Gartnerの副社長のDavid Cearleyフェローレベルのアナリストは、言った：「インテリジェント人間中心の空間（人中心のスマートスペース）ガートナー2020年には、重要な戦略的な技術動向を整理するためのコア構造で、主要でその影響を評価します。人々はコア技術戦略として最も技術的に重要な役割の一つ強調した意味でインパクトの顧客、従業員、取引先、社会や他の主要なグループは、組織によって取られたすべてのアクションを直接目的としていますかこれらの個人やグループの間接的な効果は、これは「人間中心」アプローチです。」
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ウルトラオートメーション（Hyperautomation）
オートメーションは、機械学習、パッケージソフトや自動化ツールのコレクションの様々なをカバーする、超オーダー配達です。自動化は、それ自体も（発見、分析、設計、自動化、測定、監視および再評価）のすべてのステップが含まれている自動化するツールの超豊富なセットが含まれていないだけ。スーパー互いの間、スコープ自動化された手順を理解することに重点を自動化、およびそれらの組み合わせ協調的に関連付けられています。
傾向は、ロボットプロセス・オートメーション（RPA）によって開始されました。しかし、唯一のプロセスの自動化は、それがプロセスに関わるヒューマンタスクのヘルプ複製部へのさまざまなツールの組み合わせをとり、スーパーロボットオートメーション呼び出すことはできません。
RPAPlus注： 超自動化されただけで、別のコール、RPAPlusと一致はRPAプラス、RPA + AIのすべての種類の高度なバージョンは、よりインテリジェントな、より洗練された自動化機能を形成するための技術の適用を落ちることができるという考えを推進して。
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複数の経験（Multiexperience）
今と2028年の間に、ユーザ体験は二つの側面に大きな変動、すなわち知覚のデジタル世界のユーザーとどのようにユーザーがデジタル世界との対話になります。セッションプラットフォームは、デジタルの世界と対話する方法の人々を変更し、バーチャルリアリティ、拡張現実と複合現実感は、デジタル世界の人々の認識を変えることです。同時に、変更の知覚との相互作用のパターンは、将来のマルチモード、マルチ感覚の経験をもたらすでしょう。
ブライアン・バーク、ガートナー・リサーチの副社長は、言った：「「ハイテクに精通した人たちからのコンピュータの人間の技術の理解 "へのこのモデルは、人間が人間と通信するために、この多感覚能力の人間とコンピュータの相互作用の負担置き換えられます。私たちは、より詳細な情報を提供できる豊かな環境を作成します。」
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専門知識の民主化（専門知識の民主化）
トレーニングで民主的なコミットメントと専門知識の下で人々のための技術的専門知識は、ミニマリストの前提（例えば、機械語、アプリケーション開発）や専門知識（例えば販売プロセス事業が大規模で高価な経験を受け入れるために必要とされていない提供し、経済分析）。（そのような市民のデータ科学者、市民ソリューションインテグレータなど）の例の「市民」、民事訴訟のコードパターンが開発されない専門的な知識の民主化。
ガートナーは、今と2023の間で、この民主化傾向の4つの重要な側面は、民主化とデータ分析（科学者のための特別なツールの展開からのデータは、ツールの開発者の一般的な人気に適用するために）を含め、開発を加速すると予測します民主化は、開発、民主化（人工知能ツールを使用して独立して開発されたアプリケーション）（低コードは、何のコードは、アプリケーションの開発が民事開発者のためのサポートを提供し、より多くの自動化を備え、シーンを増加し続けていない）デザインだけでなく、知識の民主化（ツールと専門家システム、外部の自分の専門知識の専門的なスキルを越えたアプリケーションを使用して非IT専門家と訓練されています）。
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（ヒト増強）身体機能を高めます
身体意識の研究とどのように強化体力を提供し、それ人間の経験の不可欠な部分にするために技術を使用する方法を強化します。これにより、注入または外部ウェアラブル技術機器部材によって強化されたパフォーマンスエンハンサーを達成することは人間の体内で人間の身体機能が固有の変更します。認知増強は、従来のコンピュータ・システムと経験マルチインターフェース情報およびアプリケーションへの新しいインテリジェント空間によって達成されます。次の十年で、より多くの人々はそれがますます一般的になり、人間の物理的および認知機能拡張技術の機能を強化しようとして。これは、従業員が自分のパフォーマンスを強化し続け、そして遠くに配置されたオフィス環境を改善するために拡張、新しい「コンシューマライゼーション」効果が得られます。
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透明性とトレーサビリティ（透明性とトレーサビリティ）
より多くの消費者が必要な個人情報の個人情報やメイクコントロールの値を実現しています。政府は、組織がこれを行うことを保証するために厳格な法律や規制を実施している間組織はまた、個人データのリスク保護と管理が増加している認識しています。透明性とトレーサビリティは、デジタル倫理およびプライバシー要件をサポートするための重要な要素となっています。
透明性とトレーサビリティは、ビジネス組織、行動と支援技術と実践的な対策に向けた信頼の態度の回復と不足に準拠するために必要な人工知能やその他の高度な技術の倫理の使用を維持するために、規制要件を満たすことをいいます。措置の透明性と信頼性の確立に組織三つの領域に焦点を当てる必要があります：（1）人工知能と機械学習;（2）個人データのプライバシー、所有権とコントロール;（3）倫理的なデザイン。
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エッジイネーブル（エンパワードエッジ）
エッジ・コンピューティングは、トポロジコンテンツ集配を計算し、情報及びユーザーのリポジトリ近く源の情報処理です。これは、ネットワークトラフィックおよび処理レイテンシ削減するローカル残るエッジに再生する機能とを与える大きな自治エッジを計算しようとします。
ミスターバークは言った：「現時点では、主な関心事は、エッジコンピューティングや業界固有の製造における分散型オフライン機能、小売店や他のものの組み込みシステムが提供されますが、エッジがより多くの成熟し、プロとコンピューティング・リソースを与えられているとあります。より多くのデータストレージ、エッジ・コンピューティングは、ほとんどすべての産業と応用の支配的な要素であろう。洗練されたエッジ機器ロボット、のUAV、自律型車両やオペレーティングシステムは、この移行スピードアップであろう。」
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分散型クラウド（雲を分散）
分散型クラウドは現在、集中パブリッククラウドサービスは、物理的に異なる場所に分散していることをいい、元のパブリッククラウドプロバイダーは、分散クラウド運用、管理、更新、および反復を担当したまま。これは、ほとんどのパブリッククラウドサービスで使用される現在の集中型モデルは巨大な変化ですされ、そしてクラウド・コンピューティングの新時代を開きます。
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オートメーションオブジェクト（自律物事）
オートメーションオブジェクトは、自動的に人類の過去に実行されるこれらのタスクを実行する物理デバイスの人工知能を使用することです。最も典型的な自動化、ロボット、無人偵察機、自律走行車/船や機器オブジェクト。オートメーション硬化手続きの度を越えた彼らは、自動化が実現でき、高度な行動その環境と人間とのより自然な対話のための人工知能を用いて行うことができます。技術力をレギュレータ社会的受容と改善の承認の向上に伴い、オートメーションオブジェクトはますます無制限の公共の場所で使用されます。
バークは言った：「オートメーションオブジェクトの人気が、我々は独立したインテリジェントなオブジェクトは、同じにすることができるロボットの種類として、複数のデバイスとの組み合わせで有人かどうか、インテリジェントなオブジェクトを作ることができ、共同作業に変換することを期待しています。アセンブリ同時に実行中のプロセス。宅配便業界では、最も効率的なソリューションは、自律走行車によって引き起こされる可能性が車のロボットや無人航空機の最終的な配送、小包の標的領域に輸送されます。」
RPAPlus注： 昨年の予想は、今年最初にランクされ、将来の技術動向。
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実用的なブロック鎖（実用Blockchain）
ブロック鎖は信頼、透明性によって達成して、ビジネス交流を実現するコストを削減し、取引時間を短縮し、業界全体を再構築するために、キャッシュ・フローの決済を改善するために、ビジネス全体にクロス生態学生態学的価値を提供することができます。期日は、したがって、「手抜き」の確率が大幅に減少し、資産の原点にバックします。汚染のソースを識別するために、サプライチェーン全体食品フットプリントを追跡するなど大きな値の他の領域のトラッキング資産、製品を支援するために、各部品をトレースリコール。ブロック鎖はまた、アイデンティティ管理に使用することができます。ブロックチェーン・インテリジェンス・契約イベントが発生した場合、商品の受領時などに、このような支払いとして、自動的にトリガーアクションにシステムを可能にします。
ミスターバークは言っ:.「企業内の貧弱なアプリケーションブロックチェーンなど、さまざまな技術的な問題の拡張性と相互運用性のためには、これらの課題にもかかわらず、まだ熟していないが、ブロック鎖を破壊し、ベルトを持っています収益成長の可能性に、組織は、組織の急速な普及も例外ではありません信じられないでしょう近い将来に、技術を評価するためにも、技術を開始する必要があります。」
RPAPlus注： ポリシーおよびプラットフォームの中央政府の最近のシリーズからは、国の2020ブロック鎖は、巨大なホットスポットになります。
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人工知能セキュリティ（AIセキュリティ）
人工知能と機械学習は、アプリケーションシナリオのさまざまな人間の意思決定の能力を強化するために使用されていきます。これは、超自動化を使用することで、自動化がためでも物事、クラウドコンピューティング、microservicesシステム（microservices）とスマートスペースの、ビジネスの変革は機会をもたらすオブジェクトながらの番号を追加し、高度に接続されており、攻撃の潜在的なポイントを確保しますチームリーダーとリスクは新たな課題をもたらしました。セキュリティとリスクリーダーは3つの主要分野に焦点を当てる必要があります - 人工知能を使用して人工知能を有効にしたシステムの保護は、セキュリティ防御機構を強化し、悪意のある攻撃者が人工知能を使用するために心理的に準備します。
RPAPlus注： Huake志バレーアカデミー、アカデミー会員ヘ・ジフェンリーダーが率いるは、人工知能の技術と革新のための安全で信頼できるプラットフォームの人工知能システムのアプリケーションに焦点を当てました。
さんが2018年10月15日201910壮大な戦略の動向を見に戻ってみましょう、ガートナーがリリース：
2019年の戦略的技術トレンドナンバーワンです：自律物事
2019 1--10月の、特に国内の大江UAVの自動操縦でのパフォーマンス、および同社の強い上昇の数を通じてなど、ロボット工学、無人機や自律走行車を含め、私がGartnerの予測はまだ非常にある認めざるを得ませんでした正確な。
"RPAPlus" | 2019年RPA + AIサミットから左 7 天を
私たちの一貫した研究を考えると、我々は最もホットになるので、2020年には国内のRPA + AIは必ずしも最もホットな技術戦略ではありませんが、2--3年後に排除していない、約2年間、早く国内の火災よりもそのことについて欧州諸国のRPA技術を発見しました戦略的な技術。
すべて2019年RPA + AI 11月7日のサミットでは、次の2--3年に最もホットな技術戦略をお見逃しなく。
