在COVID-19大流行期間，工廠關閉，當員工返回工廠時，他們注意到一些不同之處。傳感器或RFID標簽被用來確定員工是否經常洗手。計算機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議。更重要的是，這些數據被組織機構收集和進行分析，以改進工作效率和體驗。

收集和使用這些數據來驅動行為被稱為行為網絡( IoB )。隨著組織不僅提高了獲取數據的數量，而且提高了如何結合和使用來自不同來源的數據，IoB將繼續影響組織與人的交互方式，IoB將使企業在COVID-19引發的重大動蕩和當前世界經濟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，但人仍然是所有業務的中心。
• 位置獨立性：COVID-19已經轉移到員工、客戶、供應商和組織生態系統實際存在的地方。位置獨立性需要技術轉變來支持這種新版本的業務。
• 彈性交付：無論是疫情流行還是衰退，世界上都存在波動性。準備好轉變和適應的組織將經受住所有類型的破壞。

一如既往，這九種戰略技術趨勢并不是彼此獨立運作的，而是相互建立和加強。組合創新是這些趨勢的一個總體主題。它們共同促進了組織的可塑性，這將有助于指導個人或者組織企業在未來5到10年的發展。

趨勢1：行為網絡

如COVID-19協議監測示例所示，IoB是關于使用數據來改變行為的。隨著收集日常生活“數字塵埃”(跨越數字和現實世界的數據)技術的發展，這些信息可以通過反饋循環來影響人們的行為。

例如，對于商用車輛，遠程信息技術可以監控從突然剎車到急轉彎的駕駛行為。然后，公司可以利用這些數據來改善司機的性能、時間和安全。

根據個人使用的目標和結果，IoB確實具有倫理和社會意義，可以從多種來源收集、合并和處理數據，包括：商業客戶數據;公共部門和政府機構處理的公民數據;社交媒體;人臉識別的公共領域部署;和位置跟蹤。處理這些數據的技術越來越復雜，使得這一趨勢得以發展。

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

趨勢2：全面經驗

整體體驗結合了多種體驗、客戶體驗、員工體驗和用戶體驗，從而轉變業務結果。趨勢目標是改善從技術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，將所有這些經驗緊密聯系在一起——而不是單獨地對每一個經驗進行改進，將企業與競爭對手區分開來，這種區分是難以復制的，從而創造出可持續的競爭優勢。

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，它通過現有應用程序部署預約系統。當顧客到達一家商店，他們收到了兩件事：1)通知指導他們完成登記過程，2)警報讓他們知道多久前就能安全地進入和保持社會距離。

趨勢3：隱私增強計算

隱私增強計算的特點是有三種技術可以在數據被使用時保護數據。第一種方法提供了一個可信任的環境，可以在其中處理或分析敏感數據。第二種方法以分散的方式執行處理和分析。第三種是在處理或分析之前對數據和算法進行加密。

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

趨勢4：分布式云

分布式云是指云服務被分布到不同的物理位置，但運營、治理和發展仍由公共云提供商負責。

分布式云可以說是云的未來，使組織能夠使這些服務在物理上更接近，有助于實現低延遲場景、降低數據成本，并幫助適應要求數據必須保留在特定地理區域的法律。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，也很復雜。分布式云是云的未來。

趨勢5：隨處操作

運營模式對于企業去擺脫COVID-19影響來說至關重要。在其核心，該操作模型允許在任何地方訪問、交付和啟用業務——即客戶、雇主和業務合作伙伴在物理遠程環境中操作的地方。

“任何地方”業務的模式是“數字先行，遠程先行”，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賬到開戶的一切事務。在任何時候，數字都應該是默認的。這并不是說物理空間沒有它的位置，但它應該被數字化增強，例如，在實體商店的非接觸式結賬，不管它的物理或數字功能是否應該無縫地交付。

趨勢6：網絡安全

網絡安全網格是一種可擴展、靈活和可靠的網絡安全控制的分布式架構方法。許多資產現在已經超出了傳統的安全范圍。網絡安全網絡從本質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、響應更快的安全方法。

隨著周界保護變得越來越沒有意義，“圍城”的安全措施必須發展到滿足當前的需求。

趨勢7：智能可組合業務

智能可組合業務是能夠根據當前情況進行調整并從根本上重新調整自身的業務。當組織加速數字化業務戰略以推動更快的數字化轉型時，他們需要敏捷，并根據當前可用的數據做出快速的業務決策。

要成功地做到這一點，組織必須能夠更好地訪問信息，以更好的洞察力增強信息，并有能力對這種洞察力的影響做出快速反應。這還將包括增加整個組織的自主權和民主化，使部分業務能夠迅速作出反應，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AI模型的性能、可擴展性、可解釋性和可靠性，同時實現AI投資的全部價值。AI項目經常面臨可維護性、可伸縮性和管理方面的問題，這對大多數組織企業來說都是一個巨大挑戰。

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，當操作多種人工智能技術組合時，價值。由于人工智能工程的治理方面，負責任的人工智能正在出現，以處理信任、透明度、道德、公平、可解釋性和合規問題。這是人工智能責任的運作化。

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該自動化。超自動化是由那些擁有未流線化的遺留業務流程的組織驅動的，這些遺留業務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”的技術來支持的，這些技術不是精益的、優化的、連接的、干凈的或明確的。同時，數字商務的加速要求效率、速度和民主化。不注重效率、效力和業務敏捷性的組織將會落后。