思特沃克发布了《2023科技棱镜年度报告，聚焦科技引领的商业变革》这篇报告。以下是对该报告的部分摘录，完整内容请获取原文查看。Thoughtworks 遍布全球的咨询顾问和客户网络，不仅为我们提供了前沿科技趋势的全貌，还能让我们深入了解未来技术趋势的发展进程和潜在影响。在本报告中，我们将分享一些洞察，以帮助企业通过前沿技术实现转型。

(资料图)

1.平台即产品

以客户为中心，传递价值

随着越来越多的企业迁移到云端，并抓住机会在云基础设施上构建自己的定制平台，平台性能或契合度的不同 阶段变得越来越清晰。

我们去年指出过，确定哪种平台契合您的目标以及平台能提供什么价值，是关键的初始步骤。但接下来我们要 做的是：充分利用您的投资并最大限度地获取平台提供的价值；要做到这一点，将平台作为产品来理解是至关 重要的。

许多企业对平台的失望源于其未能将平台视为产品。例如，许多为开发人员建立的基础设施平台缺乏在开发其 他类型产品中必备的步骤，比如基本的用户需求研究和使用者情景分析。这会导致在用户体验和产品启用方面 的问题，最终甚至会导致开发人员流失。

为解决这一挑战，我们可以将平台视为一个必须争取客户的产品，明确产品价值主张、产品演进路线图和专用 资源来帮助开发者为他们的组织创造价值。与任何卓越的产品一样，平台需要得到持续的关注，并根据开发人 员的反馈和不断变化的业务环境来改进和调整。

趋势信号包括

BackStage 和其他强调开发者体验的平台的崛起，可以在吸引和留住技术人才方面发挥强大的作用。 • 业界知名人士和供应商正在探讨以工程为中心的平台，这表明将开发人员视为平台“客户”的观点已成为主流。 • 从数据湖向联邦数据存储和数据产品的转型，可在整个企业中实现责任划分和平滑的价值流动。Data Mesh 的普及证明了这种方法的价值。 • 团队拓扑日益流行，它用于构建业务和技术团队，以帮助团队实现最高效率。团队拓扑也强调将平台作为一 个内部产品，由平台团队向其他团队提供来支持和加速团队的工作。

机会

赋能开发人员、数据科学家和其他人员创造卓越的价值。遵循产品理念的平台提供了基本的构建模块， 使得“更高”级别的团队无需在“低”级别的问题（例如基础设施）上花费更多时间，而专注于向客 户和企业交付更重要的成果。

平台提供的价值可能因平台类型而异。这种价值可能是直接价值或间接价值，后者可 能不那么明显，也可能不总被企业所理解——例如，一个平台取代了一个旧系统，虽然功能相同，但 是运行方式却更有弹性、适应能力也更强。但即使是间接价值，最终也可以直接与积极的业务成果联 系起来。

卓越的平台还可以为消费者提供价值，让每个人都可以轻松获取数据，但其加速功能仅针对于特定的 问题或用例。例如，一家银行可能会创建一个具有强合规性和安全性的平台和另一个灵活的平台，以 便前面加逗号以便快速开展实验。

在竞争激烈的人才市场中，卓有成效的平台可以成为关键的差异化优势，也可以帮助吸引和留住技术 娴熟的人才。毫不夸张地说，机器学习专家供不应求，他们想去任何企业工作都不难，但是显然更倾 向于选择那些无需解决基础设施问题的企业。在这些企业中，利用平台提供的基础，他们可以将自身 技能应用到更有意义的工作中。

2.恶意技术

应对安全、道德和隐私方面的挑战

正如我们在去年的科技棱镜中所指出的那样，技术的快速发展始终伴随着有意或无意的负面影响。“恶意”技术 持续以不同的形式频频出现，包括人工智能的偏见、成瘾类技术和某些人工合成媒体。今年我们将重点关注对 安全和消费者隐私的威胁，因为在未来一年里这些威胁（以及对应的影响）会逐步扩大。

为了保持竞争力和培养客户忠诚度，需要在不断变化的法规，消费者期望，和不断贴近消费者的需求中找到平衡， 并坚持做正确的事情。法规变化的速度之快，意味着实时同步法规变化并不现实——在 18 个国家 / 地区，我们 的数据隐私专家使用自动化服务来紧跟监管形势，几乎每天都会收到一封详细说明调整情况的电子邮件。

更重要的是，仅仅遵守法规并不总能解决问题。欧盟（EU）的《通用数据保护条例》（GDPR）等标准要求，消 费者应被警告网站或应用程序对隐私的影响，并被邀请“选择”或“接受”某些条款——然而，很少有人会真 正理解自己所接受的条款。从合规相关事项发展的方向可以看出，企业应该主动建立一套道德框架来指导技术 和数据的使用，而不是被动地采取措施。这样，企业可以为客户创建出一条关于尊重和安全的坚实底线，并减 少对消费者或社会造成伤害的可能性。

趋势信号包括

“知情同意”概念遭到质疑。虽然现在几乎所有公司都会为消费者提供同意隐私条款的协议，但这种协议的 诚意如何尚无定论。《纽约时报》指出，理解标准的隐私政策和条款（最长可达 20,000 字）所需的时间远 超普通消费者可能拥有的时间。结果往往是，消费者在对被收集的数据范围不知情的情况下，公司收集了超 过他们需求的数据，或者存储数据的时间超过合理时长。在某些情况下，这种行为还可能涉及违法风险。

隐私监管和执法的延伸浪潮。由于欧盟“Cookie 法”即将生效，谷歌等公司正面临惩罚性的行动，并被 迫改变自己的做法。在美国，州级政府出台了一系列数据隐私法规，例如，加利福尼亚州消费者隐私法案 （CCPA）和弗吉尼亚州消费者数据保护法案（CDPA）。紧随其后，科罗拉多州隐私法案和犹他州消费者隐私 法案也将于明年出台。

隐私问题改变了营销行为和商业模式。苹果等公司将自己定位为数据隐私的坚定捍卫者，支持消费者紧急停 止信息共享，并采取措施保护用户免受有针对性的间谍软件的侵害。这使得很多公司更难直接追踪用户—— 大约 70-80% 的苹果用户选择不允许公司跟踪他们使用的应用程序，这反过来又打击了依赖这些信息的广告 收入。

更多的公司将实体营销重新纳入其战略，这可能是由于客户有关数据减少的结果。亚马逊、Bass Pro Shops 等公司正在向客户直接邮寄实体产品目录和广告，并嵌入二维码。

“零日”漏洞的发现和交易日益增多。零日漏洞是指在软件或系统中存在的不为人知的缺陷，使企业数据容 易受到窃取或操纵。零日漏洞的市场正在迅速发展，以至于出现了专门的经纪人，他们在漏洞发现者、受影 响的公司（通常是谷歌或微软之类的公司）、政府之间策划交易，更令人不快的是，他们甚至在犯罪分子或 其他坏人之间进行交易，这些人通常都会准备为这些信息付出高价。一方面，令人鼓舞的是对此类问题的警 示越来越多；另一方面，随着整个市场变得更有利可图，风险也随之上升。

随着俄乌冲突的加剧，国家赞助的或自发的网络战争更加频繁，网络攻击的风险也日益增加。美国政府明确 警告称，这些攻击的受害者可能包括“普通”企业（及它们的客户）以及“合法”军事目标。

机会

加强安全以保护盈利。Target公司因信用卡号码和个人信息泄露而承受了超过 2亿美元的损失。据 IBM 称，数据泄露造成的平均损失持续攀升，目前在美国已超过 900 万美元，这凸显了制定并投资一个全 面的安全战略的紧迫性，这个战略不仅要基于技术，还要基于文化。同样，严格、透明的标准和遵守 道德的数据实践可帮助企业有效避免监管机构的高额罚款，仅 GDPR 一项，2021 的罚款就激增了 7 倍， 达到 12 亿美元。

除了防止财务损失之外，可靠的数据保护和安全实践还可以帮助企业避免持久的品牌损害。具体可参 考最近三星修改隐私政策在网上引起的强烈抵制。这表明即使只是被认为侵犯了隐私，也会对品牌声 誉产生负面影响，实际动机几乎已经变得毫无意义。另一方面，现在苹果和谷歌等公司将自己标榜为 隐私和安全的拥护者，而从中受益。

更健康、更开放的客户关系。有新的证据表明，消费者将更倾向于与那些被视为良好的数据治理者或 典范的公司共享信息。研究表明，自从苹果公司将应用追踪作为一种选择以来，选择允许 APP 数据追 踪的用户越来越多。那些最能让消费者信赖的，尊重隐私并采取积极措施保护客户数据的组织，将很 有可能被委托使用更多的数据，以更好地洞察用户。

“隐私第一”的立场可以帮助品牌战胜落后的竞争对手。研究表明，消费者希望得到强有力的隐私保护， 因此，特别是在数字营销和广告方面，一些全球大型企业正在以道德为主导来保护客户隐私。确保您 的企业和您的客户一样关心隐私问题，可以帮助您在这个趋势里保持领先。

3.充分利用人工智能

使机器智能成为主流

人工智能在整个行业中成就斐然：例如谷歌 Deep Mind 预测 3D 蛋白质结构和控制聚变反应堆的项目，或者英 伟达基于 2D 对象即时创建 3D 照片的系统。但真正有趣的是，人工智能和机器学习的创新是如何“逐步下放” 的，现在它们已经进入了普通大众的视野。同时，人工智能和机器学习也表现出前所未有的潜力和主流适用性。 企业正在使用人工智能解决方案来扫描实物收据、检测欺诈行为、向客户推荐产品，甚至将与客户交流的工作 交给了人工代言人。

在各行各业，我们看到人工智能和机器学习获得了越来越广泛的应用，而且效率也越来越高。现在，AWS 等云 服务提供商可以提供数据管理工具和预训练机器学习模型，这些工具可以为任何公司带来在机器学习领域创造 价值的领先优势。有些供应商甚至可以提供即用型人工智能服务，企业只需将数据发送给这些模型即可获得答 案或结果。

“现成”的解决方案的不断涌现创造了公平的竞争环境，使得越来越多的解决方案配备了人工智能或机器学习。 尽管如此，那些在人工智能 / 机器学习领域领跑且拥有高质量数据的公司将始终保持优势。这使得继续努力积 累人工智能 / 机器学习相关的知识、能力和人才变得非常重要。

趋势信号包括

迅速扩张的企业人工智能市场。Gartner 预测，到 2025 年，人工智能软件市场将接近 1350 亿美元，占比 增长一倍多（达到 31%），这比整个软件市场的增长速度快得多。

将人工智能纳入消费类产品成为理所当然的事，而不再是企业大张旗鼓宣传的卖点。人工智能驱动的功能在 几年前还会引起极大的轰动，但现在已成为苹果 iPhone 等设备的标配，这些设备会使用人工智能来进行图 像检测、分类和增强，而用户往往并不了解其背后巧妙的底层技术。

越来越多的企业开始任命首席数据官，在某些情况下还会任命首席分析官（或首席数据分析官）。招聘专家 Korn Ferry 表示，十年前，只有 10% 的大公司拥有此类职位；目前，在“数据密集型”公司中，拥有此类 职位的比例已接近四分之三。

诸如 Meta 之类的人工智能领导者解散了专门的人工智能团队，转而将人工智能专家融入到产品团队或企业 的其他部分。这表明人工智能已成为日常业务运营的一个组成部分，而不是专门的、独立的实践。

创意专业人士越来越重视人工智能工具，并将其作为节省时间的助手来创作插图、艺术品、文章、博客和电 子邮件，甚至程序代码。

机会

利用人工智能产生真正的商业价值。对许多企业而言，人工智能和机器学习技术已变得更容易触及，越 来越多公司能够将人工智能 / 机器学习技术融入到公司运营或产品中，并且有更多的应用途径可以被 探索。从人工智能和机器学习中获取价值的方法多种多样。例如，一些公司正在应用人工智能来实现 降本增效，而在另一些公司，人工智能甚至被用于创造屡获殊荣的全新产品，帮助人类提升创造力和 决策力。在其他案例中，机器学习正在以不那么引人注意的方式消除用户体验中的摩擦。

释放未开发的创新能力，让人们专注于大局。如今普遍存在这样一种令人遗憾的看法，即，采用人工 智能 / 机器学习将不可避免地导致以自动化取代人类的工作。但实际情况是，如果应用得当，人工智能 / 机器学习会减少人们投入到日常工作上的时间，从而可以腾出更多精力专注于更高价值的工作。通过 促进对业务和客户的理解，人工智能可提供更多的洞见，为高效决策和提高客户满意度奠定基础。应 用人工智能 / 机器学习的真正目的应该是支持和增强人类智能，而不是淘汰人类工作。

回答无处不在的重大问题。如今为组织提供的强大计算能力和算法理解意味着他们可以解决以前无法 解决的问题。关键是，这些算法可以在更多地方运行。具有嵌入式人工智能硬件的手机可以和台式电 脑一样强大。带有受限处理器的边缘设备可以使用 TinyML 技术在几乎任何地方运行人工智能，甚至 不需要网络连接。所有这些技术创造了前所未有的潜力，帮助人们从不同来源提取和分析数据，并可 以在任何需要的地方产生洞见为决策提供信息。

大规模解决各种小问题。对于某些决策，人工智能可以将人类从繁重的例行工作中解脱出来，并提供 大规模的快速响应。例如，使用动态定价来提高酒店客房入住率。即使有了这种人工智能，人类仍可 参与监测结果，以确保系统保持在预期的参数范围内。

4.创造元宇宙

探索数字交互的前沿 围绕元宇宙概念的炒作推动了大量的商业投资，这一点毋庸置疑。过去一年，仅 Meta 一家公司在元宇宙的投 资就超过 100 亿美元，尽管一些投资者对此持怀疑态度，但这并没有阻挡其他公司效仿的脚步。

元宇宙的投资中，部分是有用的。然而，在我们看来，元宇宙往往会分散人们对另外一个更大转变的注意力： 即不断发展的交互领域。这个领域的演变融合了许多其他快速发展的技术，包括虚拟现实、增强现实和扩展现 实（VR/AR/XR）以及语音、手势和面部识别。更重要的是，这些技术已经“存在”，并有可能马上就在企业中 得到应用，而反观元宇宙实现这一目标的前景还遥遥无期。

很明显，当营销人员急于尝试诸如 NFT 或举办虚拟世界音乐会时，“FOMO”（Fear of Missing Out，错失恐惧 症）也在愈演愈烈。这可能是因为太多人错过了社交媒体浪潮，或者是元宇宙被归为 Web3 热潮的结果。实际 上，元宇宙技术是独立的，就算没有加密货币、分布式身份或其他 Web3 技术的附属品，元宇宙也可以成功。

趋势信号包括

越来越便宜的硬件以及人体工程学的加持，将不断发展的交互形式进一步推向主流。Quest Pro 的全彩 AR 和特意开放外围视觉的耳机就是一个例子。关于苹果头戴式设备的传言也在继续，尽管没有正式通告，但苹 果历来都有在发布新硬件之前，广泛制造声势的传统。

仍有更多围绕元宇宙本身的质疑。Meta 是该领域最著名的倡导者，它被股东敦促裁员并削减在元宇宙上的 开支。虽然许多研究公司都在鼓吹元宇宙的增长潜力，但并非所有公司都同意这一点。Canalys 预测，大多 数有关元宇宙的业务都将在 2025 年之前夭折。

“数字孪生”引发了工业元宇宙的崛起。因为在“零售”领域，顾客可以直接与品牌互动，所以“零售”领 域的元宇宙吸引了大量的曝光。即便如此，工业版本的元宇宙也许会率先取得突破。GE Formula One 和 Ford Motor 等公司正在采用数字孪生（即，利用过程、产品或服务的虚拟模型，来进行模拟和数据分析） 来监控、优化和测试复杂的项目。数字孪生越来越多地采用 AR、VR 和 AI，以进一步缩小实体资产与虚拟资产之间的差距。McKinsey 认为，数字孪生为大规模工业元宇宙奠定了基础，从而改变了开发流程，为更 好的决策铺平了道路。英伟达和西门子等公司也已经在加紧提供工业元宇宙基础设施。

触觉反馈技术的进步让用户能够“在物理上感受”虚拟交互。XR 可提供令人难以置信的沉浸式视听体验，但 一旦用户开始尝试触摸某物，这种身临其境的幻觉就会被打破。直到最近，所有 XR 输入都还依赖于手持控 制器或触摸屏。但随着手部追踪和手势识别逐步取代按钮和操纵杆，人们将可以大胆想象如何触摸虚拟物 体。高分辨率的触觉手套，以及手表和连体衣，可以将体验提升到新的水平。

游戏技术的进步带来了身临其境的高保真体验。游戏行业的进步，可能是面向消费者元宇宙的基础。这类基 础技术包括真实感图形（即在同一个虚拟世界中拥有大量玩家化身的能力），以及可让更多人构建虚拟世界 的易用工具。

机会

开发数字孪生以测试、学习和提高确定性。在工厂或现场有机器的环境中，使用 3D 可视化和实时数据 有很大潜力，这些技术可以更好地帮您了解那些无法看到的设备的运行情况，并在它们发生故障之前识 别问题。在企业真正开始建造或部署产品之前，数字孪生还能使企业以更高的精度进行测试或制作原型， 并为实际分散的团队提供新的协作平台。

以新的方式发现并触达受众的机会。面向原本难以触达的客户群体，元宇宙和其他新兴技术为企业创造 了营销和品牌推广的空间。元宇宙可用来使交互更方便、多模态和无缝，而且它对现场或物理位置的要 求要少得多，从而赋予了“实地满足客户需求”这一概念全新的含义。在营销和品牌领域，元宇宙存在 各种可能性，包括从在元宇宙中展示广告牌，到利用沉浸式 AR 或 VR 体验为活动或产品造势。

使培训更有效，更有影响力。通过使用虚拟现实或增强现实技术，制造商可以更精确地展示和教授技 能（如材料整理），从而减少之后出错的可能性，以及减少在特定过程中产生的材料浪费。这些技术还 提供了一种手段，让员工可以提前为美国“黑色星期五”之类的高压事件做好准备，或者准确地再现和 排练潜在的紧急情况，未雨绸缪。

通过利用新的交互手段，来向客户“展示”（而不是告知），让客户更有效地使用产品，让使用说明书或 组装指南变得更加生动。这些新的交互除了可以降低支持成本和退货率，还有可能提高客户满意度并最 终提高客户忠诚度，因为更多的人可以用他们的方式安全地使用产品。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

关键词：