在COVID-19疫情期間，工廠關(guān)閉，當(dāng)員工返回工廠時，他們注意到一些不同之處。傳感器或RFID標(biāo)簽被用來確定員工是否經(jīng)常洗手。計算機(jī)視覺可以判斷員工是否遵守了佩戴口罩，并使用音響警告員工違反協(xié)議。更重要的是，這些數(shù)據(jù)被組織機(jī)構(gòu)收集和進(jìn)行分析，以改進(jìn)工作效率和體驗。

收集和使用這些數(shù)據(jù)來驅(qū)動行為被稱為行為網(wǎng)絡(luò)( IoB )。隨著組織不僅提高了獲取數(shù)據(jù)的數(shù)量，而且提高了如何結(jié)合和使用來自不同來源的數(shù)據(jù)，IoB將繼續(xù)影響組織與人的交互方式，IoB將使企業(yè)在COVID-19引發(fā)的重大動蕩和當(dāng)前世界經(jīng)濟(jì)狀況中具備所需的可塑性或靈活性。

2021年的趨勢將有三個主題：以人為本、位置獨(dú)立和彈性交付。

以人為本：盡管疫情改變了工作和與組織互動的人數(shù)，但人仍然是所有業(yè)務(wù)的中心。位置獨(dú)立性：COVID-19已經(jīng)轉(zhuǎn)移到員工、客戶、供應(yīng)商和組織生態(tài)系統(tǒng)實際存在的地方。位置獨(dú)立性需要技術(shù)轉(zhuǎn)變來支持這種新版本的業(yè)務(wù)。彈性交付：無論是疫情流行還是衰退，世界上都存在波動性。準(zhǔn)備好轉(zhuǎn)變和適應(yīng)的組織將經(jīng)受住所有類型的破壞。

一如既往，這九種戰(zhàn)略技術(shù)趨勢并不是彼此獨(dú)立運(yùn)作的，而是相互建立和加強(qiáng)。組合創(chuàng)新是這些趨勢的一個總體主題。它們共同促進(jìn)了組織的可塑性，這將有助于指導(dǎo)個人或者組織企業(yè)在未來5到10年的發(fā)展。

趨勢1：行為網(wǎng)絡(luò)

如COVID-19協(xié)議監(jiān)測示例所示，IoB是關(guān)于使用數(shù)據(jù)來改變行為的。隨著收集日常生活“數(shù)字塵?！?跨越數(shù)字和現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù))技術(shù)的發(fā)展，這些信息可以通過反饋循環(huán)來影響人們的行為。

例如，對于商用車輛，遠(yuǎn)程信息技術(shù)可以監(jiān)控從突然剎車到急轉(zhuǎn)彎的駕駛行為。然后，公司可以利用這些數(shù)據(jù)來改善司機(jī)的性能、時間和安全。

根據(jù)個人使用的目標(biāo)和結(jié)果，IoB確實具有倫理和社會意義，可以從多種來源收集、合并和處理數(shù)據(jù)，包括：商業(yè)客戶數(shù)據(jù);公共部門和政府機(jī)構(gòu)處理的公民數(shù)據(jù);社交媒體;人臉識別的公共領(lǐng)域部署;和位置跟蹤。處理這些數(shù)據(jù)的技術(shù)越來越復(fù)雜，使得這一趨勢得以發(fā)展。

同樣，醫(yī)療保險公司用來追蹤身體活動以降低保費(fèi)的可穿戴設(shè)備也可以用于監(jiān)控食品采購;太多的不健康食品會增加保費(fèi)。不同地區(qū)的隱私法各不相同，這將極大地影響IoB的采用和規(guī)模。

趨勢2：全面經(jīng)驗

整體體驗結(jié)合了多種體驗、客戶體驗、員工體驗和用戶體驗，從而轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)結(jié)果。趨勢目標(biāo)是改善從技術(shù)到員工到客戶和用戶的所有這些部分交叉的整體體驗。

這一趨勢使各組織能夠利用COVID-19干擾物，將所有這些經(jīng)驗緊密聯(lián)系在一起——而不是單獨(dú)地對每一個經(jīng)驗進(jìn)行改進(jìn)，將企業(yè)與競爭對手區(qū)分開來，這種區(qū)分是難以復(fù)制的，從而創(chuàng)造出可持續(xù)的競爭優(yōu)勢。

例如，一家電信公司改變了其整個客戶體驗，努力提高安全性和滿意度。首先，它通過現(xiàn)有應(yīng)用程序部署預(yù)約系統(tǒng)。當(dāng)顧客到達(dá)一家商店，他們收到了兩件事：1)通知指導(dǎo)他們完成登記過程，2)警報讓他們知道多久前就能安全地進(jìn)入和保持社會距離。

趨勢3：隱私增強(qiáng)計算

隱私增強(qiáng)計算的特點(diǎn)是有三種技術(shù)可以在數(shù)據(jù)被使用時保護(hù)數(shù)據(jù)。第一種方法提供了一個可信任的環(huán)境，可以在其中處理或分析敏感數(shù)據(jù)。第二種方法以分散的方式執(zhí)行處理和分析。第三種是在處理或分析之前對數(shù)據(jù)和算法進(jìn)行加密。

這一趨勢使組織能夠跨地區(qū)安全地與競爭對手進(jìn)行研究合作，而不會犧牲機(jī)密性。這種方法是專門為在保持隱私或安全性的同時共享數(shù)據(jù)的日益增長的需求而設(shè)計的。

趨勢4：分布式云

分布式云是指云服務(wù)被分布到不同的物理位置，但運(yùn)營、治理和發(fā)展仍由公共云提供商負(fù)責(zé)。

分布式云可以說是云的未來，使組織能夠使這些服務(wù)在物理上更接近，有助于實現(xiàn)低延遲場景、降低數(shù)據(jù)成本，并幫助適應(yīng)要求數(shù)據(jù)必須保留在特定地理區(qū)域的法律。然而，這也意味著組織仍然可以從公共云中獲益，而不用管理他們自己的私有云，因為私有云的成本可能很高，也很復(fù)雜。分布式云是云的未來。

趨勢5：隨處操作

運(yùn)營模式對于企業(yè)去擺脫COVID-19影響來說至關(guān)重要。在其核心，該操作模型允許在任何地方訪問、交付和啟用業(yè)務(wù)——即客戶、雇主和業(yè)務(wù)合作伙伴在物理遠(yuǎn)程環(huán)境中操作的地方。

“任何地方”業(yè)務(wù)的模式是“數(shù)字先行，遠(yuǎn)程先行”，例如，只允許移動操作的銀行，在沒有實體交互的情況下處理從轉(zhuǎn)賬到開戶的一切事務(wù)。在任何時候，數(shù)字都應(yīng)該是默認(rèn)的。這并不是說物理空間沒有它的位置，但它應(yīng)該被數(shù)字化增強(qiáng)，例如，在實體商店的非接觸式結(jié)賬，不管它的物理或數(shù)字功能是否應(yīng)該無縫地交付。

趨勢6：網(wǎng)絡(luò)安全

網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格是一種可擴(kuò)展、靈活和可靠的網(wǎng)絡(luò)安全控制的分布式架構(gòu)方法。許多資產(chǎn)現(xiàn)在已經(jīng)超出了傳統(tǒng)的安全范圍。網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)絡(luò)從本質(zhì)上來說允許安全邊界被定義為一個人或事物的身份。通過集中策略編排和分散策略實施，它支持一種更模塊化、響應(yīng)更快的安全方法。

隨著周界保護(hù)變得越來越?jīng)]有意義，“圍城”的安全措施必須發(fā)展到滿足當(dāng)前的需求。

趨勢7：智能可組合業(yè)務(wù)

智能可組合業(yè)務(wù)是能夠根據(jù)當(dāng)前情況進(jìn)行調(diào)整并從根本上重新調(diào)整自身的業(yè)務(wù)。當(dāng)組織加速數(shù)字化業(yè)務(wù)戰(zhàn)略以推動更快的數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，他們需要敏捷，并根據(jù)當(dāng)前可用的數(shù)據(jù)做出快速的業(yè)務(wù)決策。

要成功地做到這一點(diǎn)，組織必須能夠更好地訪問信息，以更好的洞察力增強(qiáng)信息，并有能力對這種洞察力的影響做出快速反應(yīng)。這還將包括增加整個組織的自主權(quán)和民主化，使部分業(yè)務(wù)能夠迅速作出反應(yīng)，而不是被低效的流程所拖累。

趨勢8：人工智能工程

一個健壯的人工智能工程策略將促進(jìn)AI模型的性能、可擴(kuò)展性、可解釋性和可靠性，同時實現(xiàn)AI投資的全部價值。AI項目經(jīng)常面臨可維護(hù)性、可伸縮性和管理方面的問題，這對大多數(shù)組織企業(yè)來說都是一個巨大挑戰(zhàn)。

AI工程提供了一條途徑，使AI成為主流DevOps過程的一部分，而不是一組專門的、孤立的項目。它匯集了各種學(xué)科來馴服人工智能的炒作，同時提供了一條更清晰的路徑，當(dāng)操作多種人工智能技術(shù)組合時，價值。由于人工智能工程的治理方面，負(fù)責(zé)任的人工智能正在出現(xiàn)，以處理信任、透明度、道德、公平、可解釋性和合規(guī)問題。這是人工智能責(zé)任的運(yùn)作化。

趨勢9：Hyperautomation超自動化

Hyperautomation指的是組織中任何可以自動化的事情都應(yīng)該自動化。超自動化是由那些擁有未流線化的遺留業(yè)務(wù)流程的組織驅(qū)動的，這些遺留業(yè)務(wù)流程為組織形成了非常昂貴的代價。

許多組織是由一種“拼湊”的技術(shù)來支持的，這些技術(shù)不是精益的、優(yōu)化的、連接的、干凈的或明確的。同時，數(shù)字商務(wù)的加速要求效率、速度和民主化。不注重效率、效力和業(yè)務(wù)敏捷性的組織將會落后。