导读	从完善和扩大人工智能的使用，到平衡创新需求与紧缩预算，企业需要了解多种新兴技术趋势。以下是将主导2024年的技术趋势，以及企业现在应该如何为此做好准备。

毫无疑问，2023年的主流技术趋势将集中在人工智能，更具体地，是生成式人工智能。展望未来，当我们进入2023年最后一个季度时，行业专家表示，人工智能将继续成为2024年的主导趋势，但这并不是企业在未来几个月可以预期的唯一与技术相关的机遇或挑战。

从完善和扩大人工智能的使用，到平衡创新需求与紧缩预算，企业需要了解多种新兴技术趋势。以下是将主导2024年的技术趋势，以及企业现在应该如何为此做好准备。

1、解决潜在的电网不稳定问题

电网不稳定是一种被低估的风险。整个科技行业都需要电力。随着对电网的需求越来越多，将会发生更多的故障。企业现在需要开始准备，以便在2024年变得更加节能和自力更生。2024年的业务连续性计划可能应包括电源冗余的考虑因素。

2、减少技术债务

企业需要解决其技术堆栈日益复杂的问题。复杂性会增加成本和安全风险，并抑制创新，因为维护传统系统需要更多资源。相反，企业需要采用更新的技术来协调跨系统的业务流程，并通过确定整合系统和应用的方法来减少技术债务。

3、结合人工智能和机器学习

投资数字化转型是一种技术趋势，到2024年仍然具有相关性。目前，生成式人工智能是首要考虑因素，这可能会成为领导者开始考虑将更广泛的人工智能和机器学习技术融入其业务的催化剂。利用人工智能技术的企业有可能在未来几年实现显著增长。

4、为人工智能集成做好团队准备

企业必须关注人工智能集成的人性化方面。清晰传达人工智能战略，并优先考虑员工的成功和福祉是关键。对技能开发和再培训的投资，以及拥抱灵活性和诚实，可以建立信任。这种方法通过在竞争激烈的人工智能驱动时代保留和提升人才来确保业务成功。

5、确保人工智能的使用符合道德规范

展望2024年，很明显人工智能将继续彻底改变我们处理技术和安全的方式。企业可以通过教育开发人员以负责任和道德的方式利用人工智能来做好准备。考虑因素包括确保在使用公开的大型语言模型时对企业知识产权的控制，确保人工智能编写的代码准确且安全，以及使用经过训练的人工智能来修复代码中的安全缺陷。

6、首席信息官(CIO)应关注金融

我们将在2024年看到的一个趋势是，首席信息官的行为将更像首席财务官。谨慎的首席信息官将投入时间和精力来优化其技术堆栈，以消除浪费、降低成本和提高效率，并且这样做不会影响生产力，也不会让组织陷入困境。技术，特别是软件优化，将成为一项持续的举措。

7、优先考虑可重复性和可扩展性

2024年初，许多企业将更加仔细地审视自己的预算。前几年可能已经足够的东西现在已经不再有效了。现代企业将优先考虑数据产品的可重复性和可扩展性，而不是闪存和一次性洞察。为经济困难时期做好计划，并表明可以在不花太多钱的情况下保持现代化。

8、加速数字化转型

2024年，预计数字化转型将再次加速。我们正在习惯当前的按需经济和我们在个人生活中使用的应用，这增加了我们对工作场所消费级技术的需求。更多的创新将帮助组织满足员工需求并简化运营，以在劳动力短缺的情况下招聘和留住员工。

9、通过语音搜索浏览和购物

未来几年，我们将看到更多的人使用语音搜索进行浏览和购物。为语音技术的不断出现做好准备，这项技术允许用户使用语音而不是关键字进行搜索。因此，建议向网站添加架构标记，包括博客文章中的常见问题和对话式写作，以便网站更有可能被选为答案。

10、融合以客户为中心的营销和隐私

2024年，两个关键趋势将交叉：人工智能驱动、以客户为中心的营销和隐私至上的世界。突破性的解决方案将通过数据驱动营销中创新的“匿名”范式出现。人工智能的行为模型将与准确性无缝协调，同时尊重个人客户数据边界。积极钻研这种双动力方法将带来最好的结果。

11、采用DeFi

进入2023年第四季度，去中心化金融在主流应用中的崛起不容忽视。随着区块链的发展和用户采用率的不断提高，DeFi将重新定义银行、贷款和保险。对于具有前瞻性思维的企业而言，现在就掌握DeFi的复杂性和潜力至关重要，这样才能在2024年变革性的金融格局中保持领先地位。

12、在产品中嵌入金融工作流程

2024年，企业必须开始将金融工作流程嵌入到其核心产品中。在包括银行在内的绝大多数B2B和B2C企业中，金融工作流程构成了系统中绝对不可或缺的一部分。如果不能在留住客户的同时收集、转移和支付资金，那么任何业务都不是真正的业务。随着监管的不断完善，拖放式金融基础设施成为关键。

13、集成脑机接口

神经技术通过脑机接口集成到各种应用中正在迅速发展，为医疗保健、娱乐等领域的新可能性打开了大门。企业应该开始探索脑机接口如何通过利用脑电波数据，来改善洞察力和交互以增强用户体验、创造创新产品，并有可能彻底改变行业。

14、利用数据生成人工智能

在实施生成人工智能的整体方法时，企业面临的最大挑战是数据。这些模型需要来自跨业务职能的实时数据来释放价值。尽管许多企业已经试点了生成式人工智能工具，但很少有企业开始实现其长期生成式人工智能目标所必需的数据治理和数据迁移工作。

15、实现人工智能和LLM的治理和安全

人工智能和大语言模型的治理和安全将成为一个热门的商业话题。例如，如果LLM用于构建人力资源机器人来回答员工问题，则需要有过滤器和安全措施，以防止某些员工访问人力资源代表永远不会向其提供的信息。那，如何确保机器人知道员工其首席执行官在401(k)中节省了多少钱?这就是2024年将看到的创新之处。

16、保护数据访问和权限

众所周知，身份是网络安全问题的首要问题。但到2023年结束时，不断增加的网络安全威胁将导致在最小层面上采取更多行动。企业必须关注身份管理，并找到新的方法来确保对其专有数据的访问，与之相关的特权得到主动保护。

17、利用5G的力量

5G网络的扩展将为众多新技术和服务的发展，以及现有技术和服务的演进铺平道路。企业应该关注物联网设备、数字孪生、智慧城市和通信技术发展中的无数机遇。

18、融合物理、生成和虚拟现实

2023年第四季度，企业应该为生成式人工智能和元宇宙集成的变革趋势做好准备。企业必须开始为融合物理、生成和虚拟现实的沉浸式数字环境奠定基础。这一趋势需要对增强现实、虚拟现实、扩展现实和生成技术进行投资。

19、利用量子计算

企业应该为2024年的量子计算趋势做好准备，其有可能通过更快地解决具有挑战性的问题来改变行业。对量子算法和协作的早期研究可以提供竞争优势，并在各个领域带来突破和改进。

20、为情感人工智能做好准备

在2023年最后几个月，企业应该开始为情感人工智能在客户互动中的崛起做好准备。EAI很快将超越文本和语音识别，通过微妙的提示来识别客户的情绪。为此做好准备意味着了解如何以合乎道德的方式实施，即确保情感参与可以增强用户体验，同时又不会引起隐私问题。