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如果你能預測未來,你會用什么方式工作呢?我們對全球的業務決策者們進行調查后發現,66%的人表示,來自數字初創企業的競爭正在激勵他們投資自身的IT基礎設施和數字技能領導力。
老牌傳統企業紛紛在進行變革,例如,Blockbuster(美國傳統家庭影視娛樂商)已經搭建了在線播放網站,Borders(美國著名傳統連鎖書店)和sears(美國著名多種經營零售店)都已經實現消費者的在線購買。可以預見,還有更多顛覆性的變革將會發生。老牌傳統企業正在被世界各地風起云涌的數字化初創公司的創新所打敗,他們之中,幾乎二分之一的企業甚至無法知道是否還能再活個3~5年。但是,這場顛覆又充滿了機遇。本文中,筆者將預測2017年后的七個重要趨勢,毫無疑問,其中某些趨勢將從邊緣產業進入核心區域,徹底改變企業開展業務的方式。
預測1:沉浸式虛擬現實技術在創意工作中成為主流
2017年,沉浸式虛擬現實技術將在創意工作中得到普及。不久后,創作者們將能夠利用某種超強技術來編織他們的夢想。而且這項技術遲早將被更廣泛的人群所采用。
建筑師和設計師可以在開展實際工作前就走進項目現場,利用他們的設備查看建筑物的全尺寸模型。而愛好者們則將能夠通過轉動旋鈕、滑動手指或移動手寫筆來進行觀看和實景體驗。孩子們在玩Minecraft(知名游戲:我的世界)的時候,也將通過觸摸和旋鈕,而不是通過傳統的移動和點擊鼠標。
預測2:AR和VR的未來世界
在我們組織的全球未來生產力研究中,達到創紀錄水平的67%的受訪者表示,他們愿意在其職業生涯中體驗采用增強現實或虛擬現實(AR/VR)的產品進行工作。所以,接下來的幾年中,預計將成為VR和AR技術發展的轉折點。
免提設備將推動人們進入平行世界,在這個世界中,唯一會限制他們的只有自身的想象力。人們將不再受到物理媒介時間和成本的限制,在虛擬的世界中,人們學習新技能和提供服務,并進一步與其他人交往。
物理世界與虛擬世界之間的邊界日益模糊,可能講座和沒完沒了的筆記將成為往事,因為教育將融入生活,具有更加沉浸式的虛擬體驗,知識和信息往往能夠觸手可及。
雖然PokemonGo(口袋妖怪游戲)每天增加約70萬名的新玩家,但隨著AR和VR的日益成熟,其他領域受眾人數的增長將更具規模,非一款游戲可以比擬。
預測3:萬物互聯時代,也許需要保護HVAC(曖通空調系統)
你最近是否接到汽車4S店客服的提醒,你的車子需要進行軟件更新了?是的,你沒聽錯。在互聯世界的時代,幾乎任何具有IP地址的東西都可能遭到黑客的攻擊。2015年切諾基吉普車發生的事故正是這樣的例子。
萬物互聯的時代,攻擊的邊界將會在2017年開始擴大,并開始侵入到IT網絡以外的其他業務領域。應當認識到,不僅僅是數據需要得到保護,諸如HVAC之類的基礎設施也需要得到保護,這將是企業不斷前行中的警鈴。
預測4:5K傳說?
我們這代人已經不甘居于第二,為什么呢?因為我們已經習慣了時速100英里的進步。研發團隊一直在奮發圖強,以期不斷為客戶帶來驚喜,不斷取悅客戶。當人們認為5K分辨率將取代4K成為下一代行業標準時,擁有翻倍分辨率的大顯示器的新聞已經傳播開來了。
2017年,人們不只生活在彩色的影像世界中,隨著科技帶來的感官體驗的進一步升級,終有一日,真實的世界與之相比也會顯得黯然失色。
預測5:首席物聯網官
商務主管人員在各地層出不窮,首席數字官更是風靡一時,現在,又一個新的頭銜脫穎而出,那就是首席物聯網官。
我們為什么需要他們?因為企業將面臨日益巨大的壓力,他們必須填補業務和IT之間的差距。
為提高企業的投資回報率和效率,首席物聯網官將與設備/工廠管理人員、CIO和CEO等眾多管理人員進行合作。
他們將成為變革的有力推動者,負責推動公司業務進入第四次工業革命。世界的脈搏將會隨著當今這個星球上80億部互聯設備的節律而跳動。我們預計,到2031年,這一規模將增長至超過2000億臺設備或更多,達到地球人口數量的25倍。這真是個大工程!
預測6:預防勝于治療
任何一個醫生都會告訴你,預防勝于治療。現在,得益于機器學習,我們可以提前知道某項技術何時能夠取得突破,并能夠迅速解決相關問題。有了自我修復的科技,企業能夠把人才安排到更具戰略意義的IT項目中,而不是讓他們把時間花費在查找漏洞和修復服務上。
IDC預測,到2020年,近20%的操作流程將具有自我修復和自我學習能力。這意味著,要處理的麻煩事會減少許多。
預測7:大數據時代的機器學習
這已經不是什么新鮮事:企業和大眾都在努力應對目前在線存儲的大量數據。大規模數據將很快能夠幫助機器以全新的方式理解各種事務。例如,麻省理工學院正在利用視覺感知做一些非常酷的事情。通過讓機器觀看流行的電視節目,諸如《The Office》(辦公室)和《DesperateHousewives》(絕望主婦),來學習如何預測人類的行為。
麻省理工學院(MIT)的研究人員認為,機器的感知力將徹底改變各行各業,洞察力將能夠大規模從數據中得到提升。例如,計算機視覺將能提供價格適當且準確的方案,為人們篩查疾病。
隨著時間的推移,機器將開始以多種形態在眾多領域發揮學習能力,從而使其有可能從文本或虛擬世界中學習。
這真是令人興奮!也許在幾年內,我就能夠讓機器來編寫這些預測文章了,而我有更多時間來觀看《The Office》和《Desperate Housewives》!