利用实践和技术工具的结合来监控稳健性、透明度、公平性、问责制和风险合规性，从而促进负责任的人工智能。
Gartner 的第三个热门话题也与人工智能有关：虚假信息安全。根据Gartner的定义，它是一种新兴的技术类别，能够系统地辨别信任，旨在提供确保完整性、评估真实性、防止冒名顶替和跟踪有害信息传播的方法系统。
“人工智能和机器学习工具的广泛可用性和先进性被用于邪恶目的，预计将增加针对企业的虚假信息事件的数量。如果任其发展，虚假信息可能会对任何组织造成重大而持久的损害，"Alvarez 表示。
据 Gartner 预测，到 2028 年，50% 的企业将开始采用专为解决虚假信息安全用例而设计的产品、服务或功能，而目前这一比例还不到 5%。
Gartner 预测，到 2029 年，量子计算的进步将使大多数传统非对称加密技术无法安全使用。这凸显了后量子加密技术的重要性，它能提供抵御量子计算解密风险的数据保护。
非对称加密技术几乎应用于所有软件、全球数十亿台设备和大部分互联网通信。Gartner 在最近的一份报告中写道，“先收获，后解密 ”的攻击可能已经存在。
“为了抵御来自经典计算机和量子计算机的攻击，企业必须过渡到后量子加密技术（PQC）。但这并不是一个简单的转变。这比为千年虫做准备需要做更多的工作，失败可能会带来危险的后果。此外，许多企业还没有为这一转变做好计划或预算，"Gartner 公司副总裁分析师 Mark Horvath 说。
采用后量子加密技术所面临的挑战之一是没有简单的替代选择。“目前的加密算法没有可替代的方案。这就需要发现、分类和重新实施，"Horvath 说。
“要应对这些挑战并顺利过渡到新算法，首先要制定有关算法替代、数据保留以及交换或修改现有加密技术的机制的政策。基于政策的计划将减少混乱和任意选择，并提高可管理性。
“阿尔瓦雷斯表示："随着过去几年量子计算的发展，预计目前广泛使用的几种传统加密技术将被终结。“要转换加密方法并非易事，因此企业必须有更长的准备时间，才能为任何敏感或机密信息提供强有力的保护。”
混合计算出现在 Gartner 的榜单上。这种计算形式--Gartner将其定义为结合计算、存储和网络机制来解决复杂计算问题的系统--有助于人工智能等技术超越当前的技术极限。
阿尔瓦雷斯表示，新的计算模式不断涌现，包括CPU、GPU、边缘计算、特定应用集成电路、神经形态和量子系统。他说，混合计算将被用于创建高效、变革性的创新环境，其性能比传统环境更有效。
Gartner认为，高能效计算将继续成为热门话题。Alvarez表示，IT对可持续发展的影响是多方面的，而在2024年，大多数IT组织的首要考虑因素是碳足迹。
Alvarez表示，人工智能培训、模拟、优化和媒体渲染等计算密集型应用可能是企业碳足迹的最大贡献者，因为它们消耗的能源最多。
Gartner报告称，高能效或绿色计算包括渐进式策略，如采用更环保的能源或改用更高效的硬件，以及通过新技术实现的长期战略。
目前常见的绿色计算技术包括利用运行能耗更低的应用架构、代码和算法，采用更高效的新型硬件，以及使用更环保的电源。Gartner 表示，未来将出现更先进的技术，包括目前仍处于研究阶段的新型计算平台。
阿尔瓦雷斯表示，预计从2020年代末开始，将出现一些新的计算技术，如光学、神经形态和新型加速器，用于人工智能和优化等特殊目的任务，这些技术将大大降低能耗。
Gartner公司称，环境隐形智能是指广泛使用小型、低成本的标签和传感器来跟踪各种物体和环境的位置和状态。
据Gartner公司称，到2027年，环境隐形智能的早期实例将侧重于解决直接问题，如零售库存检查或易腐货物物流，通过实现低成本、实时跟踪和感知物品来提高可见性和效率。
空间计算利用增强现实和虚拟现实等技术，以数字方式增强物理世界。通过简化工作流程和加强协作，空间计算的使用将在未来五到七年内提高组织的效率。据 Gartner 预测，到 2033 年，空间计算将从 2023 年的 1 100 亿美元增长到 1.7 万亿美元。
这些系统可以完成多项任务，正在取代为重复执行单一任务而定制的特定任务机器人。多功能机器人的设计目的是在与人类共存的世界中运行，这将有助于快速部署和轻松扩展。Gartner 预测，到 2030 年，80% 的人类将每天与智能机器人打交道，而现在这一比例还不到 10%。
这项技术利用读取和解码大脑活动的技术提高人类的认知能力。它通过使用单向脑机接口或双向脑机接口（BBMI）来读取人的大脑。这类技术在三个主要领域具有巨大潜力：人类技能提升、下一代营销和绩效。神经增强技术将提高认知能力，使品牌能够了解消费者的想法和感受，并增强人类神经能力以优化结果。据 Gartner 预测，到 2030 年，随着人工智能在工作场所的兴起，30% 的知识工作者将通过 BBMIs 等技术得到提升，并依赖这些技术保持相关性，而 2024 年这一比例还不到 1%。
