跟上時代的步伐正在迅速成為一項艱巨的任務。同時，它對 IT 和業務成功也越來越重要。超過三分之二的 IT 領導者 (68%) 表示，在 COVID-19 大流行之后確定他們的公司需要的新興技術將是一項挑戰。

隨著 CIO 將注意力轉向支持未來的業務，企業正在積極采用新興技術（或現有技術的新應用）。然而，凱捷副總裁兼首席信息官雷迪表示，那些真正受到關注的企業需要幫助解決問題、提高效率和效力，或提供競爭優勢。

展望 2022 年及以后，負責為混合工作場所配備設備、實現更具彈性和靈活性的供應鏈以及繼續推動數字化轉型的 CIO 將共同關注幾項新功能。該集團數字、云和應用服務研究實踐負責人 Yugal Joshi 表示：“CIO 將不得不專注于這些技術的融合，而不是單一技術來推動數字化轉型?！?/p>

IT 領導者應該關注的 9 種技術趨勢

以下是一些將在 2022 年及以后在各行各業和企業中廣泛部署的新技術和能力。

（1)混合工作場所的支持工具

由于 COVID-19 大流行的持續影響和混合工作的持續實施，將出現更新更好的工具。在電氣和電子工程師協會 (IEEE) 調查中，幾乎所有技術領導者 (97%) 都同意，他們的團隊比以往任何時候都更密切地與人力資源領導者合作，以實施辦公室注冊、空間工作場所技術和應用程序以使用數據和分析、COVID-19 和健康協議、員工生產力、敬業度和心理健康。該集團的 Joshi 希望 CIO 評估和采用更多的增強和虛擬現實 (AR/VR) 工具和下一代協作套件。

(2)云計算簡化技術

Reddy 說：“隨著越來越多的工作負載轉移到云端，采用可移植性的技術，例如容器編排和云工作負載管理，將越來越多地出現在 CIO 的議程上。云計算編程技術支持多云采用和混合工作負載管理。這確保了可移植性并避免供應商鎖定。云計算工作負載管理解決方案有助于監控負載/性能，允許用戶關閉未使用的虛擬機或根據規則集動態啟動額外的虛擬機。

展望未來，IT 領導者將尋求云原生技術和平臺，以利用云計算的核心功能以更快的速度和更大的規模實現更大的創新。該研究公司預測，到 2025 年，云原生平臺將支持超過 95% 的新數字計劃（高于 2021 年的 30%）。

(3)云計算控制平臺

加速云采用與數字分布式勞動力和企業相結合it技術人員，為網絡攻擊創造了更多的攻擊面。因此，CIO 們正在重新思考如何在這種新常態下保護公司的業務運營。

的 Reddy 表示：“隨著新常態推動勞動力無國界化，CIO 重新思考企業網絡變得很重要，在這種新背景下，重新思考企業網絡是有意義的?！? 該公司已經接受了“互聯網即網絡”的概念，并計劃構建一個控制平臺，以提供基于角色的應用程序訪問。

Reddy 解釋說：“通過這樣做，我們將能夠顯著減少傳統企業網絡以及與訪問網絡相關的所有威脅。作為應用程序的一種流量控制，控制平面將提供企業云部署的管理和編排。。”

(4)智慧空間技術

“隨著私有 5G 的進一步發展，我希望客戶采用它來改變他們的業務運營。這將需要對更新的基礎設施和工程解決方案進行投資，”喬希說。

這將通過智能空間技術得到加強，這將促進制造工廠、零售商店和體育場館等智能物理空間的建設。IEEE 調查發現，82% 的受訪 IT 領導者認為，實施有利于可持續性、脫碳和能源??效率的智能建筑技術已成為一項重要優先事項。

(5)應用自動化

許多企業發現他們在 COVID-19 爆發期間將關鍵客戶應用程序數字化和自動化。他們現在需要做的是創建一個路線圖來自動化更多的業務流程，以提高效率和彈性。

企業越來越多地尋求機器人流程自動化 (RPA) 來完成任務。“RPA 工具正變得更容易實現基于可編程邏輯的重復活動或業務流程的自動化，”Reddy 說。首席信息官關注的一個人工智能趨勢是流程發現技術的成熟，它可以提供一種智能的方式來驅動 RPA 流程。

(6)協同數據平臺

在企業邊界之外共享數據以創建新見解的能力變得越來越重要。 執行副總裁 Jerry Kurtz 表示it技術人員，創建數據生態系統的能力將成為 2022 年企業的重中之重。事實上，安全的基于云的實時數據交換，以及支持基于數據的協作而不實際共享數據的解決方案提供商根據該公司在 2021 年初發布的一份研究報告，粒度數據本身是關鍵的支持技術。

(7)區塊鏈應用

開源分布式數據庫和賬本技術的企業用例變得更加清晰。IEEE 調查的 IT 領導者引用的四個最重要的用例將是物聯網中的安全機器對機器交互、貨物跟蹤和非接觸式數字交易、云中的安全性和醫療記錄的安全性，以及保護指定生態系統中的關聯方。

(8)一代AI

生成式人工智能具有廣闊的發展前景，從可以編寫計算機代碼的自然語言生成模型到生成算法。

這并不完全是炒作。生成式 AI 具有一些豐富的企業應用程序，并且比當今大多數企業使用的機器學習更具動態性。

“生成式人工智能是指分析各種形式的數據（文本、視頻、聲音、圖像等）并生成自己的新穎內容的模型，這可以在商業世界中帶來更高的產量，”高級合伙人埃里克布朗說。西部科技。效率。想象一下，測試并創建一個高度優化的營銷計劃，或者一個可以在 COVID-19 大流行期間在幾周內開發出候選疫苗的模型。”

(9)下一代端點檢測和響應 (EDR)

由于勒索軟件和網絡攻擊的興起，下一代端點檢測和響應 (EDR) 正在成為下一代網絡安全的關鍵能力，通過機器學習檢測提高威脅可見性以加快響應速度。

“解決方案對 CIO 很感興趣，因為它們結合了行為分析、異常檢測和來自威脅引擎的實時更新來提供漏洞保護，”Reddy 說。