规模化机械学习崛起、「零断定」架构出现,德勤呈文2021九大技巧趋向

《德勤2021年技巧趋向》呈文研究了疫情一年来对企业战术、运营和技巧带来的连锁反应,论述了其重大发现:全球企业在加速数字化战术转型,从而构建「韧性」、开创全新的经营模式。呈文讨论了接下来18至24个月及以后驱动企业规划背后的九大技巧趋向,包括现在的工作环境、人工智能产业化、关键外围业务的升级以及撑持多样性、公道性和包容性的技巧等内容。这些技巧趋向也同时明确了动荡一年所带来的更具希望的一面。日前,德勤管理咨询正式发布了《2021技巧趋向呈文》。本年度呈文研究了疫情一年来对企业战术、运营和技巧带来的连锁反应,论述了其

<img src="https://www.iaiol.com/wp-content/uploads/2024/03/20240318024334-65f7aa5640af0.jpg" alt="规模化机械学习崛起、「零断定」架构出现,2021九大技巧趋向”>

《德勤2021年技巧趋向》呈文研究了疫情一年来对企业战术、运营和技巧带来的连锁反应,论述了其重大发现:全球企业在加速数字化战术转型,从而构建「韧性」、开创全新的经营模式。

呈文讨论了接下来18至24个月及以后驱动企业规划背后的九大技巧趋向,包括现在的工作环境、人工智能产业化、关键外围业务的升级以及撑持多样性、公道性和包容性的技巧等内容。

这些技巧趋向也同时明确了动荡一年所带来的更具希望的一面。

日前,德勤管理咨询正式发布了《2021技巧趋向呈文》。本年度呈文研究了疫情一年来对企业战术、运营和技巧带来的连锁反应,论述了其重大发现:全球企业在加速数字化战术转型,从而构建「韧性」、开创全新的经营模式。

《呈文》表明,危机以一种重要而意想不到的方式推动变革,全球企业均在加速数字化转型,不仅是为了运营更加灵活、高效,更主要地是为了应对市场需求和客户期望的剧烈波动。在这样的背景下,呈文讨论了接下来18至24个月及以后的九大技巧趋向,包括现在的工作环境、人工智能产业化、关键外围业务的升级以及撑持多样性、公道性和包容性的技巧等内容,分为三大类:

一、 企业技巧方面,关注协调公司和技巧战术的重要性;重新审视企业如何利用云计算、低代码和平台战术等进行数字化创新,优化遗留资产;还深入研究了供应链转型。

企业的外围在于战术工程化、激活外围系统、解放供应链,从而确保构造战术和技巧战术协同、一致,方可成功。

二、 在人机交互方面,呈文着眼于现在工作场所、数字化感受趋向以及撑持多样性、公道和包容的新技巧。

为数十亿人量身定制、整合数字与现实、重启数字化工作环境,为客户、员工和利益相关者提供了正反两个方面视角:如何更好地融合线上与线下感受,从而创造更多代价?公道性与包容性(DEI)技巧介绍了日益庞大的公道对象如何在人才生命周期中确保构造的公道与包容,并持续推动创新。

三、 数据方面,呈文关注领先企业如何利用MLOps将AI工业化,并由此让机械(而不是人)来管理数据。呈文还关注了数据安全方面的趋向。

介绍了 MLOps:产业化人工智能 ;机械数据革命:专供机械的数据,以及零断定:从不相信,永远验证,企业通过工业化和自动化实现更多代价的三个机会。

总之,这些技巧趋向明确了动荡一年更具希望的一面。新技巧和在实施的新业务计划显示出了良好的前景。九大趋向具体如下。

技巧驱动的战术决议

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今天的技巧为某些构造带来了新的竞争优势,同时也为某些构造造成生存的威胁。结果是,公司战术和技巧战术之间的界限变得模糊不清。而那些具有远见且精明的企业战术家们把技巧和竞争格局看得更为长远,在技巧加持的业务拓展中考虑更多的现在可能性。

但是,不确定性和可能性的庞大范围可能超出了人类大脑自身的处理能力,因此,他们转向使用具有高级分析、自动化和AI的战术技巧平台,以辅助他们做决议。构造在使用这些对象不断识别来自内部和外部的战术力量,为战术决议提供信息,并监督决议结果。因此,构造在将战术开发从一个少频、耗时转变为持续、动态的过程,从而辅助战术家更有创造性地思考现在的各种可能性。

释放外围资产代价

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对企业系统进行现代化改造,并将其迁移到云端,有助于释放构造的数字势能。直到最近,这些事情也有可能会破坏同一构造的数字化转型预算。对于很多企业而言,迁移到云上和现代化改造的成本可能会过高。但这种情况将会改变。

趋向是,一些开拓性的公司在用巧妙的外包来重塑传统业务,以促进现代化改造。另外,也有一些公司正探索将外围资产转移到强大的平台中,包括低代码选项。最后,许多公司在通过解决ERP系统的技巧债务和将非必要的功能转移到其他平台。在不确定的环境下,这些从传统外围资产中获取更多代价的创新方法可能很快会成为每位CIO(首席信息官)数字化转型手册的标准组成部分。

释放供应链数据代价

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长期以来,供应链一直在考虑做生意的成本,现在正走出后台,进入客户细分和产品差异化的代价前线。面向现在的制造商、零售商、分销商及其他人在探索如何释放供应链的代价,将其从成本为中心转变为以客户为中心。他们在收集、分析整个供应网络中共享的数据,以获取更多代价。比如,一些构造在探索使用机械人、无人机及图像识别等,使得物理供应链交互对员工更加高效、安全。

最大的挑战在于,将已建立的供应链转变为弹性的、以客户为中心的供应网络。对于绝大多数构造而言至关重要,需要持之不懈的努力。

MLOps:工业化的人工智能

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庞大的机械学习模型可以辅助公司有效地发现模式、揭示异常、做出预测和决议,并产生洞察力,并且日益成为构造绩效的关键驱动因素。企业意识到需要从个人英雄主义转向工程性能,从而有效地将ML模型从开发转移到生产和管理。

然而,由于笨拙、脆弱的开发和部署过程,阻碍了产品团队、操作人员和数据科学家之间的协作。随着AI和ML技巧的成熟,大量的工程和操作规程可以辅助构造克服这些障碍,有效地扩展AI,以实现业务转型。为了实现AI和ML更广泛的变革性收益,手工人工智能时代必须让位于自动化、工业化的洞察力。MLOps(也被称为ML CI/CD、ModelOps和ML DevOps):DevOps对象和方法在模型开发和交付中的应用,能够在开发和部署阶段,实现机械学习的工业化和规模化。

机械数据革命:让数据撑持机械决议

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随着机械学习对企业运营和决议的影响越来越大,越来越多的人工智能先驱认识到,目前遗留的数据模型和基础设施都是为撑持人类而不是机械学习决议而设计的,这可能会成为机械学习成功的障碍。所以这些企业在部署新的技巧和方法,包括先进的数据捕获和结构化能力,分析来识别随机数据之间的连接,以及下一代基于云的数据存储来撑持庞大的建模。

这些对象和技巧可以辅助企业将不断增长的数据量转化为现在的基础,迎接一个新时代的到来。在这个新时代,机械不仅会增强人类的决议能力,还会做出人类无法做出的实时、大规模决议。

零断定:验证,而非断定

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庞大的网络攻击和不断变化的企业环境呼唤一个「零断定」架构。在零断定架构中,每个访问请求都应该基于所有可用的数据点进行验证。包括用户身份、设备、位置和其他变量,这些变量为每个连接提供上下文,并撑持更细微的,有风险性的决议。

数据、应用程序、工作负载和其他资源被视为单独的、可管理的单元,根据最小特权原则提供访问。正确实现零断定安全架构所需的自动化和工程可以辅助加强安全态势、简化安全管理、改善最终用户感受,并撑持现代企业环境。不过,向零断定的转变可能需要大量的努力和规划,包括解决基本的网络安全问题,自动化手动流程,以及根据安全构造、技巧领域和企业本身的转型变化进行规划。

重启数字化办公

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随着线上办公的普及,很多企业都在预测其现在的发展和影响:远程工作会是常态吗?永久的远程办公是可持续的吗?生产力和员工福利会受到怎样的影响?缺乏同事交流会影响创新吗?实体办公室会扮演什么角色?

如果企业去接受线上办公的积极方面,包括使用数字化办公对象、利用平台生成的数据,企业或许能够克服线上办公的缺陷和不确定性。现在随着工作空间的发展,企业可以利用现在线上办公的数据和经验创建繁荣、高效、低成本的办公室,并与远程感受无缝交织在一起。

为数十亿人定制:当数字与实体相结合

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回顾2020年,我们会发现这可能是「数字化生活」的转折点,工作、教育等都逐渐线上化。但是,数字互动的盛行也会让人怀念面对面交流的日子。展望现在,消费者可能会期待实体和数字品牌的结合——既有高度个性化的亲身感受,又不牺牲在线交易的便利。

德勤预计,在现在18到24个月,线上和线下的互动将不再是分开的感受,客户的购物将是人与数字元素的整合、设计,以创造无缝的品牌感受,以适应个人客户的行为、态度和偏好。

DEI 技巧:保证公道的对象

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越来越多的企业都将多元化、公道、包容(DEI)视为必须,而技巧在解决日益庞大的DEI挑战中发挥着越来越重要的作用。在现在几个月里,预计企业将会采用新对象,如高级分析、自动化和AI(自然语言处理、机械学习),以辅助告知、交付和衡量DEL的影响。

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