Gartner每年都会发布其技术趋势列表。今年的名单如下（分为三个部分）：桶#1：人工智能的必要性和风险
代理AI
人工智能治理平台
虚假信息安全
桶#2：计算的新领域
后量子密码学
环境隐形智能
节能计算
混合计算
水桶#3：人机协同
空间计算
多功能机器人
神经增强
主题趋势
这份清单的好处在于Gartner喜欢称之为桶或“主题”。
不把它们放在一起解释可能影响业务各个方面的技术的更大轨迹是不可能的。因此，将趋势组织成主题是有意义的。人工智能的主题是正确的——我的学生也会同意。在维拉诺瓦商学院的人工智能、机器学习、生成性人工智能和新兴商业技术课程中，我们还跟踪技术趋势。
我们已经从大型语言模型（LLM）转向生成预训练变换器（GPT），再到定制GPT，再到专有LLM，再到Agent AI——很快注意到使用Autogen、LangChain和CrewAI等工具创建代理是多么“容易”。毫无疑问，智能人工智能是2025年及以后的一个重大趋势。人工智能治理是必要的，但并不总是那么容易定义或执行。Gartner列出这一技术趋势是正确的。
但正如它所指出的那样，“人工智能指南因地区和行业而异，因此很难建立一致的做法。”人工智能的主要挑战之一是它创造和传播虚假信息的能力。“虚假信息安全”不仅是一种重要趋势，也是一种必然。第二个主题——计算的新领域——几乎完美地映射到我们的新兴商业技术课程中。后量子密码学——“抵抗量子计算（QC）解密风险的数据保护”——预示着量子计算的进步，我们认为这是不可避免的，但有时会有风险。
我们对周围无形智能趋势的反应是“是时候了”，我们开始谈论使用技术创造自然、直观的体验。节能计算是一个爆炸式增长的需求。虽然区块链是能源需求的警钟，但人工智能是海啸。Gartner强调这一要求是正确的，无论它如何得到满足。混合计算的趋势是显而易见的。第三个主题——人机协同——是另一个几乎早就应该提出的主题。
第一个趋势是空间计算，它复兴了增强现实和虚拟现实（AR/VR），以解决我们五年前期望它解决的一些问题。这项使能技术现在已准备好在Gartner确定的领域利用AR/VR，如“游戏、教育和电子商务……医疗保健、零售和制造业”虽然Gartner确定了头戴式显示器的成本和笨重性，但我们相信这些显示器将在未来几年大幅萎缩。
Meta和Viture Pro XR glasses等供应商最近发布的智能眼镜表明了这将如何发展。Gartner认为“多功能机器人”是一个重要趋势，我们对此表示赞同。机器人技术和人工智能的结合才刚刚开始，很快就会创造出能够执行多项任务的孩子。多年来，美国国防部高级研究计划局（DARPA）一直在投资脑机接口。事实上，几十年前，DARPA资助了一些最早的生物控制论研究。
像Neuralink这样的公司已经在这里展示了巨大的潜力。Gartner正确地将神经增强列入技术趋势清单。主题机会
Gartner的主题和趋势与我们在大学看到的趋势密切相关。我们的人工智能、机器学习、生成式人工智能和新兴商业技术课程与Gartner的许多趋势重叠。我们应该效仿Gartner的做法，将它们组织成篮子或主题。下图来自我们的新兴商业技术课程，围绕基础设施（内圈）和应用技术（外圈）组织。
人工智能、机器学习和生成性人工智能的下一门课程将重点关注代理人工智能，新兴商业技术的课程将重点探讨可持续性、人机协同和机器人技术。技术趋势业务
Gartner并不是唯一一家专注于技术趋势的公司。Forrester、德勤、IBM、IDC、普华永道和麦肯锡都在跟踪和预测技术趋势。当然，挑战在于这些趋势的波动性。例如，我们在大学教授的课程每学期都会重新设计。
五年前，生成式人工智能还不能被视为一个应用平台。如今，它正在重新定义行业。五年后会是什么样子？我希望看到Gartner列出十年后的趋势以及受影响最大的行业。或者至少五年后。年复一年地做这些事情要容易得多。我的课程也是如此。我不确定我能教一门关于新兴商业技术的课程，重点是五年后这些技术将走向何方。除此之外，趋势预测者还应确定这些技术将在垂直行业的哪个领域落地，以及定义这些技术的流程和子流程。
他们还应该从概率上确定随着人工智能、机器学习和生成式人工智能的发展，将被自动化、改进或消除的过程和子过程。这将使战略家和战术家能够以某种竞争方式利用技术。有一件事是肯定的。没有人能忽视今年、明年或任何一年的技术趋势。