2022年重要战略科技趋势列举如下图：

图1：Gartner 2022年12大战略性技术趋势
自2020年开始高德纳已不再称它的年度战略性技术趋势报告为“前十大（Top 10）”，2020发布了2021年九大战略性技术趋势【3】，而2021发布了2022年12大战略性技术趋势。最重要的变化是，2020年以前的报告聚焦在单个技术，自2020年后报告开始聚焦组合技术，特别是相关企业以及社会全局性的技术。
企业的最高领导层（CEO们）现在最想要的三样东西是：增长、数字化和效率。从新冠疫情到政治动荡，再到气候变化，企业组织不断受到突发事件的冲击。但数字业务作为一种在这些中断期间繁荣并超越竞争对手的方式的前景仍然很明确。作为IT领导者，支持数字业务技术端的责任完全落在他们的肩上。IT领导者有机会拥抱力量倍增的创新，以加速增长，并从战略上推动其所在组织向前发展。这些相互促进创新趋势的主题将带来（见图2）：
工程信任：随时随地为您的人员和设备提供可靠的数字连接
塑造变革：在任何地方快速扩展数字创意的解决方案
加速增长：创新能力提升，以加速今天以后的业务增长

图2：Gartner 2020-2022年战略性技术趋势
从图2，我们可以看到哪些技术被反复强调，哪些技术是新兴的，例如：
超级自动化被连续三年（2020-2022）被选为顶级技术趋势
人工智能工程，隐私增强计算，网络安全网格，全面体验被连续两年（2021-2022）选为顶级技术趋势
综上所述，高德纳的2022年的顶级战略技术趋势（见图2）是未来三到五年推动数字业务和创新的技术快速指南，它将帮助IT领导者满足企业的最高领导层的扩展、调整和增长优先事项。下面是12项战略性技术趋势的简单介绍和解读：
#01
工程信任（engineering Trust）
没有信任的技术是什么？实际上是不能给企业带来成本效益和规模扩展，以及给其客户带来价值的技术。数字业务需要一个有弹性和高效的IT基础，如果没有一个设计良好的基础，就无法以成本效益扩大规模。工程信任负责按照我们的前四个趋势在我们的互联世界中建立必要的信任。
趋势1：数据结构（Data Fabric）
Gartner将数据结构定义为一个设计概念，作为数据和连接过程的集成层（结构）。这有助于跨业务用户和平台实现弹性灵活的数据集成（见图3）。这可以大大减少数据管理工作，同时显著缩短价值实现时间。数据结构提供跨平台和业务用户的数据源的灵活、有弹性的集成，无论数据位于何处，都可以在需要的任何地方提供数据。
数据结构可以使用分析来自主学习并积极更改数据的位置。这可以减少高达 70% 的数据管理工作。

图3：综合数据结构的关键支柱
趋势 2：网络安全网格（Cybersecurity Mesh）
网络安全网格是一种灵活、可组合的架构，可集成广泛分布的不同安全服务，演化为网络安全网格体系结构是自2021年以来的新安全技术趋势（见图4）。网络安全网格使同类最佳的独立安全解决方案能够协同工作以提高整体安全性，同时将控制点移至更接近它们需要保护的资产，它可以跨云和非云环境快速可靠地验证身份、上下文和策略的遵守情况。
众所周知，网络威胁的数量和性质正在增加。我们也知道没有完美的解决方案，并且大多数公司并不完全了解威胁，因此在网络安全方面支出不足或者以错误的方式支出。

图4：演化为网络安全网格体系结构
网络安全网格架构 (CSMA) 有助于提供集成的安全结构和状态，以保护所有资产。到 2024 年，采用 CSMA 将安全工具集成为合作生态系统的组织将单个安全事件的财务影响平均降低 90%。
趋势 3：隐私增强计算 （Privacy-Enhancing Computation）
隐私增强计算可确保在不受信任的环境中处理个人数据，并且由于不断发展的隐私和数据保护法律以及日益增长的消费者担忧，这将越来越重要（见图5）。隐私增强计算利用各种隐私保护技术允许从数据中提取价值，同时仍满足合规性要求。

图5：正在关注的 8 大安全和风险趋势
除了应对日趋成熟的国际隐私和数据保护立法外，CIO 还必须避免因隐私事件而失去客户信任的危机。因此，Gartner 预计到 2025 年60% 的大型组织将使用一种或多种增强隐私的计算技术。
趋势 4：云原生平台（Cloud-Native Platforms）
云原生平台是一种技术，可构建具有弹性、灵活和敏捷性的新应用程序架构，使平台使用者能够响应快速的数字变化（见图6）。云原生平台改进了传统的云迁移方法，传统方法不仅未能利用云的优势，而且增加了维护的复杂性。

图6：云原生平台使能速度
Gartner 预测，到 2025 年云原生平台将成为 95% 以上的新数字计划的基础，而 2021 年这一比例还不到 40%。
#02
塑造变革（Sculpting Change）
在工程信任的基础上，下一个重点是使组织能够扩展其数字化工作的技术。但IT无法单独跟上变革的步伐，由IT和业务人员组成的融合团队将协作并推动创新，以快速实现业务数字化。正如我们的塑造变革趋势所显示的那样，IT的工作是提供工具，让融合团队塑造变化。
趋势 5：可组合应用程序（Composable Applications）
可组合应用程序由以业务为中心的模块化组件构建而成。可组合的应用程序可以更轻松地使用和重用代码，加快新软件解决方案的上市时间并释放企业价值。它具有两个最重要的好处:
可组合应用程序能将敏捷性模块化（见图7）
将业务能力封装为组件（见图8）

图7：可组合应用程序能将敏捷性模块化

图8：将业务能力封装为组件
在不断变化的业务环境中，对业务适应性的需求将组织引入支持快速、安全和高效应用程序变更的技术架构。组合式应用架构赋予了这种适应性，采用组合式方法的应用程序架构在新功能实现的速度上将领先竞争对手 80%。
趋势 6：决策智能 （Decision Intelligence）
决策智能是一种改进组织决策的实用方法，它将每个决策建模为一组流程，使用智能和分析来通知、学习和完善决策。决策智能可以支持和增强人类决策，并有可能通过使用增强分析、模拟和人工智能实现自动化。
什么是有效的决策？在最近的一项调查中，Gartner 发现 65% 的决策比两年前更复杂（涉及更多的利益相关者或选择）【6】（见图9），目前的决策状态是不可持续的。
为了能够让决策处理更高复杂性和不确定性，可以重新设计决策，良好的决策制定更具关联性、情境性和持续性，决策智能在重新设计有效决策中扮演着重要角色。

图9：重新设计决策的早期信号
为什么好的决策很重要？对于每个组织及其人员来说，决策应该是值得信赖的、可靠的核心能力。如果没有做出有效和高效的决策，组织就会对市场条件、客户认知和公民行为的变化无所适从或视而不见。
有效的决策制定，可以重新设计连接、上下文连续、解释不确定性并提高我们为曾经不透明的考虑增加清晰度的能力，它将成为企业的竞争优势。如果你能够处理比其他人更多的不确定性，从容和熟练，那么企业就有了最终的优势。
图10描述了一个组合智能决策框架，它的底座是前面提到的数据结构（趋势1），上层是前面描述的应用可组合（趋势5）的平台。中间是决策智能大脑。

图10：组合智能决策
一个组织的决策能力可以成为竞争优势的重要来源，但它的要求越来越高。决策智能是一门实用学科，用于通过明确理解和设计决策的制定方式以及通过反馈评估、管理和改进结果来改进决策制定。Gartner 预测，在未来两年内，三分之一的大型组织将使用决策智能进行结构化决策，以提高竞争优势。
趋势 7：超自动化（Hyperautomation）
超自动化是一种规范的、业务驱动的方法，可以快速识别、审查和自动化尽可能多的业务和 IT 流程，超自动化支持可扩展性、远程操作和商业模式中断。
单从技术上讲， 超自动化是一种业务驱动的、规范的方法，组织可以使用它来快速识别、审查和自动化尽可能多的业务和 IT 流程。超自动化涉及多种技术、工具或平台的协调使用，包括：
人工智能（AI）
机器学习
事件驱动的软件架构
机器人流程自动化 (RPA)
业务流程管理 (BPM) 和智能业务流程管理套件 (iBPMS)
集成平台即服务 (iPaaS)
低代码/无代码工具
打包软件
其他类型的决策、流程和任务自动化工具
图11表明超自动化重新构思业务：
IT驱动降成本
业务部门增效率
IT和业务融合团队构建更好的颠覆性商业模式

图11：超自动化重新构思业务
趋势8：人工智能工程（AI Engineering）
AI 工程可自动更新数据、模型和应用程序，以简化 AI 交付。结合强大的人工智能治理，人工智能工程将实现人工智能的交付，以确保其持续的商业价值。
图12表明人工智能工程是可操作人工智能，人工智能的工程化能加速价值实现时间。

图12：可操作人工智能
Groombridge 表示：“对于从事 AI 的融合团队来说，他们组织的真正差异化之处在于他们能够通过快速的 AI 变革不断提升价值。” “到 2025 年，10% 的建立 AI 工程最佳实践的企业将从他们的 AI 工作中产生的价值至少是 剩下90% 没有建立AI工程的企业的三倍。”【4】
#03
加速增长（Accelerating Growth）
当组织建立了工程信任基础和构建模块时，正是关注技术趋势之时，它可最大化组织所创造的价值。下面这四个技术趋势是IT力量倍增器的典范，将使组织赢得业务和市场份额。
趋势9：分布式企业（Distributed Enterprises）
分布式企业体现了数字优先、远程优先的商业模式，以改善员工体验、数字化消费者和合作伙伴接触点，并构建产品体验。
分布式企业可以更好地满足远程员工和消费者的需求，他们正在推动对虚拟服务和混合工作场所的需求。
分布式企业创建生态系统，其最重要的特征是该生态系统具有数字使能的基础设施（包括网络安全网格，云原生平台，数据结构，以及可组合应用），为客户提供分布式服务，员工具有混合型的工作方式（见图13）。

图13：分布式企业创建生态系统
Gartner 预计，到 2023 年，75% 的利用分布式企业利益的组织将实现比竞争对手快 25% 的收入增长。
趋势 10：全面体验（Total Experience）
全面体验（TX）是一种业务战略，它整合了跨多个接触点的员工体验（EX）、客户体验（CX）、用户体验（UX）和多重体验（MX），以加速增长（见图14）。通过对利益相关者体验的整体管理、整体体验可以提高客户和员工的信心、满意度、忠诚度和倡导度。组织将通过实现适应性和弹性的 TX 业务成果来增加收入和利润。
“全面体验”趋势跟2021年九项战略性技术趋势之一的“全面体验”一样是建立在2020年的“多体验（Multiexperience）”趋势之上，讲的是组织如何需要一种将客户和员工体验联系起来的战略，这包括从产品的实际用户体验到交互、参与和倡导的一系列环环相扣的体验。
Gartner 预测，到 2024 年，提供全面体验的组织在客户和员工体验的满意度指标方面将比竞争对手高出 25%

图14：全面体验连接价值
趋势11：自主系统（Autonomic Systems）
自主系统是自我管理的物理或软件系统，它们从环境中学习并实时动态修改自己的算法，以优化其在复杂生态系统中的行为。
自主系统创建了一组灵活的技术功能，能够支持新的需求和情况、优化性能并在无需人工干预的情况下防御攻击。
自主系统根据其行为和算法分成如图15所示的三类：

图15：自主系统反思学习
图16从挑战性和机会两个维度评估了自主从不成熟，到新兴，再到主流的机会，以及伴随的风险。

图16：评估自主机会和风险
趋势12：生成式 AI（Generative AI）
生成式 AI从数据中学习人工制品，并生成与原始产品相似但不重复的创新产品。生成式人工智能有潜力创造新形式的创意内容，例如视频，并加快从医学到产品创造等领域的研发周期（见图17）。

图17：生成式 AI超越创新
图18告诉我们：部署生成性AI可以创建新的知识产权( IP )，例如：
输入人面部的图像能产生人的美化照片
它能产生计算机程序来满足用户计算的要求
输入存在的药物的结构能生成新药的结构

图18：部署生成性AI以创建新知识产权( IP )
生成式人工智能可用于一系列活动，例如创建软件代码、促进药物开发和有针对性的营销，但也可用于诈骗、欺诈、政治虚假信息、伪造身份等。到 2025 年，Gartner 预计生成式 AI 将占产生的所有数据的 10%，而现在这一比例不到 1%。
本文介绍和分析了Gartner2022年及今后的塑造数字业务未来的12大战略性技术趋势。这些顶级战略技术趋势突出了将在未来 5 到 10 年内推动重大颠覆和机遇的趋势，它们对供应链的数字化变革也将产生深远的影响，因为未来的供应链也需要工程信任、塑造变革和加速增长。