毫無疑問，2023年的主流技術趨勢將集中在人工智能，更具體地，是生成式人工智能。展望未來，當我們進入2023年最后一個季度時，行業專家表示，人工智能將繼續成為2024年的主導趨勢，但這并不是企業在未來幾個月可以預期的唯一與技術相關的機遇或挑戰。

從完善和擴大人工智能的使用，到平衡創新需求與緊縮預算，企業需要了解多種新興技術趨勢。以下是將主導2024年的技術趨勢，以及企業現在應該如何為此做好準備。

1、解決潛在的電網不穩定問題

電網不穩定是一種被低估的風險。整個科技行業都需要電力。隨著對電網的需求越來越多，將會發生更多的故障。企業現在需要開始準備，以便在2024年變得更加節能和自力更生。2024年的業務連續性計劃可能應包括電源冗余的考慮因素。

2、減少技術債務

企業需要解決其技術堆棧日益復雜的問題。復雜性會增加成本和安全風險，并抑制創新，因為維護傳統系統需要更多資源。相反，企業需要采用更新的技術來協調跨系統的業務流程，并通過確定整合系統和應用的方法來減少技術債務。

3、結合人工智能和機器學習

投資數字化轉型是一種技術趨勢，到2024年仍然具有相關性。目前，生成式人工智能是首要考慮因素，這可能會成為領導者開始考慮將更廣泛的人工智能和機器學習技術融入其業務的催化劑。利用人工智能技術的企業有可能在未來幾年實現顯著增長。

4、為人工智能集成做好團隊準備

企業必須關注人工智能集成的人性化方面。清晰傳達人工智能戰略，并優先考慮員工的成功和福祉是關鍵。對技能開發和再培訓的投資，以及擁抱靈活性和誠實，可以建立信任。這種方法通過在競爭激烈的人工智能驅動時代保留和提升人才來確保業務成功。

5、確保人工智能的使用符合道德規范

展望2024年，很明顯人工智能將繼續徹底改變我們處理技術和安全的方式。企業可以通過教育開發人員以負責任和道德的方式利用人工智能來做好準備。考慮因素包括確保在使用公開的大型語言模型時對企業知識產權的控制，確保人工智能編寫的代碼準確且安全，以及使用經過訓練的人工智能來修復代碼中的安全缺陷。

6、首席信息官(CIO)應關注金融

我們將在2024年看到的一個趨勢是，首席信息官的行為將更像首席財務官。謹慎的首席信息官將投入時間和精力來優化其技術堆棧，以消除浪費、降低成本和提高效率，并且這樣做不會影響生產力，也不會讓組織陷入困境。技術，特別是軟件優化，將成為一項持續的舉措。

7、優先考慮可重復性和可擴展性

2024年初，許多企業將更加仔細地審視自己的預算。前幾年可能已經足夠的東西現在已經不再有效了。現代企業將優先考慮數據產品的可重復性和可擴展性，而不是閃存和一次性洞察。為經濟困難時期做好計劃，并表明可以在不花太多錢的情況下保持現代化。

8、加速數字化轉型

2024年，預計數字化轉型將再次加速。我們正在習慣當前的按需經濟和我們在個人生活中使用的應用，這增加了我們對工作場所消費級技術的需求。更多的創新將幫助組織滿足員工需求并簡化運營，以在勞動力短缺的情況下招聘和留住員工。

9、通過語音搜索瀏覽和購物

未來幾年，我們將看到更多的人使用語音搜索進行瀏覽和購物。為語音技術的不斷出現做好準備，這項技術允許用戶使用語音而不是關鍵字進行搜索。因此，建議向網站添加架構標記，包括博客文章中的常見問題和對話式寫作，以便網站更有可能被選為答案。

10、融合以客戶為中心的營銷和隱私

2024年，兩個關鍵趨勢將交叉：人工智能驅動、以客戶為中心的營銷和隱私至上的世界。突破性的解決方案將通過數據驅動營銷中創新的“匿名”范式出現。人工智能的行為模型將與準確性無縫協調，同時尊重個人客戶數據邊界。積極鉆研這種雙動力方法將帶來最好的結果。

11、采用DeFi

進入2023年第四季度，去中心化金融在主流應用中的崛起不容忽視。隨著區塊鏈的發展和用戶采用率的不斷提高，DeFi將重新定義銀行、貸款和保險。對于具有前瞻性思維的企業而言，現在就掌握DeFi的復雜性和潛力至關重要，這樣才能在2024年變革性的金融格局中保持領先地位。

12、在產品中嵌入金融工作流程

2024年，企業必須開始將金融工作流程嵌入到其核心產品中。在包括銀行在內的絕大多數B2B和B2C企業中，金融工作流程構成了系統中絕對不可或缺的一部分。如果不能在留住客戶的同時收集、轉移和支付資金，那么任何業務都不是真正的業務。隨著監管的不斷完善，拖放式金融基礎設施成為關鍵。

13、集成腦機接口

神經技術通過腦機接口集成到各種應用中正在迅速發展，為醫療保健、娛樂等領域的新可能性打開了大門。企業應該開始探索腦機接口如何通過利用腦電波數據，來改善洞察力和交互以增強用戶體驗、創造創新產品，并有可能徹底改變行業。

14、利用數據生成人工智能

在實施生成人工智能的整體方法時，企業面臨的最大挑戰是數據。這些模型需要來自跨業務職能的實時數據來釋放價值。盡管許多企業已經試點了生成式人工智能工具，但很少有企業開始實現其長期生成式人工智能目標所必需的數據治理和數據遷移工作。

15、實現人工智能和LLM的治理和安全

人工智能和大語言模型的治理和安全將成為一個熱門的商業話題。例如，如果LLM用于構建人力資源機器人來回答員工問題，則需要有過濾器和安全措施，以防止某些員工訪問人力資源代表永遠不會向其提供的信息。那，如何確保機器人知道員工其首席執行官在401(k)中節省了多少錢?這就是2024年將看到的創新之處。

16、保護數據訪問和權限

眾所周知，身份是網絡安全問題的首要問題。但到2023年結束時，不斷增加的網絡安全威脅將導致在最小層面上采取更多行動。企業必須關注身份管理，并找到新的方法來確保對其專有數據的訪問，與之相關的特權得到主動保護。

17、利用5G的力量

5G網絡的擴展將為眾多新技術和服務的發展，以及現有技術和服務的演進鋪平道路。企業應該關注物聯網設備、數字孿生、智慧城市和通信技術發展中的無數機遇。

18、融合物理、生成和虛擬現實

2023年第四季度，企業應該為生成式人工智能和元宇宙集成的變革趨勢做好準備。企業必須開始為融合物理、生成和虛擬現實的沉浸式數字環境奠定基礎。這一趨勢需要對增強現實、虛擬現實、擴展現實和生成技術進行投資。

19、利用量子計算

企業應該為2024年的量子計算趨勢做好準備，其有可能通過更快地解決具有挑戰性的問題來改變行業。對量子算法和協作的早期研究可以提供競爭優勢，并在各個領域帶來突破和改進。

20、為情感人工智能做好準備

在2023年最后幾個月，企業應該開始為情感人工智能在客戶互動中的崛起做好準備。EAI很快將超越文本和語音識別，通過微妙的提示來識別客戶的情緒。為此做好準備意味著了解如何以合乎道德的方式實施，即確保情感參與可以增強用戶體驗，同時又不會引起隱私問題。